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有向图上时变信号的联合采样与重构
摘要 — 时变图信号的顶点域和时间域平滑性是可以利用的基本属性，从有限的样本中有效地重构图信号。然而，当信号的频率占用率随时间变化时，现有的方法并不直接适用。此外，虽然例如传感器网络应用可以从有向图模型中受益，但图特征向量的非正交性会对基于谱的信号重构算法提出挑战。在这种情况下，我们在这里考虑具有未知频率支持的 K 稀疏时变信号。通过利用变化图频率支持的平滑性并在有向图上采用移位操作，我们研究基于 Schur 分解的多个变化信号的联合采样，以通过正交频率分量重构每个信号。首先，通过提出两阶段单独联合采样方案来确定多个信号的联合频率支持。基于估计的频率支持，可以使用在单个采样阶段收集的数据恢复每个信号的 GFT 系数。提出了用于顶点集选择和图移位顺序选择的贪婪算法，从而能够对加性噪声进行鲁棒的信号重构。考虑到应用中的信号可能近似为 K 稀疏，我们进一步利用单个和联合采样阶段的样本，并将最优信号重构作为具有自适应频率支持选择的凸优化问题进行研究。所提出的最佳采样和重构算法优于随机网络和传感器网络数据收集中的几种现有方案。
自增强液晶环氧树脂的抗蠕变行为
研究了液晶环氧树脂 (LCER) 的蠕变行为，并将其与由相同环氧单体制备的非 LCER 进行了比较。使用 Burgers 模型评估实验数据以解释液晶 (LC) 相的增强作用。使用时间-温度叠加原理预测材料的长期性能。结果表明，在树脂网络中引入 LC 相可以降低材料的蠕变应变和蠕变应变率，尤其是在高温下。从模拟中提取的参数表明，LC 相的存在增强了树脂的瞬时弹性、阻滞弹性和永久流动阻力。提出用刚性填料效应和交联效应来解释增强机制。
基于变分测量的生成建模量子计算
基于测量的量子计算 (MBQC) 为设计量子算法提供了一种独特的范式。事实上，由于量子测量固有的随机性，MBQC 中的自然操作不是确定性和单一的，而是增加了概率副产品。然而，到目前为止，MBQC 的主要算法用途是完全抵消这种概率性质，以模拟电路模型中表达的单一计算。在这项工作中，我们建议设计包含这种固有随机性的 MBQC 算法，并将 MBQC 中的随机副产品视为计算资源。作为随机性可以带来好处的自然应用，我们考虑生成建模，这是机器学习中以生成复杂概率分布为中心的任务。为了完成这项任务，我们提出了一种变分 MBQC 算法，该算法配备了控制参数，允许人们直接调整计算中允许的随机性程度。我们的代数和数值结果表明，这种额外的随机性可以显著提高某些生成建模任务的表达能力和学习性能。这些结果凸显了利用 MBQC 固有随机性的潜在优势，并激发了对基于 MBQC 的算法的进一步研究。
使用 qBang 优化变分量子算法
变分量子算法 (VQA) 代表了一种利用当前量子计算基础设施的有前途的方法。VQA 基于通过经典算法在闭环中优化的参数化量子电路。这种混合方法减少了量子处理单元的负载，但代价是经典优化会产生平坦的能量景观。现有的优化技术，包括虚时间传播、自然梯度或基于动量的方法，都是有前途的候选方法，但要么给量子设备带来沉重的负担，要么经常遭受收敛速度缓慢的困扰。在这项工作中，我们提出了量子 Broyden 自适应自然梯度 (qBang) 方法，这是一种新颖的优化器，旨在提炼现有方法的最佳方面。通过采用 Broyden 方法近似 Fisher 信息矩阵中的更新并将其与基于动量的算法相结合，qBang 降低了量子资源需求，同时比资源要求更高的替代方案表现更好。荒原、量子化学和最大切割问题的基准测试表明，在以下情况下，其整体性能稳定，并且比现有技术有明显改进
多摩变协会研究确定了DNA甲基化...
1人类遗传学系，芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥大学，美国，美国2号，北卡罗来纳州达勒姆市2号，美国，美国人口医学系3，哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州，美国4号，美国环境卫生部4号，哈佛大学。
鉴定全全变 - 相关亚型，结构...
