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World File Search System子集合
为什么精确优化不引起注意。”
将所有这些概念放在一起，新兴的图片（用于感知推断）如下：我们拥有一个内部模型，使我们能够产生有关感官数据远端原因的高级假设，这反过来又在下降的层次级别上产生了低级的子集合，并与更加良好的细节相关级别的层次级别。然后将这些假设与传入的感觉数据进行比较。当不匹配时，会产生预测误差。这些错误是通过层次结构传播的唯一馈电或“自下而上”信号 - 未解决的预测错误被发送到一个下一个级别，在此级别上，以贝叶斯的方式修订了高级假设，直到成功最小化预测错误。3预测误差最少的假设是选择代表世界的假设。假设产生和预测误差最小化的这种迭代过程被视为对所有认知现象的功能（包括思想）的功能。预测误差最小化是“所有大脑都做到的”（Hohwy 2013：7）。
记忆形成中能量与动力的竞争
物理系统存储有关其如何制备的信息的能力（即记忆）现在被认为对各种无序材料的行为至关重要 [1] 。受到反复剪切循环的软球塞、周期性揉皱的纸张和振荡磁场中相互作用的自旋，都会形成它们如何被训练的记忆 [2 – 12] 。此类系统中的记忆取决于学习能量景观亚稳态之间路径的能力。它被比作一组双稳态元素（称为迟滞子）中的记忆，当外部场高于或低于临界值时，它们会在状态之间切换 [13 – 16] 。尽管进行了极大的简化，但独立迟滞子集合可以非常好地捕捉到复杂系统中记忆形成的一些特征 [1,15,17,18] 。但是，独立迟滞子无法捕捉到常见的其他特征 [15,19 – 21] 。例如，第一个循环结束时产生的配置保证与后续相同振幅循环后的配置相同。这是因为每个迟滞子都具有这种特性。相比之下，循环剪切填料可能需要许多循环才能训练，并且可以表现出多周期响应 [22]，其中响应的周期是驱动周期的整数倍，这在具有摩擦的系统中首次得到证明 [23]。最近的研究表明，将迟滞子作为独立双态对象的简单想法推广为
特别安格斯委员会 - 2025年2月27日 - 报告第62/25号报告 - 一般基金储备金的最新信息以及在2025/26-2028/29
（v）请注意，在第6节中规定的上述所有建议后，预计剩余的一般基金储备金位置为2242万英镑，并在本报告中附录A所述。4。背景4.1本委员会目前持有各种专门的储备，作为理事会长期财务管理策略的一部分。这些储备金为理事会提供了一定程度的保护，以免由于无法预料的大量支出电话或收入而造成的潜在风险，而目前收入或资本预算可能不足。4.2理事会必须审查该职位，并将其每年的储备金计划作为其预算设定过程的一部分，并在2025/26预算中的所有储备和建议的进一步详细信息中包含在附录3和报告58/25的附件A中。理事会的主要储备是通用基金储备，可以通过多种方式使用，包括支持一次性支出或帮助整体预算平衡。除了核心一般基金储备金之外，理事会（作为该主要储备的子集合）除了2023/24预算设定的一部分，还建立了出色的成本压力储备，报告57/23提到。
基于侵入式脑电图的脑机接口系统
以脑电信号形式从大脑中提取的运动想象 (MI) 反应已广泛用于脑机接口 (BCI) 系统中的意图检测。然而，由于脑电信号的非线性和非平稳性，BCI 系统的 MI 预测率较低，已知和未知的影响因素都有。本文研究了视觉刺激、特征维度和伪影对 MI 任务检测率的影响，以提高 MI 预测率。使用三个 EEG 数据集进行调查。对每个数据集应用三个滤波器（带通、陷波和公共平均参考）和独立成分分析 (ICA)，以消除伪影的影响。从无伪影的 ICA 成分中提取三组特征，从中选择更相关的特征。此外，将选定的特征子集合并到三个分类器（NB、回归树和 K-NN）中，以预测四个 MI 和混合任务。K-NN 分类器在每个数据集中的表现都优于其他两个分类器。在混合任务 EEG 数据集中获得最高的分类准确率。此外，准确预测的 EEG 类别被应用于机械臂控制。
二价染色质作为癌症治疗靶点
