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World File Search System可区分的
依赖性的依赖计算的一致性
没有可区分性（DCOI）的依赖性计算使用依赖性跟踪来识别类型转换期间的无关参数，并使用没有可区分的参数，以实现与相同统一机制的运行时间和编译时间无关。dCOI还通过使用由观察者级别索引的命题平等类型来内部化有关无法区分性的推理。作为DCOI是一种纯类型系统，先前的工作仅建立了其句法类型的安全性，证明其用作具有依赖类型的编程语言的基础。但是，尚不清楚该系统的任何实例是否适合用作定理的类型理论。在这里，我们确定了一个合适的实例DCOI 𝜔，该实例具有无限的谓词宇宙层次结构。我们表明DCOI 𝜔在逻辑上是一致的，正常的，并且该类型的转换是可决定的。我们使用COQ证明助手机械化了所有结果。
使用光子
量子计算机承诺执行某些被认为对古典计算机棘手的任务。玻色子采样是这样的任务，被认为是证明量子计算优势的有力候选者。我们通过将50个不可区分的单模单模状态发送到具有完整连接性和随机矩阵的100模式超级失误干涉仪中，通过将50个不可区分的单模单模式挤压状态发送到了高斯玻色子采样 - 整个光学设置是相锁的 - 并使用100个高效的单光子检测器对输出进行采样。针对利用热状态，可区分的光子和均匀分布的合理假设验证了所获得的样品。光子量子计算机Jiuzhang最多生成76个输出光子点击，该光子可产生10 30的输出状态空间尺寸，而采样速率比使用最先进的仿真策略和超级计算机的采样率更快。t
Ledidi：设计诱导功能活动的基因组编辑
此后，人们提出了多种方法来快速设计表现出所需特征的生物序列。这些方法通常由两部分组成：产生序列的生成步骤和 oracle，即可以快速评估每个提议序列质量的模型。深度探索网络（Linder 等人）就是这样一种方法，它涉及一对以类似于生成对抗网络的方式生成和评估序列的网络。该方法通过惩罚相似序列对的生成来实现多样性。另一种方法通过使用基于参数条件密度估计的自适应采样方法（Brookes 等人，2019 年），放宽了 oracle 可区分的要求。第三种方法是编码器-解码器-分析器模型（Gupta 和 Kundaje，2019 年），它涉及训练三个神经网络来编码序列、解码序列并扰乱内部潜在状态，以使生成的序列表现出所需的特性。
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
![杂质[lnln'ln]灯笼型复合物作为具有嵌入式量子误差校正](/simg/g:\will\search\icon\source\5\595c89d5e85346d0da1503c4ef433e52b56f51ab.webp)
杂质[lnln'ln]灯笼型复合物作为具有嵌入式量子误差校正
量子误差校正（QEC）是必须实现可扩展的量子计算体系结构1超出当前中间尺度噪声设备的功能的强制性。2 - 6的确，由于量子计算机与环境噪声的不可避免的相互作用，叠加状态本质上是脆弱的且容易出错的。QEC算法基于将单个逻辑量子置于多个物理对象中的编码，从而使该平台的实现和控制非常苛刻。在这方面，分子纳米磁铁（MNM）是一种特别有吸引力的材料类。7 - 10每个分子可以容纳几个可区分的量子，并具有化学定制的磁相互作用11-16，并且可以显示出非常长的相干时间。17 - 27此外，它们可以通过射频26,28,29和电子顺磁共振（EPR）脉冲来表征和操纵，这些脉冲（EPR）脉冲解决了不同的过渡，即使在表面上的单个原子上也已经探究了30个。31这里，我们建议利用这些特殊性以嵌入受保护的逻辑单元
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杂质[lnln'ln]灯笼型复合物作为具有嵌入式量子误差校正
量子误差校正（QEC）对于实现可扩展的量子计算体系结构1的实现是必须的，超出了当前中等规模噪声设备的功能。2 - 6的确，由于量子计算机与环境噪声的不可避免的相互作用，叠加状态本质上是脆弱的且容易出错的。QEC算法基于将单个逻辑量子置于多个物理对象中的编码，从而使该平台的实现和控制非常苛刻。在这方面，分子纳米磁铁（MNM）是一种特别有吸引力的材料类。7 - 10每个分子可以容纳几个可区分的量子，并具有化学定制的磁相互作用11-16，并且可以显示出非常长的相干时间。17 - 27此外，它们可以通过射频26,28,29和电子顺磁共振（EPR）脉冲来表征和操纵，这些脉冲（EPR）脉冲解决了不同的过渡，即使在表面上的单个原子上也已经探究了30个。31这里，我们建议利用这些特殊性以嵌入受保护的逻辑单元
通过变性梯度凝胶电泳分析聚合酶链反应扩增的基因编码复杂微生物种群
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段，这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明，分离模式中存在多达 10 个可区分的条带，这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种，从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明，可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针，可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明，尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性，但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明，该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机EEG数据分析与堆叠的可区分神经计算机
抽象可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面表现出了显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释来解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出了堆叠DNC的结构，并修改了脑电图（EEG）数据分析的构建。我们用经常性的卷积网络控制器替换原始的长期短期内存网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高。然后，在调整参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
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可区分的神经计算机（DNC）在解决复杂问题方面具有显着的功能。在本文中，我们建议将增强的可区分神经计算机堆叠在一起，以扩展其学习能力。首先，我们对DNC进行了直观的解释，以解释建筑本质，并通过将其与常规的经常性神经网络（RNN）进行对比，证明了堆叠的可行性。其次，提出并修改了堆叠DNC的架构以进行脑电图（EEG）数据分析。我们将原始的长期记忆（LSTM）网络控制器替换为经常性的卷积网络控制器，并调整用于处理EEG EEG地形数据的内存访问结构。第三，我们提出的模型的实用性由开源的EEG数据集验证，其平均精度最高；然后，在微调参数后，我们显示了在专有EEG数据集上获得的最小平均误差。最后，通过分析训练有素的堆叠DNCS模型的行为特征，我们强调了在EEG信号处理中利用堆叠的DNC的适当性和潜力。
vista3d：揭开单个图像的3D暗边
摘要。我们踏上了古老的任务：从仅瞥见其可见部分的物体中揭示了隐藏的物体。为了解决这个问题，我们提出了Vista3d，这是一个在仅5分钟内实现迅速而有能力的3D代表的框架。Vista3d的核心是一种两相的方法：粗相和细相。在粗相中，我们从单个图像中迅速生成初始几何形状。在细阶段，我们直接从学到的高斯脱落中提取一个签名的差异函数（SDF），并通过可区分的等音表面表示对其进行选择。此外，它通过使用带有两个独立隐式函数的分离代表来捕获对象的可见和模糊方面，从而提高了发电质量。此外，它通过角扩散先验的梯度与3D感知扩散先验的梯度通过角度扩散先验组成。通过广泛的评估，我们证明Vista3d有效地维持了生成的3D对象的一致性和二元性之间的平衡。演示和代码将在https://github.com/florinshen/vista3d上找到。