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World File Search System子结构
分子结构杂志
使用分光光度计和硅内计算研究制备了源自分散黑色9的两种亚胺化合物HS 1和HS 2。为了制备HS 1和HS 2的化合物，已根据已知方法获得了2,4-和2,5-二羟基苯甲醛化合物，这些化合物已获得含有propargyl基团的化合物。这些化合物已通过1 h（13 c）NMR，质谱，UV-VIS和FTIR的特性。已经在100-1000 mVs -1范围内研究了化合物的电化学性能。这些化合物表明在0.2 V处的不可逆阳极氧化还原过程。化合物的单晶从甲醇溶液中获得，其分子结构已通过X射线方法求解。通过热分析方法对化合物的热行为进行了影响。化合物HS 2的热稳定性高于化合物HS 1。使用Spec-Tropophotomemetric方法将两种化合物均筛选其DNA和BSA结合特性。具有可比结合常数的化合物与DNA的次要凹槽位点结合。最后，通过分子对接研究研究了化合物与DNA和BSA的结合相互作用和模式。
菱形数学的电子结构
我们对化学和相关的电子结构进行了全面分析 - 菱形Cr x 3（x = br，cl，i）van der waals散装晶体的构造。使用广义梯度近似加上动态均值字段理论，我们明确地证明了局部动力相关性对于对出现的近相质质量的一致理解和Mott局部电子状态的一致理解的重要性，显示了材料依赖性的单电子GGA Linehape和多孔电子相互作用之间的相互作用。为了探测相关的顺磁性电子状态，我们对CRCL 3和CRBR 3散装晶体进行了X射线吸收光谱（XAS）测量。我们相关的多体研究与了解顺磁性CR-Trihalides晶体的电子结构重建有关，并应广泛适用于其他范德华磁铁材料。
实施量子机器学习用于电子结构计算量子计算设备上的周期系统计算
摘要：Quantum机器学习算法，机器学习对量子制度的扩展，因为它们利用量子性能的力量，它们更强大。量子机学习方法已被用来解决量子多体系统，并证明了晶格模型，分子系统和最近周期系统的准确电子结构计算。使用受限的玻尔兹曼机器和量子算法获得的混合方法，以获得可以经典优化的概率分布，这是一种有希望的方法，因为其效率和易于实现。在这里，我们在IBM-Q量子计算机上实现了混合量子机学习的基准测试，以计算典型的两维晶体结构的电子结构：六边形氮化物和石墨烯。使用混合量子机学习方法计算的这些系统的带结构与传统电子结构计算获得的量子结构非常吻合。此基准结果意味着由量子计算机授权的混合量子机学习方法可以提供一种计算量子多体系统的电子结构的新方法。
斐波那契分数量子霍尔状态的复合粒子结构
非亚伯式拓扑顺序是易于断层量子计算的最有希望的平台之一[1]。这些阶段中的激发是非亚伯式的，它们是具有非亚伯交换统计的准粒子[2]。非亚伯里亚人提供了拓扑堕落的来源，可以非本地的信息存储。然后可以通过编织Anyons来操纵信息，这一过程由于其拓扑性质而反对局部扰动的反应[3-7]。在实现非亚洲拓扑秩序的最有希望的系统中，是强磁场中的2 d电子气体，它们可以形成分数量子霍尔（FQH）状态。令人兴奋的是，在FQH状态[8]中，有越来越多的实验证据，以及以填充分数为ν= 5 /2的非亚伯FQH状态，支持最简单的非亚伯利亚人，Ising，Anyon [9-13]。Ising Anyons对通用量子计算不足[1]。相比之下，拓扑命令支持所谓的斐波那契，可以用作通用量子计算机[14]。这是从fibonacci anyon的融合规则τ×τ= 1 +τ的角度来看，其中τ是fibonacci anyon，1是微不足道的anyon，×表示任何融合。因此，对观察到的ν= 12/5 fqh状态引起了极大的兴趣，因为数字表明这可能对z 3 read-rezayi（RR）状态[15] [15]，该状态支持斐波那契任何人，除其他] Abelian [16，17]。[7]对于猜测ν= 5 /2状态。这些包括斐波那契的成核不幸的是，其他人的存在可以通过进入编织过程来弥补斐波那契人的操纵，因此在参考文献中讨论的在干涉实验中对非亚伯利亚人的识别感到沮丧。因此，了解是否有可能实现支持斐波那契的拓扑顺序，以作为其唯一的激发。已经提出了一些建议，以实现这种斐波那契状态。
设计用于优化的共形涂层的聚合物分子结构
几十年来，已经使用了各种类型的各种类型的共形涂层，高可靠性电子系统和裸露的电子系统。但是，保护先进的电子产品比以往任何时候都更具挑战性。电子设备越来越多地在户外使用，并将其广泛合并到商业电子设备中，例如车辆和无处不在的通信基站。保形涂层的要求在当代系统中的俯仰和间距方面的要求也越来越大。这样的系统包括当今的高频设备；随着设备组件的近距离比以前更接近，因此出现了新的和日益增长的挑战，用于保形涂层。现有类型的保形涂层已被证明有时不符合室外使用的更严格的要求，其中可能包括高水分，极端温度，盐或腐蚀性工业气体载气条件。面临这些极端条件的电子产品的扩散需要一种新型的无压力保形涂层，具有较高的水分和腐蚀性气体阻滞能力，以提供保护并确保可靠性。
