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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
环境监测样品的单温分析
结果和检测时间虽然通过单一温度简化培养方案可以为制药商带来显著优势，但最终可以通过缩短结果时间 (TTR) 和检测时间 (TTD) 来进一步实现。如本研究 11 所示，所选温度确实会影响菌株的生长演变。对于细菌，在 22.5°C 时观察到生长检测下降，其中 54% 的细菌出现 24 小时延迟。25°C 的温度可以限制这种影响。在 27.5°C 至 30°C 的范围内，检测时间与 32.5°C 没有差异。在测试的 20 种霉菌中，38% 在 32.5°C 时生长更快，而 37% 根本没有生长。在 25°C 时，它们都恢复了，92% 的霉菌的 TTR 有所改善。图 3。
内容 - 温迪·诺里斯
可以同时实现自适应学习和可靠性能。关注这些过程代表了对先前关于组织事故起源和背景的讨论（例如，Perrow，1984）的理论丰富，这些讨论在很大程度上是在宏观层面、技术驱动的结构视角下构建的。丰富性源于这样一个事实：通过阐明一组不断重新实现可靠性的认知过程，我们提供了一种制定可靠结构的机制。这种机制在非 HRO 中往往不够发达，因为人们往往关注成功而不是失败，关注效率而不是可靠性。我们怀疑，围绕可靠性构建的流程改进计划（例如，全面质量管理）失败的原因往往是认知基础设施不够发达。