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图形神经网络的量子特征嵌入
量子计算提供了一种有希望的途径，可根据大型语言模型和天气预报，财务预测或工程的模拟模型中的要求减少生长的机器学习模型复杂性。图形神经网络是一种特定类别的机器学习模型，它们能够很好地处理结构化数据。我们研究了如何增强现有的GNN，并通过电感偏差找到量子电路最适合编码节点特征的偏差。所提出的量子特征嵌入（QFE）将原始输入特征转换为量子状态，从而实现非线性和纠缠表示。尤其是，QFE在指数较大的特征空间中提供了归一化的，非冗余的重量矩阵，并且比完全量子图神经网络所需的量子量要少得多。在标准图基准数据集中，我们展示的是，对于相同的参数计数，QFE的性能优于其经典对应物，并且能够匹配指数较大的模型的性能。最后，我们研究了在混凝土用例，激光切割上使用混合量子图神经网络的潜在优势。我们发现所提出的模型具有提高这些业务应用程序的绩效，因此具有近期潜力。
行业和供应链管理无人机
无人机用于行业和供应链管理，这项工作旨在表明，使用一群无人驾驶飞机（UAVS）在室内与人类一起使用是可行且安全的。无人机越来越多地集成在行业4.0框架下。无人机群主要在户外部署在民用和军事应用中，但是在制造和供应链管理中使用它们的机会是巨大的。对无人机技术（例如本地化，控制和计算机愿景）进行了广泛的研究，但对无人机在行业中实际应用的研究较少。无人机技术可以改善数据收集和监视，增强物联网框架中的决策，并在行业中自动化时间耗时和冗余的任务。但是，无人机的技术发展与它们整合到供应链之间存在差距。因此，这项工作着重于自动运输包裹的任务，该任务是利用与人一起运行的一群小型无人机进行自动化的任务。MOCAP系统，ROS和Unity用于本地化，过程间通信和可视化。在像环境这样的仓库中以徘徊和群模式在UAV上进行多个实验。关键字：（无人机群，仓库，运输，物流，供应链，行业4.0）1。简介
BQ78706 符合功能安全标准的 14S 电池监视器
• 符合功能安全标准 – 有助于 ISO 26262 系统设计的文档 – 系统能力高达 ASIL B – 硬件能力高达 ASIL B • 每个设备可测量 9 到 14 个串联电池，最多可堆叠 64 个设备 • 专用 ADC，全温度范围内精度为 ±3.2mV • 电池电压和电池组电流测量同步至 64μs • 支持具有完全冗余的跛行模式 • 集成后 ADC 可配置数字低通滤波器 • 支持母线而不影响测量精度 • 12 个 GPIO 用于温度传感器/模拟/数字/I 2 C 控制器/SPI 控制器 • 内部电池平衡 – 300mA 时平衡 – 用户控制的 PWM 调整电池平衡电流 – 内置平衡热管理，具有自动暂停和恢复控制 • 强大的菊花链通信和支持环形架构 • 主机硬件复位可在不移除电池的情况下模拟 POR 类事件 • 支持变压器和电容隔离 • 片上存储器可进行一次性自定义编程 • 低功耗模式电流 <6μA • 兼容采用带 SPI/UART 接口的 BQ79600-Q1
四倍体甜罗勒（Ocimum basilicum L.）的基因组序列为高级基因组编辑和分子育种提供了工具
