XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System协变
诱导多能干细胞瘤变的研究进展
TI方向分化潜力（ESC），并避免了ESC的伦理问题。自IPSC发明以来，它已迅速应用于疾病建模，药物开发，再生医学和基因调节中，尤其是在再生医学研究领域。但是，IPSC移植后肿瘤已成为使用IPSC进行再生医学的主要障碍，因此IPSC中的肿瘤已成为当前IPSC研究中的热门问题。本文简要审查了IPSC和肿瘤细胞之间的关系，移植后IPSC的恶性转化以及如何减少其以及IPSC的体内监测技术。
协变的stinespring定理-Bristol
使得f（x）= tr e（τxτ†）（在这里tr e：b（k⊗e）→b（e）是环境上的部分跟踪）。cp映射f是轨迹保留的，扩张τ是一个等轴测图。不同的扩张τ1：H→K⊗E1，τ2：H→K⊗E2与部分等距α：E 1→E 2相关。
协变量子纠错的新视角
协变码是一种量子码，逻辑系统上的对称变换可以通过物理系统上的对称变换来实现，通常具有有限的量子纠错能力（一个重要的例子是 Eastin-Knill 定理）。理解协变量子纠错极限的需求出现在物理学的各个领域，包括容错量子计算、凝聚态物理和量子引力。在这里，我们从量子计量和量子资源理论的角度探索了连续对称性的协变量子纠错，在这些以前分散的领域之间建立了牢固的联系。我们证明了协变量子纠错不保真度的新的、强大的下界，这不仅扩展了以前不行的结果的范围，而且比现有界限有了很大的改进。为擦除和去极化噪声推导出了明确的下界。我们还提出了一种几乎饱和这些下界的协变码。
量子力学中的协变导数，Aharonov–...
其中 σ x 、σ y 、σ z 是作用于自旋的泡利矩阵，g 是旋磁因子。（对于电子，g ≈ 2。）由于磁场 B 是规范不变的，因此方程 (15) 与方程 (14) 一样具有协变性。
基因组位点影响人类大脑结构协变模式
Junhao Wen a,b,1 , Ilya M. Nasrallah b,c , Ahmed Abdulkadir b, Theodore D. Satterthwaite b,d , Zhijian Yang b, Guray Erus b, Timothy Robert-Fitzgerald e, Ashish Singh b, Aristeidis Sotiras f, Aleix Boquet-Pujadas g, Elizabeth Mamourian b, Jimit Doshi b, Yuhan Cui b, Dhivya Srinivasan b, Ioanna Skampardoni b, Jiong Chen b, Gyujoon Hwang b, Mark Bergman b, Jingxuan Bao h, Yogasudha Veturi i, Zhen Zhou b, Shu Yang h, Paola Dazzan j, Rene S. Kahn k, Hugo G. Schnack l, Marcus V. Zanetti m, Eva Meisenzahl n, Geraldo F. Busatto M，Benedicto Crespo-Facorro O，Christos Pantelis P，Stephen J. Wood Q，Chuanjun Zhuo R，Russell T. Shinohara B，E，Ruben C. Gur D，Raquel C. Gur D，Raquel E. U，Olivier Colliot V，Katharina Wittfeld W，Hans J. dd、Paul Maruff dd、Jurgen Fripp ee、Sterling C. Johnson ff、John C. Morris gg、Marilyn S. Albert hh、R. Nick Bryan c、Susan M. Resnick y、Yong Fan b、Mohamad Habes ii、David Wolk b,jj、Haochang Shou b,e 和 Christos Davatzikos b,1
通过非原始系统实现的协变遍历量子马尔可夫半群
摘要。我们从协变完全正映射构造相对论量子马尔可夫半群。我们首先将 Stinespring 膨胀中的一个步骤推广到一般的不完全性系统，并将其基于庞加莱群。所得噪声通道具有相对论一致性，并且该方法适用于任何基本粒子，尽管我们针对类光粒子的情况进行了演示。相对论一致性完全正身份保持映射的克劳斯分解（我们的设置在海森堡图中）使我们能够构造一致连续的协变量子马尔可夫半群。我们从小群中诱导表示，以确保由于传递系统不完全性而具有遍历性的量子马尔可夫半群。
横跨陆地节肢动物的分散，生命史和热壁细分市场的一致协变
建立肽序列与原纤维形成之间的基本关系对于理解蛋白质错误折叠过程和指导生物材料设计至关重要。在这里，我们将全原子分子动力学（MD）模拟与人工intel-ligence（AI）相结合，以研究短肽序列排列的细微变化如何影响其形成原纤维的倾向。我们的结果表明，疏水残基的分布和电荷簇的分布很小，可以显着影响成核速率和跨β结构的稳定性。为了快速扩展此分析，我们开发了一个主动学习 - 增强的框架 - 用于分子动力学的机器学习（ML4MD），从而根据MD衍生的聚合数据迭代地完善了其预测。ML4MD有效筛选了许多肽排列，并指导发现先前未识别的原纤维式序列，从而在接收器操作特征（ROC）曲线（AUC）下达到0.939的接收器下方。总体而言，ML4MD通过将详细的原子模拟与快速和高敏锐的ML预测整合在一起，简化了淀粉样蛋白样肽的合理设计。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
