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Evolution无线数字EW-D SK基数
接收器应在电源单元或Sennheiser EW-D ASA AN-TENNA分离器提供的12 V电源上运行。功耗应为≤300mA。接收器应具有坚固的金属外壳；尺寸应约为212 x 44 x 189毫米（8.35“ x 1.73” x 7.44“）。重量应为没有天线和电源的约1000克（2.2磅）。工作温度应为-10°C至+55°C（+14°F至+131°F）。
QardEst：使用量子机器学习进行连接查询的基数估计
经典和学习查询优化器 (LQO) 使用基数估计作为查询规划的关键输入之一。因此，准确预测任意查询的基数在查询优化中起着至关重要的作用。最近新型深度学习方法的蓬勃发展不仅刺激了 LQO 的兴起，也促成了学习基数估计器 (LCE) 的出现。然而，它们中的大多数都是基于经典神经网络的，忽略了不同表之间的属性之间的多元相关性可以通过量子电路中的纠缠自然表示。在本文中，我们介绍了 QardEst - 量子基数估计器 - 一种用于估计连接查询基数的新型量子神经网络方法。我们使用相似数量的可训练参数进行的实验表明，在量子模拟器上执行的量子神经网络在均方误差和 q 误差方面均优于经典神经网络。
QardEst：使用量子机器学习进行连接查询的基数估计
经典和学习查询优化器 (LQO) 使用基数估计作为查询规划的关键输入之一。因此，准确预测任意查询的基数在查询优化中起着至关重要的作用。最近新型深度学习方法的蓬勃发展不仅刺激了 LQO 的兴起，也促成了学习基数估计器 (LCE) 的出现。然而，它们中的大多数都是基于经典神经网络的，忽略了不同表之间的属性之间的多元相关性可以通过量子电路中的纠缠自然表示。在本文中，我们介绍了 QardEst - 量子基数估计器 - 一种用于估计连接查询基数的新型量子神经网络方法。我们使用相似数量的可训练参数进行的实验表明，在量子模拟器上执行的量子神经网络在均方误差和 q 误差方面均优于经典神经网络。
使用最大基数匹配问题对量子退火进行基准测试
我们对量子退火 (QA) 与模拟退火 (SA) 进行了基准测试，重点关注问题嵌入到 D-Wave 量子退火器的不同拓扑上的影响。我们研究的一系列问题是最大基数匹配问题的特别设计实例，这些问题很容易通过经典方法解决，但对于 SA 来说很难，而且实验发现，对于 QA 也不容易。除了使用多个 D-Wave 处理器外，我们还通过数值求解时间相关的薛定谔方程来模拟 QA 过程。我们发现嵌入问题可能比非嵌入问题困难得多，并且某些参数（例如链强度）对于找到最佳解决方案可能非常有影响。因此，找到良好的嵌入和最佳参数值可以大大改善结果。有趣的是，我们发现尽管 SA 在解决非嵌入问题方面取得了成功，但与我们在 D-Wave 量子退火器上取得的成果相比，嵌入版本获得的 SA 结果相当差。
研究论文U形的甘油三酸酯与NAFLD的正常血糖男性中糖尿病的风险之间的相关性：人口基数同类
背景：血清甘油三酸酯（TG）是非酒精性脂肪肝病（NAFLD）的重要生物标志物，TG与2型型糖尿病之间的关联仍在争议中，一些研究表明TG升高会增加T2DM的风险，而其他则表示负面关系。这些有争议的发现可能部分是由于将参与者纳入NAFLD。NAFLD患者中TG与2型糖尿病型糖尿病之间的关联尚不清楚。因此，这项研究旨在表征基线TG水平与与NAFLD的雄性日本男性队列中的基线TG水平与入射2型糖尿病的关系。方法：从2004年至2015年进行的Nagala（GIFU地区纵向分析中的NAFLD）研究总共有1221名NAFLD的男性。COX比例危害模型，以检查基线TG浓度与2型糖尿病入射之间的关系。探索了两种绘制的线性回归模型，以评估基线TG水平通过使用平滑函数对2型糖尿病发射的阈值效应。结果：在6。05年的中位随访期间，基线时有39名NAFLD的男性患有2型糖尿病。在完全调整混杂因素后，NAFLD的男性的基线TG浓度与基线TG浓度显着相关，TG水平的每10 mg/dl升高将事件糖尿病的风险增加8.5％（HR = 1.085，hr = 1.085，CI = 1.039-1.139-1.132; p <0.001; p <0.001; p <0.001）。然而，在TG三位脉中，未观察到2型糖尿病发生率和TG水平之间的典型剂量依赖性正相关。