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基于单个 n 型半导体聚合物的光...
图 1. 使用三电极装置探测 n 型薄膜的光电化学特性。(a) p(C 6 NDI-T 的化学结构。(b) 在 PBS 中电化学掺杂过程中 ITO 涂层 p(C 6 NDI-T) 薄膜的吸光度光谱的变化。(c) 黑暗条件下在 PBS 中记录的 ap(C 6 NDI-T) 薄膜的循环伏安法 (CV) 曲线。该薄膜涂在圆形微电极上 (A = 0.196 mm 2 )。扫描速率为 50 mV/s。箭头表示扫描方向，并标记还原峰。(d) 在 OCP 条件下测得的 p(C 6 NDI-T) 电极在黑暗（黑色）和暴露于红光（660 nm，406 mW/cm 2 ）时的奈奎斯特图。插图突出显示了高频下的阻抗曲线。 (e) 顶部：浸没在电解质中的薄膜与光相互作用的示意图（红色箭头）。光形成激子（移动的电子-空穴对），一些激子分解为自由电荷载体。底部：在 t= 0 分钟时开启红光照射（660 nm，406 mW/cm 2 ）约 2 分钟后，聚合物电极的 OCP 变化。
单个量子感知器的模式容量
纯量子力学特性（例如相干性和纠缠）可以解决困难的计算任务，与经典计算相比，其性能呈指数级提升 [8]。这两个领域取得的巨大成功正推动量子机器学习研究的快速发展，探索机器学习和量子计算之间的相互作用，以了解这两个领域是否可以互利互惠。最简单的人工神经元模型可以追溯到经典的Rosenblatt感知器[9]，它可以看作是最简单的二元分类学习算法。可以考虑通过量子架构实现感知器的多种可能性[10-16]。在这种情况下，研究特定量子感知器模型相对于其经典对应物实现量子优势的能力非常重要。单个经典感知器的主要限制在于，分类任务是通过在包含定义模式的 N 个特征的向量空间中的超平面将属于不同类别的模式分离来完成的。特别地，人们很快指出，简单的感知器无法计算 XOR 函数 [17]，因为这对应于一个分类问题，其中不同的类别不能用平面上的一条线分开。然而，人们发现，当考虑大量特征时，即对于具有大维度 N 的向量空间中的模式，给定 p 个随机标记模式，如果 p < 2 N 且 N 很大，则感知器无法对它们进行分类的可能性极小[18,19]。相反，当 N 很大时，当 p > 2 N 时，简单感知器能够对 p 个随机标记模式进行分类的概率变得非常小。显然，表征感知器性能的重要参数是比率 α = p / N ，并由此确定该比率的临界值作为经典感知器的模式容量，即 α c = 2。在开创性的工作 [ 20 ] 中，Gardner 采用统计物理工具特别是无序系统理论的方法，对神经网络的模式容量提出了一种新方法。找到分离随机标记模式的超平面的可能性实际上属于随机约束满足问题类 [ 16 ， 21 ， 22 ]，可以使用自旋玻璃的统计理论进行研究。在这个方法中，参数 α 在高维情况下引起相变，模式容量由分离 SAT 相的临界值 α c 决定，对于 α < α c ，可以满足所有约束，即将所有模式从 UNSAT 相中分类，α > α c ，其中未满足约束的最小数量大于零。在这里，我们将遵循 Gardner 的统计方法，推导 [14] 中引入的基于连续变量多模式量子系统的特定量子感知器模型的模式容量。我们表明，该模型与经典模型相比没有任何量子优势，因为其容量始终小于其经典极限。本文结构如下。在第 2 节中，我们介绍了经典感知器及其模式容量的定义。在第 3 节中，我们描述了正在研究的量子感知器模型，并展示了由此产生的模式容量。在第 5 节中，我们详细解释了所采用的技术，这些技术基于 Gardner 用来确定经典感知器的模式容量的相同统计方法。最后，在第 4 节中，我们讨论了本文获得的结果，并将它们与同样通过统计方法获得的模式容量进行了比较，但针对的是不同的量子感知器模型。
可扩展的RNA和DNA从单个核
直接研究基因型与表型之间关系的理想技术将分析RNA和DNA基因组全基因组以及单细胞分辨率。但是，现有工具缺乏对复杂肿瘤和组织进行全面分析所需的吞吐量。我们引入了一种高度可扩展的方法，用于在核小体耗竭后（Defnd-Seq）共同分析DNA和表达。在defnd-seq中，核是核小体耗尽的，标记的，并分离成单个液滴，用于mRNA和基因组DNA条形码。一旦核耗尽了核小体，就可以使用广泛可用的10倍基因组液滴微流体技术和商业试剂盒进行后续步骤，而无需实验性修饰。我们证明了来自细胞系和存档手术样本的数千个单个核的高复杂性mRNA和GDNA测序文库的产生，以将基因表达表型与拷贝数和单核苷酸变体相关联。
Unitor细菌单个测试试剂盒
如果您需要检查馏出燃料是否有微生物污染，则Unitor™细菌测试是理想的。Unitor™细菌测试检测到在海洋油中生长的微生物。这是一种对燃料污染的现场测试的快速，准确的，不需要进行测试所需的特殊设施，设备或技能，即从水箱中进行15毫升水样品进行测试，或者如果少于15 ml的水，则需要进行测试或200 mL的燃料和水样品。
数据的单个市场，经济驱动程序
