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1 进一步探讨信息量子、相互作用和熵......
心灵海绵理论有助于概念化这些条件（见图 1）。具体而言，发生交互的首要条件是此类信息单元的可用性和可访问性。如图 1 所示，卖方和买方都可以访问信息集 {𝑎, 𝑏, 𝑐} ，但他们也可以访问对方无法访问的不同信息集。卖方可以访问 {𝑔, 𝑓, ℎ} ，而买方可以访问 {𝑑, 𝑒, 𝑗, 𝑖} 。由于信息可用且可访问，因此有可能被吸收到头脑中，随后导致与蘑菇的信息（以 𝑀 表示）进行交互。这种互动可以让人们对蘑菇的价值产生深刻见解。尽管卖方和买方拥有不同的信息集，即𝑆𝑒𝑙𝑙𝑒𝑟{𝑀, 𝑎, 𝑏, 𝑐, 𝑔, ℎ} 和
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
支持信息量子振动电子效应...
图 S1：使用 SCAN 函数获得的孤立五金刚烷分子的最低和最高占据分子轨道的模式分辨非谐波测量和电子-声子耦合能量 (EPCE)。上图：根据 100 K 下量子恒温分子动力学模拟获得的轨迹计算出的模式分辨非谐波测量。中图：使用冻结声子方法计算出的最低未占据分子轨道 (LUMO) 的模式分辨 EPCE。下图：使用冻结声子方法计算出的最高占据分子轨道 (HOMO)、HOMO-1 和 HOMO-2 能级的模式分辨 EPCE。
物理信息量子通信网络
摘要 — 量子通信是一种很有前途的技术，将在未来网络的设计中发挥重要作用。事实上，量子物理学和经典通信界都在致力于开发量子通信网络 (QCN) 的新架构、解决方案和实际实现。尽管这些努力导致了当今技术的各种进步，但两界在设计和优化 QCN 性能方面的研究工作仍然存在不小的差距。例如，经典通信界的大多数先前研究在设计 QCN 时都忽略了重要的基于量子物理的约束。例如，许多现有的关于纠缠分布的研究没有考虑到量子存储器内量子比特的退相干，因此，由于它们假设量子态的寿命是无限的，因此它们的设计变得不切实际。在本文中，我们通过依赖 QCN 不同组件所依据的量子物理原理，以物理学的方式对 QCN 的性能进行了新颖的分析。然后评估物理信息方法的需求，并分析其在各个开放研究领域设计实用 QCN 的基本作用。此外，我们确定了新的物理信息性能指标和控制，使 QCN 能够利用量子技术的最新进展来提高其性能。最后，我们分析了 QCN 中的多个紧迫挑战和开放研究方向，必须使用物理信息方法来处理这些挑战和开放研究方向才能产生切实可行的结果。最终，这项工作试图弥合 QCN 领域经典通信和量子物理学界之间的差距，以促进未来通信网络向量子互联网的发展。
通过偏斜信息量化多模玻色磁场的非经典性
在其成立的早期，量子力学也被称为波浪力学，量子状态被称为波形[1]，这突显了材料运动的经典轨道现实的根本性，这种情况在现代量子光学上反转，在现代量子上，经典性与波动性质和非类粒子相关（量子性7 pontic）是与2相关的pontos iS pontos is classication s的相关性。对非经典性的追求导致量子光学的出现，许多理论上鉴定了光的非经典特性（玻璃体场），例如挤压，反式堆积，副统计统计数据，SchrödingerCat States等，这些量子已经经验丰富，并且已经经验丰富，并且已经进行了数量的量化。现在已广泛认识到，波斯环境状态的非经典性是量子力学的基本组成部分，也是量子实践中的重要资源，具有广泛的应用。已做出了明显的努力来检测和量化国家的非古老性，并引入了各种措施或量化器。第一个广泛使用的数量来表征光的非经典性，似乎是曼德尔的Q参数[11]，它使用光子数与泊松分布的偏差来指示非经典性。各种基于距离的
通过倾斜信息量化基于量子相干性的量子非马尔可夫性
基于非相干完全正映射和迹保持映射下量子相干性通过倾斜信息的非增性，我们提出了一种开放量子过程的非马尔可夫性测度。作为应用，通过将所提出的测度应用于一些典型的噪声信道，我们发现它等价于先前针对相位衰减和振幅衰减信道的三个非马尔可夫性测度，即基于量子迹距离、动态可分性和量子互信息的测度。对于随机酉信道，它等价于一类输出态基于相干性l 1 范数的非马尔可夫性测度，并且不完全等价于基于动态可分性的测度。我们还利用修正的Tsallis相对α相干熵来检测量子开放系统动力学的非马尔可夫性，结果表明，当α较小时，修正的Tsallis相对α相干熵比原始的Tsallis相对α相干熵更加合适。