有趣的是，TG浓度与2型糖尿病的风险之间的U形关联通过两种形式的线性回归分析揭示了。基线TG浓度低于阈值（TG <53mg/dL）与2型糖尿病的风险负相关。随着基线TG水平的每次10mg/dl增加，2型糖尿病的风险降低了近59％（HR = 0.413，95％CI = 0.220-0.778）。相比之下，当TG水平高于阈值（TG> 53mg/dl）时，每10mg TG海拔高度（HR = 1.091，95％CI = 1.046-1.137），入射糖尿病的风险增加了9.1％。结论：在男性正常血糖日本人群中，基线TG水平与2型糖尿病的ID型糖尿病之间观察到了U形关系，尽管应谨慎地将发现向其他人群推断出来。
编辑维基数据的十个快速技巧
本文继承了十年前编辑维基百科的十条简单规则[1]。它介绍了维基百科的机器可读表亲：维基数据——从计算生物学的角度来看，这个项目可能更具相关性。维基数据是一个免费的协作知识库[2]，为每个维基百科页面及其他页面提供结构化数据。它依赖于与维基百科相同的同行生产原则：任何人都可以做出贡献。开放的协作模式在实践中往往出人意料地高效，尽管在理论上它们似乎不太可能奏效。尽管如此，它们在学术圈仍然遭到很多抵制和怀疑[3,4]。自 2012 年上线以来，维基数据已迅速发展成为一个跨学科的开放知识库，内容涵盖从基因到细胞类型再到研究人员[2,5-7]。它具有广泛的应用，例如验证有关疾病爆发的统计信息[8]、协调人类冠状病毒资源[9]或评估生物多样性[10，11]。它可以被认为是一个巨大的网络图（图1A），其中的项目作为节点（现在超过1亿个），通过超过十亿条语句相互链接，并通过数十亿条语句进一步链接到更广泛的网络。我们将在文中用斜体字链接到示例维基数据项目和属性（图1）。在线界面使项目本身具有一定的人性化可读性（图1B），但它们的结构化特性使其能够以完全用散文编写的信息源无法实现的方式查询和组合信息。这种多功能性使其在计算生物学中的应用比仅仅依赖维基百科更加通用和灵活[12]。维基数据上的查询范围很广，从哪些基因变异可以预测结直肠癌的阳性预后，到按荷兰以其名字命名的街道数量对分类单元进行分类。我们将尝试使用与计算生物学相关的例子，但请记住，几乎所有东西都可以这样做，从苏格兰中世纪女巫处决地图到按使用人口划分的紧急电话号码，再到描绘青蛙的画作。由于它属于 CC0 版权豁免，因此 Wikidata 的结构化内容基本上已发布到公共领域以用于其他项目 [ 13 ]。您可能已经在搜索引擎结果的顶部看到了它的结构化数据，但它也在幕后使用
Qompress：利用部分和混合基数运算减少通信量的 Ququarts 高效编译
量子计算正处于资源有限的时代。当前的硬件缺乏高保真门、长相干时间以及执行有意义计算所需的计算单元数量。现代量子设备通常使用二进制系统，其中每个量子位都存在于 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩ 状态的叠加中。然而，通过以不同的方式操纵系统，通常可以访问同一物理单元中的 | 2 ⟩ 甚至 | 3 ⟩ 状态。在这项工作中，我们考虑通过压缩方案自动将两个量子位编码为一个四状态量子。我们使用量子最优控制来设计高效的概念验证门，完全复制这些编码量子位上的标准量子位计算。我们扩展了量子比特编译方案，以便在由量子比特和量子门组成的任意混合基数系统上高效路由量子比特，从而减少通信并最大限度地减少由较长持续时间的量子门引入的额外电路执行时间。结合这些编译策略，我们引入了几种方法来寻找有益的压缩，将计算和通信导致的电路错误减少高达 50%。这些方法可以将有限的近期机器上可用的计算空间增加高达 2 倍，同时保持电路保真度。
维基数据作为生命科学的知识图谱
简介整合数据和知识是生物医学研究中的一项艰巨挑战。尽管新的科学发现正在迅速发现，但很大一部分知识要么被锁定在数据孤岛中（不同的命名法、数据模型和许可条款阻碍了整合；Wilkinson 等人，2016 年），要么被锁定在自由文本中。缺乏集成和结构化的生物医学知识版本会阻碍对这些信息的有效查询或挖掘，从而阻碍我们充分利用积累的科学知识。最近，科学界越来越强调确保所有科学数据的公平性——可查找、可访问、可互操作和可重用——并且越来越多地就一套具体的原则达成共识以确保公平性（Wilkinson 等人，2019 年；Wilkinson 等人，2016 年）。这些原则的广泛实施将极大地