在这些成就的基础上，我们试图在太空领域进一步增强我们的能力。这促使我们在今年6月收购了AlénSpace。AlénSpace是一家创新的创业公司，以其开发纳米卫星的开发而被广泛认可，其中一些已经被推出并成功地部署在轨道上。添加GMV在太空系统中的全面功能套件以及我们在太空市场中的既定地位，同时利用GMV和Alén太空团队的共同专业知识，我们旨在生产可以迎合广泛应用程序的最高质量，高效和成本效益的卫星。，我们将自己设想在小型卫星制造业的最前沿，并在全球范围内发展相关技术。
人们与单个碳排放中的位置的作用
*美国人口普查局。eva.lyubich@census.gov。本文表达的任何意见和结论都是作者的观点，并不代表美国人口普查局的观点。人口普查局的披露审查委员会和避免公开避免官员已审查了该数据产品，以未经授权披露一致的信息，并批准了适用于此版本的披露避免惯例（CBDRB-FY24-CES014-CES014-014-016，CBDRB-FY24-CES DRBBDRBDRB，以及CBDRB-FY24-CES014-FY24-CBDRB，以及CBBDRB-FY24-CBDY5，以及017）。我感谢Reed Walker，Pat Kline，Emmanuel Saez和Joe Shapiro在整个工作中的指导和支持。我还要感谢编辑和三名匿名裁判的建设性反馈。本文从艾伦·奥尔巴赫（Alan Auerbach），玛蒂尔德·庞巴迪（Matilde Bombardini），斯蒂芬妮·邦德斯（Stephanie Bonds），斯蒂芬妮·邦德斯（Stephanie Bonds），塞维林·鲍伦斯坦（Severin Borenstein），戴维·卡卡（David Card），卢卡斯·戴维斯（David），卢卡斯·戴维斯（Lucas Davis），卡尔·邓克尔·维尔纳（Karl Dunkle Werner），本·法布尔（Ben Faber），梅雷德·福尔里（Ben Faber），梅雷德迪思·福利AndrésRodríguez-clare，Ra i Qa a a Qaile Saggio，Jim Sallee，Elif Tasar，Danny Yagan，Katherine Wagner，Randall Walsh，Chris Walters，Chris Walters和California of California of California of Berkeley，伯克利分校的研讨会参与者。我感谢国家科学基金会研究生研究奖学金计划（DGE 1752814），伯克利机会实验室和史密斯·理查森基金会以及华盛顿公平增长中心的财务支持中心。这项研究中使用的数据收集部分得到了美国国立卫生研究院的资助号R01 HD069609和R01 AG040213，以及国家科学基金会根据奖励编号SES 1157698和1623684。我感谢Matt Mullins的编辑帮助。
一个特殊的两个人：使用单个...
图2。脑电图超系统设置的图。这使用一个单个，64通道的EEG放大器，该放大器作为输入每个32个电极的输入。用于高压扫描，每个参与者的头部都放置了一束32个电极。将每个参与者头皮上的地面电极连接到连接到放大器上的接地输入的地面分配器设备（脑产品）。eog是使用在每个参与者的眼睛周围放置的双极对电极捕获的，该电极通过脑产品Bip2aux设备连接到放大器上的AUX端口。音频都是使用STIMTRAK设备内置的麦克风（脑产品）记录的，该麦克风连接到EEG放大器。因此，来自两个参与者的脑电图以及在研究期间的音频是通过单个放大器和记录计算机同步记录到一个数据文件的。
针对单个遗传特征裁缝治疗。
个性化医学的兴起带来了道德和社会考虑。遗传信息非常敏感，引起了人们对隐私和机密性的关注。雇主或保险公司有遗传歧视的潜在风险。此外，公平获得个性化医学是一个关键问题，因为基因检测和有针对性疗法的高成本可能对所有人负担不起。制定解决这些问题的政策和法规对于个性化医学的道德实施至关重要[6]。
基于公用事业的强化学习：统一单个...
多目标增强学习（MORL）已成为强化学习（RL）的重要子场[13，24]。到目前为止，知识主要从单目标RL（SORL）流向Morl，SORL算法创新适应了多个目标的背景[2，6，22，34]。本文反驳了这种趋势，正如我们认为，基于公用事业的范式广泛用于Morl [5,13,21]，与SORL具有相关性和好处。我们提出了一个基于公用事业的RL（UBRL），统一SORL和MORL的一般框架，并讨论了单目标问题的好处 - 特别是多政策学习的潜力，可以更大的灵活性和对代理行为的决策者控制。我们还从Morl研究中突出了有关基于公用事业方法的算法含义的经验教训，作为未来单目标UBRL研究的指南。
使用单个预共享键
无条件安全性意味着对加密文本的知识没有提供有关相应宣传的任何信息；或更多，无论攻击者可用的密码数量如何，任何密码分析都不会破坏密码。到目前为止，只有一次性PAD（OTP）方法以明确的假设符合此条件。在当前应用程序中需要对加密数据进行操作的同态加密方案的设计才能达到最高的隐私水平。但是，使用OTP的现有对称解决方案有关键管理问题；它们不是线性加密，这意味着它们具有较高的计算复杂性，其中一些不符合所有同构特性。即使攻击者具有强大的计算能力，即使考虑到这些问题，本文也会模拟OTP，并实现对密码分析的最大阻力。提出的基于OTP的方法的第一个主要优势是它仅使用单个预共享密钥。键由两个部分组成，固定数量的位，然后是随机位；每个部分的大小取决于系统的鲁棒性。对所提出的技术的分析表明，它通过使用其他键来加密每个消息来提供完美的隐私。