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World File Search System伪麻黄碱
量子旋转的伪马约拉拉伪造功能重新归一化
我们实施了Honerkamp和Salmhofer [Phys。修订版b 64，184516（2001）]进入了量子自旋系统的伪摩霍拉纳功能重新归一化组方法。由于这种方法的重新归一化组参数是物理量，因此与更常规的重新归一化组参数相比，温度t，数值效率显着提高，尤其是在计算限制性 - 温度相图时。我们首先采用此方法来确定简单的立方晶格上J 1 -j 2 Heisenberg模型的有限温度相图，在此，我们的发现支持了围绕高挫折点J 2 = 0的消失的小型非磁相的主张。25 J 1。 也许最重要的是，我们发现温度流方案在检测有限的平移过渡方面是有利的。 最后，我们将温度流方案应用于方格上的偶极XXZ模型，在那里我们找到了具有较大非磁性状态的丰富相图，以至于最低的可访问温度。 在适用于错误控制的（量子）蒙特卡洛方法的比较时，我们发现了出色的定量一致性，与数值确切的结果相比偏差不到5％。25 J 1。也许最重要的是，我们发现温度流方案在检测有限的平移过渡方面是有利的。最后，我们将温度流方案应用于方格上的偶极XXZ模型，在那里我们找到了具有较大非磁性状态的丰富相图，以至于最低的可访问温度。在适用于错误控制的（量子）蒙特卡洛方法的比较时，我们发现了出色的定量一致性，与数值确切的结果相比偏差不到5％。
使用离子伪电势对电池材料进行量子模拟
离子假势被广泛用于材料的经典模拟中，以建模由于核和核心电子引起的有效电位。模型较少的电子明确导致准确表示系统状态所需的平面波数减少。在这项工作中，我们会引入一种量子算法，该量子算法使用假稳定物来降低量子计算机上模拟周期性材料的成本。我们使用基于Qubitization的Quantu阶段估计算法，该算法在平面波的基础上对哈密顿量的第一量化表示。我们通过开发高度优化的汇编策略来将伪电势的复杂性纳入量子模拟的挑战。这说明了单位分解的线性组合，以利用可分离的伪电势的形式。我们的策略利用量子读取的记忆子例程作为量子算术的更有效替代品。我们估计应用算法的计算成本来模拟电池锂透气天导体材料，其中需要更准确的模拟来告知策略，以获得可逆访问其提供的超额容量的可逆访问。我们将使用三种材料的算法进行足够策划的模拟所需的量子和toffoli大门的数量：锰氧化锂，镍甘蔗氧化锂和锰锰氧化氟化物。我们的操作 -
四基因缺失的伪狂犬病毒株的开发和免疫原性评估
自2011年以来，伪狂犬病毒（PRV）变种的出现导致大量疫苗失败，给中国养猪业造成了严重的经济损失。常规PRV疫苗对这些新出现的变种的疗效有限，这凸显了对新型免疫策略的迫切需求。本研究旨在开发和评估一种具有改进的安全性和免疫原性的新型重组PRV候选疫苗。利用同源定向修复（HDR）-CRISPR/Cas9系统，我们生成了一个重组PRV毒株，称为PRV SX-10 Δ gI/gE/TK/UL24，其中gI、gE、TK和UL24基因被删除。体外分析表明，重组病毒表现出与亲本株相似的复制动力学和生长曲线。在小鼠和猪模型中评估了重组PRV的免疫学特性。接种PRV SX-10 Δ gI/gE/TK/UL24的所有动物均存活，未表现出明显的临床症状或病理改变。免疫学测定表明，与Bartha-K61和PRV SX-10 Δ gI/gE/TK菌株相比，PRV SX-10 Δ gI/gE/TK/UL24引发的gB特异性抗体、中和抗体和细胞因子（包括IFN-γ、IL-2和IL-4）水平明显更高。值得注意的是，与其他疫苗株相比，接种 PRV SX-10 Δ gI/gE/TK/UL24 的小鼠和猪受试者均表现出对变异 PRV SX-10 毒株攻击的增强保护作用。这些发现表明 PRV SX- 10 Δ gI/gE/TK/UL24 代表了一种有前途的 PRV 疫苗候选株，为临床应用中 PRV 的预防和控制提供了宝贵的见解。
使用自适应方法从脑电图信号中去除伪影...
