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量子熵将物质与几何结合起来
摘要 我们提出了一种将物质场与高阶网络（即细胞复合体）上的离散几何耦合的理论。该方法的关键思想是将高阶网络与其度量的量子熵相关联。具体来说，我们提出了一个具有两个贡献的作用。第一个贡献与度量与高阶网络相关联的体积的对数成正比。在真空中，这个贡献决定了几何的熵。第二个贡献是高阶网络的度量与物质和规范场诱导的度量之间的量子相对熵。诱导度量根据拓扑旋量和离散狄拉克算子定义。定义在节点、边和高维细胞上的拓扑旋量为物质场编码。离散狄拉克算子作用于拓扑旋量，并通过最小替换的离散版本依赖于高阶网络的度量和规范场。我们推导了度量场、物质场和规范场的耦合动力学方程，提供了在离散弯曲空间中获取场论方程的信息论原理。
使用几何和完整量子门进行基于 Skyrmion 的量子计算的机会
Skyrmion 是凝聚态中拓扑稳定的结构，具有粒子状特性。自 2009 年发现以来 [1]，它们在自旋电子学领域引起了广泛关注，尤其在存储设备和逻辑运算中具有潜在应用价值。随着实验技术的进步，Skyrmion 的尺寸已经可以小到只有几个晶格常数。这引起了人们对从量子力学角度研究其特性的兴趣，进而促成了 Skyrmion 量子比特的提出 [2]。在反演对称磁体中，Skyrmion 表现出有趣的特性，可能适用于量子计算应用 [3]。在哈密顿层面，Skyrmion 可以被设计成与现有的超导量子比特（如 transmon 和 flux 量子比特）相似。受这些相似之处的启发，我们探索了当 Skyrmion 配置在所谓的 transmon 状态时可能意味着什么。超导 transmon 量子比特具有增强的抗噪性和可控性，彻底改变了量子计算领域。因此，很自然地，我们会问 Skyrmion 量子比特是否可以实现类似的改进，因为它们是完全不同的物理实体。我们研究了两种可能的 Skyrmion 量子比特类型：S ˆ z 量子比特和螺旋性量子比特，它们取决于底层材料的特性。我们讨论了量子 Skyrmions 的量化过程以及这两种量子比特类型如何从集体坐标量化中产生。这引出了我们最终用来描述材料和仪器参数方面不同量子比特配置的一般哈密顿量。我们从非谐性和耦合强度等常见度量的角度讨论这些配置，以展示未来 Skyrmion 量子比特的机遇和挑战。此外，与通常实现的动态门不同，我们探索了这些系统中几何和完整量子门的潜力。为了实现这样的门，必须将量子比特设计成三级系统（即 Λ 系统），而这在 Skyrmion 量子比特的背景下尚未被探索过。我们阐述了如何创建这样的系统，并模拟了单个量子比特门来确认结果。最后，我们阐述了如何使用这些方法实现通用门集，并讨论了当前为实现 Skyrmion 量子比特的可扩展量子平台所做的努力。
CSE 477 教学大纲：介绍计算机辅助几何设计（...
从计算的角度学习基本的 3D 建模概念；学习和应用插值和近似方法；学习如何将线性代数方法应用于实际问题；获得分析数学问题和开发实际解决方案的经验；了解几何建模在物体设计、分析和制造中的重要性；了解几何建模领域/行业中有趣的职业道路；获得使用高级编程环境的经验，其中包括数学库和可视化工具集；培养更好的编程和调试技能；培养对使用浮点数和数值方法计算的挑战的认识。
几何特征模脑指纹及其与青少年的纵向关联
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该预印本版的版权持有人于2024年8月9日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.08.607260 doi：biorxiv preprint
在金属 - 有机框架中的协调不饱和铜（i）位点的几何调整，用于环境温度的氢存储
摘要：多孔固体可以容易地容纳和释放分子氢，从而使它们具有最大程度地减少相对于物理储存系统的氢存储的能量需求。但是，此类材料中的H 2吸附焓通常弱（-3至 -7 kJ/mol），可在环境温度下降低能力。金属 - 具有明确定义的结构和合成模块的有机框架可以使吸附剂 - H 2相互作用来调整环境温度存储。最近，Cu 2.2 Zn 2.8 cl 1.8（btdd）3（H 2 Btdd = Bis（1 H -1 H -1 H -1 H -1 H -1 H -1 H-5- B]，[4'，[4'，5'，I]）dibenzo [1,4] dioxin; cu I -mfu-4 l）报告KJ/ mol由于从Cu I到H 2的π背键，超过了环境温度存储的最佳结合强度（-15至-25 kJ/ mol）。旨在实现最佳的H 2结合，我们试图通过调整三角形Cu I位点的金字塔几何形状来调节π背键相互作用。