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加州大学伯克利分校
量子计算是解决各种问题的有前途的工具，因为指数级大的希尔伯特空间可以用多项式数量的量子比特来描述。在高能物理学中，量子场论的模拟尤其有前景，其中每个时空点都有量子自由度，但存在用于状态准备和时间演化的多项式算法 [1,2]。然而，并非所有经典硬算法在量子计算机上都更高效。在高能物理学 (HEP) 中，有一类特别受关注的算法是量子机器学习 (QML)。在本文中，QML 指的是在量子计算硬件上执行的机器学习任务。虽然 QML 并不比经典机器学习 (CML) 更高效，但已经有许多实证研究探索 QML 在 HEP 中的潜力 [3-19]（另请参阅参考文献 [20] 的最新综述）。这些研究得出的一个共同结论是，QML 似乎在小型训练数据集上表现优于 CML。1 虽然对这一观察结果没有严格的解释，但可能是因为 QML 提供了更好的归纳偏差和/或使用较少的参数提供了更多的表达能力。在几乎所有的研究中，当有超过 O (100) 个示例时，CML 的表现都优于 QML。在具有如此少量训练事件的对撞机 HEP 中，几乎没有问题。本文的目标是探索近期 QML 在对撞机物理中的实际用例。另请参阅参考文献 [ 21 ] 以了解 QML 与 CML 的更广泛背景。
劳伦斯·伯克利国家实验室
van der waals（vdw）金属接触已被证明是一种有希望的方法，可降低接触性并最大程度地减少二维（2D）半导体界面处的费米水平插头。但是，只能将有限数量的金属剥离并层压到FABSCRAPITE VDW触点，并且所需的手动传输过程是不可扩展的。在这里，我们报告了一种易于适用于各种金属和半导体的晶圆尺度和通用VDW金属集成策略。通过利用热分解聚合物作为缓冲层，直接沉积了不同的金属，而不会损害下面的2D半导体通道。聚合物缓冲液可以通过热退火干燥。使用此技术，可以将各种金属整合为2D晶体管的接触，包括AG，Al，Ti，Ti，Cr，Ni，Cu，Cu，Co，au，pd。最后，我们证明了这种VDW集成策略可以扩展到具有降低费米级固定效果的批量半导体。
克利尔沃特高中 2023-2024 学年课程申请指南
英语 数学 科学 社会研究 英语 1 代数 1A 航空航天科学 1、2 和 3 全球研究/美国政府荣誉 (CAICC 9 年级) AICE 综合试卷 代数 1 地球空间科学 美国政府荣誉/AP 政府 (AICE 9 年级) 英语 2 几何 生物 世界历史 AICE 英语语言 1 Pre-AICE 数学 2 (Geo Hon) Pre-AICE 生物学 AICE 欧洲历史 英语 3 大学数学 文科 化学 美国历史 AP 英语语言 代数 2 Pre-AICE 化学 AICE 美国历史 AICE 英语语言 2 Pre-AICE 数学 3 (Alg 2 Hon) 物理科学 美国政府 英语 4 大学预科 数据与金融素养数学 地球空间科学荣誉 AP 政府与政治 AP 英语文学 概率与统计 环境科学 经济学 AICE 英语文学 1 AP 统计学 解剖学与生理学 AP 微观/宏观经济学 AICE 英语文学 2 预备微积分 AP 物理 AICE 经济学 AP微积分 AB AICE 化学 AP 微积分 BC AICE 环境 AICE 海洋科学 AP/AICE 生物学 (双模块)
劳伦斯伯克利国家实验室
量子机器学习技术通常被认为是最有希望展示实际量子优势的技术之一。具体而言，如果内核与目标函数高度一致，量子核方法已被证明能够有效地学习某些经典难解函数。在更一般的情况下，随着量子比特数量的增加，量子核的频谱会呈指数“平坦化”，从而阻碍泛化并需要通过超参数控制归纳偏差。我们表明，为提高量子核的泛化能力而提出的通用超参数调整技术会导致内核与经典内核非常接近，从而消除了量子优势的可能性。我们利用多个先前研究的量子特征图以及合成数据和真实数据为这一现象提供了大量数值证据。我们的结果表明，除非开发出新技术来控制量子核的归纳偏差，否则它们不太可能在经典数据上提供量子优势。
