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![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
可以分布间歇性可再生生成减少...
*本文表达的观点仅反映了作者的观点，而没有外部组织。作者没有获得这项研究的外部资金。†我们感谢巴黎经济学院，斯坦福大学，矿山Paristech，Monash University和Arizona State University的研讨会参与者的反馈和建议。剩下的错误是我们的。•
b"http://campusexperience.unm.edu/resources/unm-event-request.html 查看活动规划指南，确定执行活动需要遵循哪些步骤。 召开规划会议。 分配任务、设定期望并确定截止日期。 安排后续会议可能会有所帮助，以便小组成员可以分享最新情况。 预留您的空间。 大多数校园空间可以提前一年预订。 活动日期确定后立即为大型活动预留空间。 如果您要举办小型活动（例如烘焙义卖），您可以在活动开始前 3-6 周预留空间。 申请许可证。 如果您的活动有大量人群、明火、丙烷、帐篷、现场烹饪、无人机、酒精、校外供应商、扩音器或其他不寻常的活动，您将填写环境健康和安全活动表格（https://ehs.unm.edu/special-events/special-events-request.html）并申请许可证。 联系 SAC 以获取许可证方面的帮助。"
b"http://campusexperience.unm.edu/resources/unm-event-request.html 查看活动规划指南，确定执行活动需要遵循哪些步骤。 召开规划会议。 分配任务、设定期望并确定截止日期。 安排后续会议可能会有所帮助，以便小组成员可以分享最新情况。 预留您的空间。 大多数校园空间可以提前一年预订。 活动日期确定后立即为大型活动预留空间。 如果您要举办小型活动（例如烘焙义卖），您可以在活动开始前 3-6 周预留空间。 申请许可证。 如果您的活动有大量人群、明火、丙烷、帐篷、现场烹饪、无人机、酒精、校外供应商、扩音器或其他不寻常的活动，您将填写环境健康和安全活动表格（https://ehs.unm.edu/special-events/special-events-request.html）并申请许可证。 联系 SAC 以获取许可证方面的帮助。"
重定向细胞外蛋白酶以分子方式引导放射增敏药物到达肿瘤
* 通讯作者 Sunil J. Advani，加利福尼亚大学圣地亚哥分校摩尔斯癌症中心放射医学与应用科学系，3855 Health Sciences Drive, MC 0843，拉霍亚，CA 92093-0843，电话：858-822-6046，传真：858-822-5568，sjadvani@ucsd.edu。#contributed 同等贡献 作者声明 Dina V. Hingorani：调查、可视化、撰写 - 原始草稿。Jessica L. Crisp：调查、可视化。Matthew K. Doan：调查。Maria F. Camargo：调查。Maryam A. Quraishi：调查。Joseph Aguilera：调查。Mara Gilardi：调查。Larry A. Gross：方法论、调查。Tao Jiang：方法论、调查。Wei T. Li：调查。Weg M. Ongkeko：数据管理。 Ezra EW Cohen：资源、写作-评论和编辑。J. Silvio Gutkind：资源、写作-评论和编辑。Stephen R. Adams：方法论、资源、写作-评论和编辑。Sunil J. Advani：概念化、写作-原始草稿、监督、资金获取。
血小板聚集体可以分类！人工智能发现
人们期待血小板生物学方面有新的进展，而且由于血液中血小板聚集体的存在与心肌梗塞、脑梗塞等血栓性疾病有关，这一发现也有望在血栓性疾病的临床诊断方法、药理学和治疗方面带来突破性的应用。 3.公告概要：东京大学研究生院理学研究科研究生周雨琪和合田圭介教授，与东京大学研究生院医学院及东京大学医院检验医学部助理教授安本淳（研究时）、弥富丰教授合作，在世界上首次发现血液中的血小板聚集体（注1）可以进行分类，并成功开发出一种名为“智能血小板聚集体分类器（iPAC）”的定量建模方法（图1）。 iPAC是利用特殊显微镜获取的大量血小板和血小板聚集体的图像，利用深度学习（注2）构建的人工智能系统。他们利用iPAC注意到，血小板聚集体的形态（形状、大小、复杂程度等）会根据刺激物质（激动剂；注3）的种类而发生细微差异，并取得了根据血小板聚集体的形态来识别和分类诱导活化的激动剂种类的突破性发现。 iPAC是阐明血小板聚集机制的有力工具。此外，由于血液中血小板聚集物的存在与导致心肌梗塞和脑梗塞的动脉粥样硬化血栓形成以及最近新型冠状病毒感染引起的血栓形成有关，因此预计iPAC将应用于血栓性疾病的开创性临床诊断方法、药理学方法和治疗方法。 这项研究得到了日本内阁府科学技术创新委员会、日本学术振兴会 (JSPS) 核心对核心计划和白石基金会领导的 ImPACT 计划的支持。该研究成果将于2020年5月12日（英国时间）在eLife网络版上发表。
以分泌蛋白为目标的治疗策略...
摘要：非酒精性脂肪性肝炎 (NASH) 被定义为非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 的一种进行性形式，是一种常见的慢性肝病，在世界范围内导致大量发病率和死亡率，目前尚无获批的药物疗法。然而，对 NASH 发展和进展的分子机制的日益了解已提出了多种治疗该疾病的潜在治疗靶点和策略。本文，我们回顾了这方面的进展，重点介绍了分泌蛋白在 NASH 发展和进展中的功能性作用，以及小鼠 NASH 模型和人类 NASH 受试者中各种分泌蛋白表达的变化。我们还重点介绍了基于分泌蛋白的治疗方法，这些方法影响肥胖相关的胰岛素抵抗、肝脏脂肪变性、炎症和纤维化，以及 NASH 治疗中的肠肝和脂肪肝轴。