甜罗勒（Ocimum basilicum L.）是一种世界范围内种植的著名烹饪香草，但其用途不仅限于厨房，还可用于传统医学、化妆品和园艺。迄今为止，由于缺乏可用的参考基因组，先进的分子育种方法的应用受到了限制。我们提供了品种“Perrie”的甜罗勒基因组的草图，该品种是一种新鲜采摘的热那亚型罗勒。基因组测序表明，罗勒是一种四倍体生物，基因组大小为 2.13 Gbp，组装在 12,212 个支架中，其中 90% 以上的组装由 107 个支架组成。大约 76% 的基因组由重复元素组成，其中大多数是长末端重复序列。我们构建并注释了 62,067 个蛋白质编码基因，并确定了它们在不同植物组织中的表达。我们分析了目前已知的苯丙烷类挥发性物质的生物合成基因。我们证明了参考基因组对于在四倍体和基因冗余的背景下全面了解这一重要途径的必要性。在设计基于 CRISPR: Cas9 的基因组编辑研究时，完整的参考基因组对于克服这种冗余和避免脱靶至关重要。这项工作有望开发快速准确的育种工具，为农民提供更好的品种，为消费者提供更好的产品。
量子纠错综述
最近，量子计算重新引起了人们的关注，因为已经报道了几台较大规模的量子计算机，例如 [1]。容错量子计算（FTQC）[2]被认为是实现大规模量子计算机必不可少的。FTQC 对量子纠错码（QECC）中的码字执行计算，而不将其解码为原始信息。量子纠错可以分为两大类，一类是经典信息（比特序列）的传输，另一类是量子信息的传输。FTQC 依赖于后者，因为量子计算机的内存由量子信息组成。本综述也关注后者。我们假设读者熟悉传统纠错理论和初等代数。特别是，假设读者具备张量积的知识。熟悉这些知识后，本文就可以自洽地阅读了。尽管本综述只对量子信息做了最低限度的回顾，我们仍推荐 [3] 作为一本不错的量子信息入门教材。传统的纠错码是通过在原始信息中添加冗余来纠正经典信息中的错误。量子不可克隆定理 [4] 认为，这种冗余的添加是不可能的，量子纠错也是不可能的。然而，Shor 通过明确提供 QECC 的例子 [5] 推翻了这种天真的信念，这引发了人们对 QECC 的广泛研究关注，当时提出了许多 QECC 的构造方法。其中，QECC 的重要类别是所谓的 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码 [6]，[7] 和稳定
支持国防部能源弹性目标的移动微电网设计的可行性分析
本研究调查了使用移动微电网提高国防部设施的能源弹性的可行性。研究的主要问题是，标准化的移动微电网（限制在 ISO TriCon 集装箱内）是否可以为平均负载为 10 kW 的小型关键站点提供必要的电力，并且其弹性与定制的单负载微电网或应急备用发电机相似。本研究的主要假设是，停电可能伴随着燃料受限的环境（例如，限制燃料运输的自然灾害），现有的安装微电网已经到位，并且停电风险不值得为每个关键负载开发冗余的定制单负载微电网。通过构建一个架构设计来检查可行性，该设计试图在 8 英尺 x 6.5 英尺 x 8 英尺的集装箱限制内找到用于电池储能、光伏电源和发电机功率的商用现成组件的令人满意的组合。该设计使用全球水平指数太阳辐射数据和随机平均 10 千瓦负载在两周内进行建模和模拟。该模型的结果用于分析系统满足负载同时减少对燃料资源依赖的可行性。讨论了定制单负载微电网和标准化移动微电网之间的权衡。
量子纠错综述
最近，量子计算重新引起了人们的关注，因为已经报道了几台较大规模的量子计算机，例如 [1]。容错量子计算（FTQC）[2]被认为是实现大规模量子计算机必不可少的。FTQC 对量子纠错码（QECC）中的码字执行计算，而不将其解码为原始信息。量子纠错可以分为两大类，一类是经典信息（比特序列）的传输，另一类是量子信息。FTQC 依赖于后者，因为量子计算机的内存由量子信息组成。本综述也关注后者。我们假设读者熟悉传统纠错理论和初等代数。特别是，假设读者具备张量积的知识。熟悉这些知识后，本文就可以自洽地阅读了。虽然本综述只对量子信息做了最低限度的回顾，但我们仍推荐 [3] 作为一本不错的量子信息入门教材。传统的纠错码通过向原始信息中添加冗余来纠正经典信息中的错误。量子不可克隆定理 [4] 认为这种冗余的添加是不可能的，量子纠错也是如此。然而，Shor 通过明确提供 QECC 的例子推翻了这种天真的信念 [5] ，这引发了人们对 QECC 的广泛研究关注，当时提出了许多 QECC 的构造。