用于电子结构计算的量子比特耦合簇单和双变分量子特征求解器假设
摘要 用于电子结构计算的变分量子特征值求解器 (VQE) 被认为是近期量子计算的主要潜在应用之一。在所有提出的 VQE 算法中，酉耦合团簇单双激发 (UCCSD) VQE 拟定实现了高精度并引起了很多研究兴趣。然而，基于费米子激发的 UCCSD VQE 在使用 Jordan-Wigner 变换时需要额外的宇称项。这里我们引入了一种新的基于粒子保留交换门的 VQE 拟定器来实现量子比特激发。对于全到全连接，所提出的 VQE 拟定器的门复杂度上界为 O(n4)，其中 n 是哈密顿量的量子比特数。使用所提出的 VQE 假设对简单分子系统（如 BeH 2、H 2 O、N 2、H 4 和 H 6）进行数值计算，可以得到非常准确的结果，误差约为 10 − 3 Hartree。
量子耦合群集单打和双倍的量子量子本质量ANSATZ用于电子结构计算
用于电子结构计算的变异量子本质量（VQE）被认为是近期量子计算的主要潜在应用。在所有拟议的VQE算法中，统一的耦合群集单打和双打激发（UCCSD）VQE ANSATZ达到了很高的准确性，并获得了很多研究兴趣。但是，使用Jordan-Wigner Transformation时，基于费米子激发的UCCSD VQE需要额外的术语。在这里，我们基于保留粒子的交换门引入了一个新的VQE ANSATZ，以实现量子激励。所提出的VQE ANSATZ的栅极复杂性向上延伸至O（n 4），其中n是哈密顿量的量子数。使用拟议的VQE ANSATZ使用简单分子系统（例如BEH 2，H 2 O，N 2，H 4和H 6）的数值结果，在约10-3 Hartree的误差中非常准确地结果。
RBM20缺陷DCM的IPSC建模将RBM20的上调视为一种治疗策略 治疗引起的衰老：改善抗癌治疗的机会 心血管磁共振中的深度学习模型的多级比较：关于建筑变化的冗余 线粒体DNA中氧化链的命运 Granie和Granpa：推理和评估增强子介导的基因调节网络 胆管癌中循环肿瘤DNA的基因分型揭示 通过SARS-COV-2感染反应的合成遗传追踪发现的上皮免疫的药理调节剂 相似的神经通路联系了心理压力和大脑... 阿霉素会改变活性启动子周围基因组的空间组织 剖析成年神经干细胞的时空多样性 突触囊泡的分子结构-MDC存储库
Francesca Briganti，1,2,3,4,15 Han Sun，3,15 Wu Wei，5 Jingyan Wu，3 Chenchen Zhu，3 Martin Liss，6 Martin Liss，6 Ioannis Karakikes，7 Shannon Rego，3 Shannon Rego，3 Andrea Cipriano，8 Andrea Cipriano，8 Michael Snyder，3 Benjamin Meder，5 Genjamin Meder，5 gules Meder，5,9 xu xu xu xu xu xu，xu n. xu n. xu xu，x.9。 Gotthardt，6,12,13 Mark Mercola，4 *和Lars M. Steinmetz 1,3,4,5,14,16， * 1欧洲分子生物学实验室（EMBL），基因组生物学单位，海德堡，德国海德堡2美国加利福尼亚州斯坦福大学的斯坦福大学4心血管研究所和医学系，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国5斯坦福大学基因组技术中心，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州帕洛阿尔托，美国6 Neuromuscular and Cardiovascular and Cardiovascular Cell Bimogology，Max delbr€uck ucker for Cardior for Cardiquar for Cardiquar and Cardior for Cardior of Cardiquar and Cardior of Cardiquar and Cardior of Cardior of Cardior of Cardior of Cardiorcult Stanford University, Stanford, CA, USA 8 Department of Obstetrics and