一系列的同建框架，Cu 2.7 m 2.3 x 1.3（btdd）3（m = m = mn，cd; x = cl，i; cu i; cu i m-mfu-4 l），通过相应的材料的合同后修饰M 5 x 4（btdd）3（m = m = m = mn，cd; x = ch 3 3 co 2 co 2 co 2 co 2 co 2 co 2 co 2 co2该策略根据五核聚类簇节点的中央金属离子的离子半径调整了H 2吸附焓，导致M = Zn II（0.74Å）的-33 kJ/mol（0.74Å），-27 kJ/mol，m = m = mn II（0.83Å）和摩尔/摩尔。因此，Cu I CD-MFU-4 L提供了第二个，更稳定的最佳H 2结合能的示例，用于在报告的金属 - 有机框架之间存储环境温度。结构，计算和光谱研究表明，较大的中央金属平面化三角形铜I位点，将π背键削弱至H 2。■简介
MRI可见的周围空间和神经丝轻链的关联：Framingham心脏研究 气候变化和加利福尼亚的陆地生物多样性 在金属 - 有机框架中的协调不饱和铜（i）位点的几何调整，用于环境温度的氢存储 Nivolumab诱导的Hidradenitis purrativa：病例报告 人为反应性氮的全球净气候效应 二氧化钒纳米梁中相和载体动力学的近场纳米影像 基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
神经丝轻链（NFL）是树突和神经元体中存在的神经丝的亚基，它赋予神经元和轴突结构稳定性[1]。神经丝使轴突的径向生长具有高度表达，以年龄的依赖性方式[1]。血清NFL水平响应于中枢神经系统因炎症，神经退行性或血管损伤而增加[1]。nfl也是一种新兴的血液和脑脊液标记，在多种神经系统疾病（如多发性硬化症[2]，阿尔茨海默氏病）和最近的脑小血管疾病（CSVD）中，神经司长损伤的脑脊液标记（CSVD）[3]。nfl与淀粉样蛋白β（aβ）在脑膜动脉中的沉积有关，这是脑淀粉样血管病的标志（CAA）[4]。最近，在最近的皮质下梗塞和中风的患者中观察到了血清NFL升高[5]。已经发现脑脊液和血清NFL在白质高强度（WMH）患者中都增加，并且水平与WMH负载，CSVD负担的磁共振成像（MRI）标记相关[6]。
提取橙子果皮的几何形状和拓扑结构以设计仿生能量吸收材料
由于进化，许多生物材料已经发展出不规则结构，从而具有出色的机械性能，例如高刚度重量比和良好的能量吸收。然而，在合成材料中复制这些不规则的生物结构仍然是一个复杂的设计和制造挑战。这里介绍了一种仿生材料设计方法，该方法将不规则结构描述为构建块（也称为瓷砖）和连接它们的规则的网络。合成材料不是一对一复制生物结构，而是以与生物材料相同的瓷砖分布和连接规则生成，并且结果表明这些等效材料具有与生物材料相似的结构与性能关系。为了演示该方法，研究了橙子的果皮，橙子是柑橘家族的一员，以其保护性和吸收能量的能力而闻名。聚合物样品在准静态和动态压缩下生成并表征，并显示出空间变化的刚度和良好的能量吸收，如生物材料中所见。通过量化哪些图块和连接规则在响应负载时局部变形，还可以确定如何在空间上控制刚度和能量吸收。
Geocalib：通过几何优化学习单图像校准
摘要。从单个图像中，视觉提示可以帮助推断出固有和外在的摄像头参数，例如焦距和重力方向。此单图像校准可以使各种下游应用程序受益，例如图像编辑和3D映射。当前解决此问题的方法是基于带有线条和消失点的经典几何形状，或者是基于训练有素的端到端的深神经网络。学习的方法更强大，但很难概括到新的环境中，并且不如其经典同行准确。我们假设它们缺乏3D几何形状所提供的约束。在这项工作中，我们介绍了Geocalib，这是一个深层神经网络，通过优化过程利用3D几何的通用规则。GeoCalib是端对端训练的，以估算摄像机参数并学会从数据中找到有用的视觉提示。在各种基准测试中的实验表明，与现有的经典和学识渊博的方法相比，Geocalib更健壮，更准确。其内部优化估计不确定性，有助于标记故障案例并受益于下游应用程序，例如视觉定位。代码和训练有素的模型可在https://github.com/cvg/geocalib上公开获得。
运动皮层神经几何的新兴观点支持高性能解码
脑机接口 (BCI) 解码器假设神经活动受到约束，这些约束既能反映科学信念，又能产生可处理的计算。最近的科学进展表明，神经活动的真正约束，尤其是其几何形状，可能与大多数解码器所假设的约束大不相同。我们设计了一个解码器 MINT，以接受可能更合适的统计约束。如果这些约束是准确的，MINT 应该优于明确做出不同假设的标准方法。此外，MINT 应该与可以隐式地从数据中学习约束的表达性机器学习方法相媲美。MINT 在各项任务中表现良好，表明其假设与数据非常匹配。在我们进行的每项比较中，MINT 都优于其他可解释方法。在 42 次比较中，MINT 在 37 次中优于表达性机器学习方法。MINT 的计算简单，随着神经元数量的增加而扩展，并产生可解释的数量，例如数据可能性。 MINT 的性能和简单性表明它可能是许多 BCI 应用的有力候选者。24