脑电图是使用分布在颅骨周围的小电极记录的。电极的数量各不相同，国际临床神经生理学联合会采用的标准之一是国际 10-20 电极放置协议，该协议描述了 21 个电极的放置位置[ 24 ]，但也有许多应用使用 35 通道、125 通道甚至高密度 256 通道。《行为与脑科学杂志》的一篇文章探讨了不同数量的电极对移动活动期间记录的脑电图的影响。[19 ]随着电极数量的增加，捕获的脑电图质量会提高，但成本和设置也会变得更加复杂和耗时。
使用深度学习去除脑电图中的眼部伪影
摘要 —EEG 信号是复杂的低频信号。因此，它们很容易受到外界因素的影响。EEG 伪影去除在神经科学中至关重要，因为伪影会对 EEG 分析结果产生重大影响。在这些伪影中，眼部伪影的去除最具挑战性。在本研究中，通过开发基于双向长短期记忆 (BiLSTM) 的深度学习 (DL) 模型，提出了一种新颖的眼部伪影去除方法。我们通过结合 EEGdenoiseNet 和 DEAP 数据集创建了一个基准数据集来训练和测试所提出的 DL 模型。我们还通过在不同 SNR 水平下用 EOG 污染地面真实干净的 EEG 信号来增强数据。然后使用通过小波同步压缩变换 (WSST) 获得的高度局部化时频 (TF) 系数将 BiLSTM 网络馈送到从增强信号中提取的特征。我们还将基于 WSST 的 DL 模型结果与传统 TF 分析 (TFA) 方法，即短时傅里叶变换 (STFT) 和连续小波变换 (CWT) 以及增强原始信号进行了比较。首次提出的基于 BiLSTM 的 WSST-Net 模型获得了 0.3066 的最佳平均 MSE 值。我们的结果表明，与传统 TF 和原始信号方法相比，WSST-Net 模型显著提高了伪影去除性能。此外，所提出的 EOG 去除方法表明，它优于文献中许多传统和基于 DL 的眼部伪影去除方法。索引词 —EEG、眼部伪影、深度学习、LSTM、BiLSTM、WSST、STFT、CWT。
使用双层脑电图来表征和消除乒乓球运动中的伪影
摘要：研究人员可以通过研究在现实环境中运动的人类来提高大脑研究的生态效度。最近的研究表明，双层脑电图可以提高步态过程中脑电皮层记录的保真度，但目前尚不清楚这些积极结果是否可以推广到非运动范式。在我们的研究中，我们在参与者打乒乓球时用双层脑电图记录大脑活动，乒乓球是一项全身反应性运动，可以帮助研究视觉运动反馈、物体拦截和表现监控。我们用时频分析和相关头皮和参考噪声数据来表征伪影，以确定不同传感器捕获伪影的效果。正如预期的那样，单个头皮通道与噪声匹配通道时间序列的相关性高于与头部和身体加速度的相关性。然后，我们比较了使用和不使用双层噪声电极的伪影去除方法。独立成分分析将通道分成多个成分，我们根据偶极子模型的拟合并使用自动标记算法来计算高质量大脑成分的数量。我们发现使用噪声电极进行数据处理可以提供更清晰的大脑成分。这些结果推动了记录需要全身运动的人类行为中高保真大脑动态的技术方法，这将对脑科学研究大有裨益。
伪批处理转换：一种新的方法，可以通过撤回饲料批次
传统上，在较大的生物反应器中优化了批处理过程，在该生物反应器中，样品分数且效果可以忽略不计。然而，使用小型化的多重发酵系统（例如AMBR15，Bioletract），越来越多地对克隆选择或进食策略进行高通量筛选[2]。使用机器学习来优化生物过程的快速进步是高通量小体积培养的驱动因素之一[3]，[4]，大多数系统都遭受了大量采样分数。甚至具有较大工作量的反应堆在撤回重要样品以防止反应堆溢出，延长培养时间并减少发酵之间的时间[5]，[6]时，也可能会遇到重大错误，尤其是在反应器以环状或重复性的喂养料模式操作的情况下。
公钥伪enentanglement和学习基态纠缠结构的硬度
鉴于当地的哈密顿量，确定其基态的纠缠结构有多困难？我们表明，即使一个人只是试图决定基态是否是vs vs vs nake nake纠缠的尺寸，我们也表明这个问题在计算上是可悲的。我们通过在公钥环境中构建强大形式的伪enentangrement来证明这一点，在该环境中，用于准备国家的电路是公共知识。特别是，我们构建了两个量子电路家族，这些量子回路与近距离纠缠的状态相比，但在学习误差（LWE）假设下，对电路的经典描述仍无法区分。电路的难以区分，然后使我们能够将自己的建筑转化为哈密顿人。我们的工作打开了哈密顿复杂性的新方向，例如，学习某些物质阶段是否难以学习。
用于验证纤维束成像和评估伪影的物理和数字模型
纤维束成像广泛用于通过扩散加权磁共振成像 (dMRI) 在体内非侵入性地绘制白质束。与所有科学方法一样，无论是在基础神经科学领域还是在临床环境中，适当的验证都是成功应用纤维束成像的关键先决条件。众所周知，从局部扩散信号间接估计纤维束非常模糊且极具挑战性。此外，纤维束成像方法的验证因缺乏真实的基础事实而受到阻碍，这是由极其复杂的大脑微结构造成的，这种微结构无法通过非侵入性直接观察到，而大脑中庞大的长距离纤维连接网络的基础正是纤维束成像方法的实际目标。作为可用于验证的真实基础事实的体内数据的替代品，一种广泛且成功采用的方法是使用合成幻影。在这项工作中，我们概述了物理和数字幻影领域的最新技术，回答了以下指导性问题：“什么是 dMRI 幻影，它们有什么用处？”，“用于验证纤维束成像的理想幻影是什么样的？”和“研究界可以使用哪些幻影、幻影数据集和用于创建它们的工具？”。我们将进一步讨论使用 dMRI 幻影的局限性和机遇，以及该研究领域未来可能的发展方向。
量子伪心灵感应和科亨-斯佩克定理
根据 Specker、Bell、Kochen 和 Specker 等人的研究结果，量子力学系统通常不能用隐变量（即决定系统在所有可能测量下行为的经典参数）来描述。Kochen 和 Specker 的结果意味着三维或更高维系统不能以经典方式确定性地、一致地同时为所有可能的替代测量做好准备，而 Bell 则表明量子系统中纠缠部分的行为可以是非局部的：从经典角度来看，它只能通过各部分之间的通信来解释，而不能通过共享信息来解释。伪心灵感应游戏被作为非局部行为的确定性版本引入，是可以通过共享量子（而非经典）信息来完成的分布式任务。我们展示了 Kochen 和 Specker 的结果与非局域性（即伪心灵感应）之间的密切联系：根据 Kochen-Specker 定理，量子系统的每一组替代测量值都是“不可预测的”，都会导致伪心灵感应游戏，反之亦然。我们的研究结果是，存在使用最大纠缠量子三元对作为资源的伪心灵感应游戏，而不存在仅需要量子比特对的游戏。