Gynecology, Stanford University, Stanford, CA, USA 9 Institute for Cardiomyopathies Heidelberg and Department of Internal Medicine III, University of Heidelberg, Heidelberg, Germany 10 SOPHiA Genetics, St. Sulpice, Switzerland 11 Laboratoire de Cardioge´ ne´ tique Mole´ culaire, Centre de Biologie Et Pathologie EST，Lostices Civil De Lyon，Lyon，法国12个心脏病学系，Charite´ -Universita tsmedizin柏林，柏林，德国，柏林，柏林，13 DZHK：德国心血管研究中心，柏林，柏林，德国柏林，德国，14 DZHK，DZHK：德国副作用，副作用Embl Hebberg，Heidelberg，Heidelberg，Heidelberg，Heidelberg，Heidelberg，Heidelberg，Heidelberg联系 *信件：mmercola@stanford.edu（M.M.），larsms@stanford.edu（l.m.s.）
分子结构与职业能力
Jean Shin 1,2 , Shaojie Ma 3,4 , Edith Hofer 5,6 , Yash Patel 2 , Daniel E. Vosberg 2 , Steven Tilley 2 , Gennady V. Roshchupkin 7,8,9 , André MM Sousa 10 , 雪球健 11 , Rebecca Gottesman 12 , Thomas H. Mosley 13 , Myriam Fornage 11 、 Yasaman Saba 14 、 Lukas Pirpamer 5 、 Reinhold Schmidt 5 、 Helena Schmidt 14 、 Amaia Carrion-Castillo 15 、 Fabrice Crivello 16 、 Bernard Mazoyer 16 、 Joshua C. Bis 17 、 Shuo Li 18 、 琼阳 18 、米歇尔·卢西亚诺 19,20 , Sherif Karama 21 , Lindsay Lewis 21 , Mark E. Bastin 19,22 , Mathew A. Harris 22,23 , Joanna M. Wardlaw 19,24 , Ian E. Deary 19,20 , Markus Scholz 25,26 , Markus Loeffler 25,26 , A. Veronica Witte 27,28,29 , Frauke Beyer 27,28 , Arno Villringer 27,28,29 , Nicola J. Armstrong 30 , Karen A. Mather 31,32 , David Ames 33,34 , Jiyang Jiang 31 , John B. Kwok 35,36 , Peter R. Schofield 32,36 , Anbupalam Thalamuthu 31 , Julian N. Trollor 31,37、玛格丽特·J·赖特 38,39、亨利·布罗达蒂 31,40、魏文 31、Perminder S. Sachdev 31,41、Natalie Terzikhan 9、Tavia E. Evans 7,9、Hieab HHH Adams 7,9、M. Arfan Ikram 7,9,42、Stefan Frenzel 43、Sandra van der Auwera-Palitschka 43,44、Katharina Wittfeld 43,44、Robin Bülow 45、Hans Jörgen Grabe 43,44、Christophe Tzourio 46,47、Aniket Mishra 46、Sophie Maingault 48、Stephanie Debette 46,47,49、内森·吉莱斯皮50、Carol E. Franz 51,52、William S. Kremen 51,52,53、Linda Ding 54、Neda Jahanshad 54、ENIGMA 联盟、Nenad Sestan 3,4、Zdenka Pausova 1,58,59、Sudha Seshadri 49,55、Tomas Paus 2,56,57以及 NeuroCHARGE 工作组