男性模式脱发(MPHL)和女性图案脱发(FPHL)也称为雄激素性脱发(AGA)是最普遍的脱发形式,影响了大部分人群。据估计,到70岁,至少80%的男性和50%的女性体验AGA(Devjani等,2023)。aga的标志是毛囊的逐渐微型化,导致脱发(Trüeb,2002)。处理脱发是一个具有挑战性且耗时的过程。经历脱发的人通常会偏离生活质量的降低,包括减少自我信心和抑郁症感的增强(Lee等,2002; Yeo等,2014; Marks等,2019)。因此,脱发的有效管理在改善人们的整体健康方面起着至关重要的作用。为了增强我们有效地预防和治疗Aga的能力,对对有助于其发展的潜在机制进行更全面的了解至关重要。然而,AGA发病率不断升级的确切原因尚未完全阐明。许多因素影响着AGA的起始和进展,内分泌因子和遗传易感性的相互作用是主要因素之一(Lolli等,2017)。研究表明,诸如新陈代谢,心理变化,环境暴露,饮食摄入和微生物等一系列外部因素可能会对头发寿命有不利影响(Lai等,2013; Phillips et al。,2017; Ho.Ho等,2019; Ho等,2019; Suzuki; Suzuki; Suzuki; Suzuki et al al al al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a an a al a al a al a al a al a al al a al a al a af Al a al a;最近,一项研究表明,肠道菌群也是AGA发展的重要因素(Jung等,2022)。但是,在与AGA有关的研究中,关于肠道微生物组在AGA中的特定作用的研究相对有限。在实施过程中,常规观察性研究容易受到许多潜在因素的影响,包括生活方式和社会经济地位,使其容易产生偏见。因此,我们从全基因组关联研究(GWAS)的结果中检查了现有的摘要数据,以研究肠道微生物群对AGA的影响。全基因组的关联研究与大型样本量揭示了一些与AGA和肠道微生物群相关的单核苷酸多态性(SNP)(Wang等,2019)。Mendelian随机化(MR)是一种采用与假设危险因素相关的遗传变异的方法,作为确定该暴露对特定结果的因果影响的代理(Birney,2022年)。在这项研究中,我们使用两样本的MR研究设计评估了肠道菌群和AGA的因果关系。我们的结果表明,特定的肠道菌群和AGA之间存在潜在的因果关系。
我们将流匹配作为变异推理的公式,我们称为变异流匹配(VFM)。基于此公式,我们开发了Catflow,这是一种用于分类数据的流匹配方法。catflow易于实现,计算上有效,并且在图生成任务上取得了强大的结果。VFM中的关键观察是,我们可以根据后概率路径的变异近似来对流的矢量场进行参数化,这是轨迹的可能端点上的分布。我们表明,这种变分的解释既可以接受catflow目标,又将原始流量匹配目标作为特殊情况。我们还将VFM与基于分数的模型相关联,其中动力学是随机的而不是确定性的,并基于重新持续的VFM目标,在模型可能性上得出了绑定。我们在一个抽象的图生成任务和两个分子生成任务上评估catflow。在所有情况下,CATFLOW都超过或匹配当前最新的表现。
1996年1月1日以后生产的报告通常可以通过美国能源部(DOE)Scitech Connect免费获得。网站www.osti.gov 1996年1月1日之前生成的报告可由以下资料来源:国家技术信息服务:国家技术信息服务5285皇家皇家路Springfield,VA 22161电话703-605-6000(1-800-553-6847) info@ntis.gov Website http://classic.ntis.gov/ Reports are available to DOE employees, DOE contractors, Energy Technology Data Exchange representatives, and International Nuclear Information System representatives from the following source: Office of Scientific and Technical Information PO Box 62 Oak Ridge, TN 37831 Telephone 865-576-8401 Fax 865-576-5728 E-mail reports@osti.gov Website http://www.osti.gov/contact.html
摘要 — 当前的量子计算机受到非平稳噪声信道的影响,错误率很高,这削弱了它们的可靠性和可重复性。我们提出了一种基于贝叶斯推理的自适应算法,该算法可以根据变化的信道条件学习和减轻量子噪声。我们的研究强调了对关键信道参数进行动态推理以提高程序准确性的必要性。我们使用狄利克雷分布来模拟泡利信道的随机性。这使我们能够进行贝叶斯推理,从而可以提高时变噪声下概率误差消除 (PEC) 的性能。我们的工作证明了表征和减轻量子噪声的时间变化的重要性,这对于开发更准确、更可靠的量子技术至关重要。我们的结果表明,当使用与理想分布的 Hellinger 距离来衡量时,贝叶斯 PEC 的性能可以比非自适应方法高出 4.5 倍。索引词 — 设备可靠性、计算精度、结果可重复性、概率错误消除、自适应缓解、时空非平稳性、时变量子噪声、NISQ 硬件-软件协同设计
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。
只有一克人的便便,有超过1000亿个细菌和最多1万亿个噬菌体!这意味着古代人类便便样品非常适合查找噬菌体DNA。我们选择了30个古老的便便样品。我们选择的最古老的样本来自5300年的冷冻木乃伊,名为ÖtziiCeman。我们还使用了来自世界各地的古代人类的大便,包括美国,墨西哥和奥地利(图1)。猜猜是什么?我们不必自己收集任何样本,因为它们以前是由不同小组研究的。我们只是回收了他们的数据!
