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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。
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）
与海变斗争
虽然对海洋二氧化碳去除（MCDR）的研究扩大了速度，但对单个MCDR选项的风险和好处的重要未知数仍然存在。本文分析了对MCDR的专家理解的假设和期望，重点是对这一新兴气候行动领域负责任治理的核心问题。利用了与参与MCDR研究项目的专家进行学术和企业家精神的访谈，我们重点介绍了四个主题紧张关系，这些主题紧张局势使他们的思维定向，但在科学和技术评估中通常是未陈述或隐含的：（1）“自然性”作为MCDR方法评估的标准的相关性； （2）通过循证建设的替代范式来加速研发活动的需要； （3）MCDR作为一种废物管理形式的框架，反过来又将产生新的（目前知之甚少）的环境污染物形式； （4）对包容性治理的承诺，在确定MCDR干预措施中的特定利益相关者或选民方面的困难。尽管对这四个问题的专家共识不太可能，但我们建议确保考虑这些主题的方法丰富有关新型MCDR能力的负责发展的辩论。
线性代数的变分算法
量子算法已经发展成为高效解决线性代数任务的算法。然而，它们通常需要深度电路，因此需要通用容错量子计算机。在这项工作中，我们提出了适用于有噪声的中型量子设备的线性代数任务变分算法。我们表明，线性方程组和矩阵向量乘法的解可以转化为构造的汉密尔顿量的基态。基于变分量子算法，我们引入了汉密尔顿量变形和自适应分析，以高效地找到基态，并展示了解决方案的验证。我们的算法特别适用于具有稀疏矩阵的线性代数问题，并在机器学习和优化问题中有着广泛的应用。矩阵乘法算法也可用于汉密尔顿量模拟和开放系统模拟。我们通过求解线性方程组的数值模拟来评估算法的成本和有效性。我们在 IBM 量子云设备上实现了该算法，解决方案保真度高达 99.95%。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
变分量子奇异值分解
奇异价值分解对于工程和科学领域的许多问题至关重要。已经提出了几种量子算法来确定给定基质的奇异值及其相关的奇异向量。尽管这些算法是有希望的，但是在近期量子设备上，所需的量子子例程和资源太昂贵了。在这项工作中，我们提出了一种用于奇异值分解（VQSVD）的变分量子算法。通过利用奇异值的变异原理和ky fan定理，我们设计了一种新型的损失函数，以便可以训练两个量子神经网络（或参数化的量子电路）来学习奇异向量并输出相应的奇异值。更重要的是，我们对随机矩阵进行VQSVD的数值模拟以及其在手写数字的图像压缩中的应用。最后，我们讨论了算法在推荐系统和极地分解中的应用。我们的工作探讨了仅适用于Hermitian数据的量子信息处理的新途径，并揭示了矩阵分解在近期量子设备上的能力。
椎间盘退变的基因治疗
摘要：椎间盘 (IVD) 退化可引起慢性下腰痛 (LBP)，从而导致残疾。尽管在治疗椎间盘源性 LBP 方面取得了重大进展，但当前治疗的局限性引发了人们对生物方法的兴趣，包括生长因子和干细胞注射，作为因 IVD 退化 (IVDD) 导致慢性 LBP 患者的新治疗选择。基因疗法为 IVDD 治疗带来了令人兴奋的新可能性，但治疗仍处于起步阶段。使用 PubMed 和 Google Scholar 进行文献检索，以概述 IVDD 基因治疗的原理和现状。回顾了体外和动物模型中基因向退化椎间盘细胞的转移。此外，本综述描述了 RNA 干扰 (RNAi) 基因沉默和成簇规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 系统基因编辑以及哺乳动物雷帕霉素靶 (mTOR) 信号在体外和动物模型中的应用。近年来重大的技术进步为新一代椎间盘内基因治疗慢性椎间盘源性腰痛打开了大门。
变分量子脉冲学习
摘要 — 量子计算是解决传统硬件上难以计算的问题的最有前途的新兴技术之一。现有的大量研究集中在使用门级变分量子算法进行机器学习任务，例如变分量子电路 (VQC)。然而，由于参数数量有限，VQC 的灵活性和表达能力有限，例如，在一个旋转门中只能训练一个参数。另一方面，我们观察到量子脉冲在量子计算堆栈中低于量子门，并提供更多控制参数。受 VQC 良好性能的启发，本文提出了变分量子脉冲 (VQP)，这是一种直接训练量子脉冲以完成学习任务的新范式。所提出的方法通过在优化框架中拉动和推动脉冲幅度来操纵变分量子脉冲。与变分量子算法类似，我们训练脉冲的框架在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上保持了对噪声的鲁棒性。在二分类示例任务中，与 qiskit 脉冲模拟器（使用来自真实机器的系统模型）和 ibmq-jarkata 上的 VQC 学习相比，VQP 学习分别实现了高达 11% 和 9% 的准确率，证明了其有效性和可行性。在存在噪声的情况下，VQP 获得可靠结果的稳定性也得到了验证。索引术语 — 变分量子电路、量子计算、量子机器学习、变分量子脉冲、量子最优控制