1列州人民医院的一般外科系，在中国广西，liuzhou，liuzhou，liuzhou人民医院，2引进预防早期预防和治疗区域高频肿瘤的关键实验室，广西医学院，Nanning，NANNING，NANNING，NANNING，NANNING，CUNGES，中国，3个钥匙实验室，曾经是早期的预防和治疗，是3个钥匙级的较高的预防和治疗。中国广西的南宁，4刘海肝素和胰腺疾病，liuzhou人民的医院工程技术中心精确诊断研究中心，被送往广西医科大学，liuzhou，Guangxi，Guangxi，中国，肝病外科医院5病理学，刘德人的医院，被置于中国广西，刘易州的广西医科大学，刘易州人民医院7紧急医疗部，被送往广西医科大学，liuzhou，liuzhou，Guangxi，Guangau，中国，8个关键医学系，Guangaxi of Guangaxi of Guanangxi to for fo angangxi to fo angangxi for for for for guangangxi中国广西的liuzhou
振兴海湾：政府对海变计划的行动
5根据1996年《渔业法》 S11A批准的渔业计划可用于为一个或多个股票，捕鱼年，区域或任何组合设定渔业管理目标。6奥克兰议会，多余的湾，北国和怀卡托地区委员会和MPI共同努力，以阻止新西兰北部的入侵海洋害虫传播。7个高保护区（HPA）将保护，增强和恢复各种海洋社区和生态系统以及杰出，稀有，独特或全国重要的海洋栖息地。8海底保护区（SPA）将保护海底海洋栖息地，同时允许兼容用途。9 2017年海变计划提出，根据1971年《海洋储备法》，现有海湾储备的边界具有相同的无批量限制 - 这就是hanganui-a-hei（大教堂）海洋保护区和海洋储备金和帽子Rodney-Okakari Point（Leigh）海洋保护区。在最近的参与度中，一些IWI重申，他们在这些站点的保护方面的支持取决于习惯做法的规定。与Mana Whesua的进一步讨论将告知这两个站点的哪个选择。
从任务特定的异型模式域移位数据集中学习组织和脑病变的联合分割
从多模式MRI中进行的脑组织分割是许多神经影像分析管道的关键基础。已建立的组织分割方法并未开发出来应对由病理学（例如白质病变或肿瘤）引起的大型解剖变化，并且在这些情况下通常会失败。同时，随着深神经网络（DNN）的出现，脑损伤的分割显着成熟。然而，现有的方法很少允许对正常组织和脑病变的联合分割。当前，注释的数据集通常仅处理一个特定任务，并且依赖任务特定的成像协议，包括任务特定的成像模式集，因此目前妨碍了针对此类联合任务的DNN。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，可以从聚合的任务特异性异型模式结构域构建关节组织和病变分割模型。从关节问题的各种公式开始，我们展示了如何通过经验分解和优化预期的风险。我们利用了处理跨数据集的异质成像方式的风险上限。为了应对潜在的域转移，我们基于数据增强，对抗性学习和伪健康的生成进行了整合并测试了三种常规技术。对于每个单独的任务，我们的联合方法与任务特定的和完全监督的模型相比具有比较性能。对两种不同类型的脑损伤进行评估，该框架将进行评估：白质病变和神经胶质瘤。在后一种情况下，缺乏用于定量评估目的的联合基础真相，我们提出并使用一种新型的临床上相关的定性评估方法。
微工程心脏组织与异型细胞组成的片上显示自组织和改善的心脏功能
高级体外模型概括了人心脏的结构组织和功能，这对于准确的疾病建模，更可预测的药物筛查和安全药理学非常需要。传统的3D工程心脏组织（EHT）在流量下缺乏异型细胞的复杂性和培养，而通常缺乏3D构造和准确的收缩读数，微型流体的心脏内片（HOC）模型缺乏。在这项研究中，通过培养人类多能干细胞（HPSC）衍生的心肌细胞（CMS），内皮（ECS）和平滑肌细胞（SMC），与人类心脏小胸针（MICBRONIAID-FORMIATS-INTER-MICTRORORY FOR-ORRORORIATH）一起培养，开发了一种创新和用户友好的HOC模型来克服这些局限性。 （μEHTS）具有CM-EC界面，让人联想到生理毛细管衬里。在流量下培养的μEHT显示出增强的收缩性能和传导速度。 此外，EC层的存在改变了μEHT收缩中的药物反应。 该观察结果表明EC具有潜在的类似屏障的功能，这可能会影响药物对CMS的可用性。 这些具有增加生理复杂性的心脏模型，将为筛选治疗靶标的铺平道路并预测药物效应。μEHT显示出增强的收缩性能和传导速度。此外，EC层的存在改变了μEHT收缩中的药物反应。该观察结果表明EC具有潜在的类似屏障的功能，这可能会影响药物对CMS的可用性。这些具有增加生理复杂性的心脏模型，将为筛选治疗靶标的铺平道路并预测药物效应。
SEGGER 宣布支持意法半导体的STM32C0 MCU 系列
SEGGER 的高性能实时操作系统 embOS-Ultra 也已支持 STM32C0 系列。它使用循环分辨率计 时，提供更高的精度和时间分辨率。使用 embOS-Ultra 可提高性能并节省功耗，它还为应用 程序提供了可同时使用基于周期和基于微秒的计时选项。 API 与 embOS 完全兼容，使迁移变 得简单，无需更改应用程序，并保持 embOS 行为。 embOS-Ultra 只是在使用新的附加 API 调 用时提供循环计时，不用在两者之间做出选择。了解 embOS-Ultra ，可以点击文章： embOS- Ultra ：高分辨率系统时间