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态 通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份 对Gliomas中BRAFV600E抑制的反应和抵抗力：前方的障碍？ 人工特征和多功能模板 - 台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究 劳伦斯·伯克利国家实验室 晶圆尺度和通用范德华金属半导体触点 UC Irvine 患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病 使用隐藏的Markov建模和揭示设计构想的隐藏模式 在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚） 机器学习辅助高温储层热储能优化
摘要在过去十年中，通过应用新技术，我们对神经疾病的理解得到了极大的增强。全基因组关联研究已突出了神经胶质细胞作为疾病的重要参与者。单细胞分析技术正在以未注明的分子分辨率提供神经元和神经胶质疾病状态的描述。然而，我们对驱动疾病相关的细胞态的机制以及这些状态如何促进疾病的机制仍然存在巨大差距。我们理解中的这些差距可以由基于CRISPR的功能基因组学桥接，这是一种有力的系统询问基因功能的方法。在这篇综述中，我们将简要回顾有关神经疾病相关的细胞态的当前文献，并引入基于CRISPR的功能基因组学。我们讨论了基于CRISPR的筛查的进步，尤其是在相关的脑细胞类型或细胞环境中实施时，已经为发现与神经系统疾病相关的细胞状态的机制铺平了道路。最后，我们将描述基于CRISPR的功能基因组学的当前挑战和未来方向，以进一步了解神经系统疾病和潜在的治疗策略。
劳伦斯伯克利国家实验室
我们展示了在数字量子计算机上对量子场论非平衡动力学的模拟。作为一个代表性的例子，我们考虑 Schwinger 模型，这是一个 1+1 维 U(1) 规范理论，通过 Yukawa 型相互作用耦合到标量场理论描述的热环境。我们使用在空间晶格上离散化的 Schwinger 模型的哈密顿量公式。通过追踪热标量场，Schwinger 模型可以被视为一个开放的量子系统，其实时动力学由马尔可夫极限中的 Lindblad 方程控制。与环境的相互作用最终使系统达到热平衡。在量子布朗运动极限中，Lindblad 方程与场论 Caldeira-Leggett 方程相关。通过使用 Stinespring 膨胀定理和辅助量子比特，我们使用 IBM 的模拟器和量子设备研究了 Schwinger 模型中的非平衡动力学和热态准备。作为开放量子系统的场论的实时动力学和此处研究的热态准备与核物理和粒子物理、量子信息和宇宙学中的各种应用相关。
劳伦斯伯克利国家实验室
自由能是一种重要的热力学性质，它使得计算物理系统几乎所有的平衡性质成为可能，从而可以构建相图并预测传输、化学反应和生物过程。因此，有效计算自由能的方法引起了物理学和自然科学领域的广泛关注，而自由能通常是一个难题。大多数计算自由能的技术都针对经典系统，而对量子系统中自由能的计算则较少探索。最近开发的涨落关系使得从一组动态模拟中计算量子系统中的自由能差异成为可能。虽然在经典计算机上执行此类模拟难度极大，但量子计算机可以有效地模拟量子系统的动态。在这里，我们提出了一种算法，该算法利用一种称为 Jarzynski 等式的涨落关系来在量子计算机上近似量子系统的自由能差异。我们讨论了在什么条件下我们的近似值会变得精确，以及在什么条件下它充当严格的上限。此外，我们成功地在真实的量子处理器上使用横向场 Ising 模型证明了我们的算法的概念。随着量子硬件的不断改进，我们预计我们的算法将能够计算自然科学中各种量子系统的自由能差异。
加州大学伯克利分校
1 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系，美国伯克利；2 加州大学伯克利分校创新基因组学研究所，美国伯克利；3 帕金森病科学联合研究网络 (ASAP)，美国切维蔡斯；4 阿尔伯特爱因斯坦医学院 Dominick P. Purpura 神经科学系，美国布朗克斯；5 加州大学旧金山分校海伦迪勒家庭综合癌症中心，美国旧金山；6 加州大学旧金山分校泌尿外科系，美国旧金山；7 Arc 研究所，美国帕洛阿尔托；8 陈扎克伯格生物中心，美国旧金山；9 加州大学伯克利分校海伦威尔斯神经科学研究所，美国伯克利；10 阿尔伯特爱因斯坦医学院遗传学系，美国布朗克斯； 11 美国布朗克斯区阿尔伯特爱因斯坦医学院露丝·L·和戴维·S·戈特斯曼干细胞与再生医学研究所
劳伦斯伯克利国家实验室
Na Qin 1* , Cheng Chen 2* , Shiqiao Du 1* , Xian Du 1 , Xin Zhang 3 , Zhongxu Yin 1 , Jingsong Zhou 1 , Runzhe Xu 1 , Xu