审查Piggybac转座子在干细胞中基因组操纵的文章应用
简单的摘要：母体提供的mRNA和蛋白质（称为母体因素）由斑马鱼中的14,000多个编码基因产生。他们在控制卵母细胞的形成和早期胚胎的发展方面扮演着独家角色。这些母体因素还可以补偿其相应的二胞基因产物功能的丧失。因此，消除母体和二氏基因产物对于阐明超过一半的斑马鱼基因的功能至关重要。但是，灭活母体因素总是具有挑战性的，因为传统的遗传方法在技术上要求或耗时。我们最近的工作建立了一种快速的条件敲除方法，以产生一个鱼类中产生母体或母体和鸡叶突变体。在这里，我们进一步测试了这种方法的可行性，以同时淘汰具有功能性冗余的两个母体基因。作为原理的证明，我们第一次成功地为DVL2和DVL3A基因生成了双母体突变体胚胎。通过这种方法获得的突变胚胎中的细胞运动缺陷模仿了在先前报道的镶嵌策略之后进行了几个月耗时筛查后产生的真正突变胚胎。因此，该方法有可能加快寄生虫基因的功能研究。
关于估计地图模型误差和 GPS...
为了确定是否可以安全地执行所需的操作，谨慎的导航员必须了解其车辆定位系统的当前空间不确定性以及用于描绘战区的导航地图模型的空间不确定性。从安全导航的角度来看，了解数据的准确性与数据本身一样重要。本文讨论了 GPS 车辆定位误差和特定于水深地图模型（图表）的相对较大的数据建模误差对电子海图 (EC) 的影响。它提出并演示了软件解决方案，这些解决方案可以统计评估这两种空间不确定性，并在 EC 环境中以图形方式集成这两个随机模型。本文还记录了加拿大水文服务局进行的一项实验，旨在确保实时 DGPS 用户计算出统计上有效的位置误差估计。实验对使用伪距冗余的传统实时误差分析获得的位置误差估计进行了地面实况分析。利用此地面实况信息，根据经验确定了改进的伪距误差模型。新的伪距误差模型使用 Novatel GPS 接收器计算的估计伪距方差不断更新，而不是应用最小二乘调整中典型的恒定先验伪距方差。该动态范围误差模型有效地减少了观察到的误差与其预测的误差估计之间的统计偏差。改进的范围误差模型还显著提高了位置解的性能。修改后的软件计算的所有 DGPS 位置的定位精度均优于 0.5 米。
22可重构语义的可重构框架...
深度学习（DL）为实现航天器的自治，板载分析和智能应用程序提供了新的机会。然而，DL应用在计算密集型上，并且在辐射硬化（RAD-HARD）的处理器上通常不可行，传统上可以利用其商业商业现成的计算能力的一部分。商业FPGA和系统 - 芯片具有许多建筑优势，并提供了计算功能，以实现板载DL应用程序；但是，这些设备非常容易受到辐射诱导的单事件效率（SEE）的影响，可降低DL应用的可靠性。在本文中，我们提出了可重新配置的Convnet（Recon），这是可靠，高性能的语义分割的可重新配置加速框架。在侦察中，我们提出了选择性和自适应方法，以实现有效的方法，请参见缓解。在我们的选择性方法中，控制流部分受到三型冗余的有选择性保护，以最大程度地减少倾斜诱导的悬挂，并且在我们的自适应方法中，使用部分重新配置来调整数据流零件的缓解，以响应动态辐射环境。组合，这两种方法都使侦察能够最大程度地提高系统可行性，但要受到任务可用性约束。我们执行断层注射和中子照射，以观察侦察和使用可靠性建模的敏感性，以评估各种轨道案例研究中的侦察，以证明与静态方法相比，性能和能量效率的性能提高了1.5-3.0倍。