肿瘤细胞异质性是有效设计靶向抗癌疗法的主要障碍。药物治疗前表型不同的肿瘤细胞亚群的多样化分布容易导致反应不一致，导致敏感癌细胞被消除，而耐药亚群却不受伤害。很少有人提出量化与个体癌细胞异质性相关的变异性并将其对临床结果的不良影响降至最低的策略。在这里，我们报告了一种计算方法，该方法可以合理设计涉及针对染色质修饰剂的表观遗传药物的组合疗法。我们制定了一个二价转录因子的随机模型，使我们能够表征三种不同的定性行为，即：双稳态、高基因表达和低基因表达。分析结果与实验数据的比较确定了所谓的双稳态和高基因表达行为可以分别与未分化和分化细胞类型识别。由于具有异常自我更新潜能的未分化细胞可能表现出癌症/转移起始表型，我们在双稳态子集合内的异质性背景下分析了表观遗传药物组合的效率。虽然单靶向方法大多无法规避肿瘤异质性所代表的治疗问题，但组合策略的效果要好得多。具体而言，预计更成功的组合涉及组蛋白 H3K4 和 H3K27 去甲基化酶 KDM5 和 KDM6A/UTX 的调节剂。然而，那些涉及 H3K4 和 H3K27 甲基转移酶 MLL2 和 EZH2 的策略预计效果较差。我们的理论框架为开发一种计算机模拟平台提供了连贯的基础，该平台能够识别最适合治疗管理异质癌细胞群非均匀反应的表观遗传药物组合。
拓扑马约拉纳量子比特上 CNOT 门的完整实现
拓扑量子计算 (TQC) 是一种量子计算方法，旨在通过利用由非阿贝尔任意子组成的非局部自由度的拓扑属性来最小化硬件层面的退相干 [1-3]。后者是奇异的准粒子激发，具有非平凡的交换统计数据，用辫子群的多维表示来描述。非阿贝尔任意子集合嵌入在退化基态流形中，这允许非局部存储量子信息并通过编织实现幺正变换来处理它。在所有非阿贝尔任意子中，马约拉纳零能量模式 (MZM) 是最有希望用于 TQC 开发的模式 [4-8]，因为它们是凝聚态系统中最可行的模式。过去十年，开创性的实验确实在多个不同平台上为它们的存在提供了强有力的证据，如近邻半导体纳米线[9-12]、磁性吸附原子链[13，14]、拓扑超导体内的涡旋[15，16]、平面约瑟夫森结[17，18]和近邻量子自旋霍尔边缘[19，20]。基于马约拉纳量子计算机的构建块是马约拉纳量子比特，由四个马约拉纳零点模型组成。通过物理编织这些马约拉纳零点模型，可以实现所有单量子比特 Clifford 门 [21-23]。这些门受到拓扑保护，因为它们的结果完全取决于 2+1 维空间中任意子绝热遵循的轨迹的拓扑。重要的是，一对 MZM 的编织可以通过多种方式实现，这些方式都等同于两个非阿贝尔任意子的物理交换 [ 24 – 30 ] 。事实上，通过考虑额外的 (混合的) 辅助马约拉纳粒子的存在，我们可以通过适当调整不同 MZM 之间的成对耦合 [ 31 , 32 ] 或通过执行顺序射影宇称测量 [ 8 , 33 – 38 ] 来进行编织。非 Clifford 操作（如 T 门）无法通过马约拉纳编织实现，并且必然依赖于没有拓扑保护的实现，并且需要额外的纠错方案（如魔法态蒸馏）[ 23 , 39 ] 。为了实现通用量子计算，单量子比特门必须补充纠缠门，如 CNOT 门。遗憾的是，这种两量子比特 Clifford 门无法在可扩展架构中仅通过马约拉纳编织操作实现 [22, 40]。基于测量的方法使我们能够克服这个问题，通过对（联合）马约拉纳奇偶性进行高保真投影测量来实现 CNOT 门 [8, 35, 41 – 44]。然而，尽管基于测量的 TQC 已被证明对未来开发完全可扩展的拓扑量子计算机非常有价值，但所需的测量协议仍然是一项艰巨的挑战 [35,45,46]。因此，目前，最好设计和描述替代方案，这些方案不依赖于高保真测量，但仍允许稳健地纠缠不同的拓扑量子位。在这项工作中，我们提出了一种基于完整方法的 CNOT 门的无测量实现。完整量子计算的关键思想是利用非阿贝尔几何相在底层哈密顿量的退化特征空间上实现幺正运算 [47]。当系统参数沿着参数空间中保持退化的闭环进行调整时，就会出现这些规范不变相。这种方法相当通用，已经在非拓扑量子计算方案中成功运用 [47-49]。因此，在 TQC 中使用完整技术也很有意义。事实上，马约拉纳粒子的编织过程本身可以解释为一个完整的过程，其中系统遵循成对马约拉纳粒子耦合的三维参数空间中特定的、拓扑保护的环路 [8, 31]。完整的编织描述的优点是它可以很容易地推广，既可以通过考虑具有不同拓扑结构的环路来实现，也可以通过考虑具有不同拓扑结构的环路来实现。