摘要:玻璃纤维增强复合材料 (FGRC) 具有优异的机械性能、低成本和耐腐蚀性,可用于替代汽车部件制造中的大部分金属。FGRC 在受到恒幅载荷 (CAL) 时会发生疲劳失效。然而,对 FGRC 行为的研究仍然缺乏预测工程和分析工具,主要是因为对这些材料行为的了解不足,包括它在受到变幅载荷 (VAL) 时的完整性。因此,本研究旨在研究欠载对不同层压板取向的 FGRC 疲劳寿命行为的影响。增强材料使用具有 [0/90]° 和 [±45]° 取向的单向玻璃纤维,并选择短切原丝毡来研究周期性欠载的影响。同时使用聚酯树脂作为基质材料。FGRC 复合材料采用手工铺层技术制造,根据 ASTM D3039 进行拉伸试验,根据 ASTM D3479 进行疲劳试验。结果表明,与 CAL 结果相比,欠载效应使 FGRC 的疲劳寿命行为从实际值下降 1.4% 到 18%。
摘要:玻璃纤维增强复合材料 (FGRC) 具有优异的机械性能、低成本和耐腐蚀性,可用于替代汽车部件制造中的大部分金属。FGRC 在受到恒幅载荷 (CAL) 时会发生疲劳失效。然而,对 FGRC 行为的研究仍然缺乏预测工程和分析工具,这主要是因为对这些材料的行为(包括其在受到变幅载荷 (VAL) 时完整性)的了解不足。因此,本研究旨在调查不同层压板取向的 FGRC 的欠载对疲劳寿命行为的影响。增强材料使用具有 [0/90]° 和 [±45]° 取向的单向玻璃纤维,并选择短切原丝毡来研究周期性欠载的影响。同时使用聚酯树脂作为基质材料。FGRC 复合材料采用手工铺层技术制造,根据 ASTM D3039 进行拉伸试验,根据 ASTM D3479 进行疲劳试验。结果表明,与 CAL 的结果相比,欠载效应会使 FGRC 的疲劳寿命行为从实际值下降 1.4% 到 18%。
机械组件和结构的组成结构元件具有复杂的几何形状,导致局部应力/应变集中现象。这些带缺口的结构部件经常受到随时间变化的载荷,这可能导致疲劳裂纹的产生和扩展。在非常特殊的情况下,使用中的载荷路径包括恒幅 (CA) 疲劳循环。然而,在大多数实际情况下,结构部件受到变幅 (VA) 载荷谱的影响。除此之外,疲劳设计问题进一步复杂化,因为一般来说,实际使用中的载荷历史本质上是多轴的。就受到 CA 多轴疲劳载荷的无缺口金属材料而言,对现有技术的检查表明,使用各种设计标准可以达到良好的精度水平 [1] 。然而,尽管设计可靠性如此令人鼓舞,但显然还需要做更多的工作,以便更好地将材料微观结构的影响纳入疲劳设计过程 [2] 。在此背景下,关键问题是具有不同延展性的材料对施加载荷历史的非比例性程度表现出不同的敏感性 [3] 。虽然已经进行了大量工作来研究普通金属材料的多轴疲劳行为,但迄今为止,国际科学界尚未对多轴疲劳行为进行深入研究。