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稳定性实验
指示与上层量子算法所期望的相比，可观测量当前是否为负。在跟踪等效可观测量的各种选择之间的一个关键区别是，不同的选择可以有不同的副产品算子。从一种逻辑可观测量的选择转移到另一种逻辑可观测量是一种簿记操作，其中副产品算子之间的关系由分离可观测量的稳定器的测量结果决定。因此，最终，在空间中移动逻辑可观测量归结为将许多稳定器测量的贡献正确地乘以其副产品算子。例如，考虑一个具有逻辑可观测量 XL = + X 1 X 2 X 3 和测量的稳定器可观测量 XS = + X 1 X 2 X 4 X 5 的系统。假设稳定器测量结果在误差修正后为 − 1 ，这意味着您确信 − XS = +1 。根据此信息，你可以得出 XL = XL · +1 = XL · − XS = − X 3 X 4 X 5 。换句话说，XS 告诉你如何用量子位 3、4 和 5 而不是量子位 1、2 和 3 来表达逻辑可观测量 XL。它允许你将逻辑可观测量从由量子位 1、2 和 3（使用副积运算符 +1）支持移动到由量子位 3、4 和 5（使用副积运算符 − 1）支持。在现实场景中，由于代码距离大或路由距离长，移动逻辑可观测量将涉及将数百甚至数百万个稳定器乘以可观测量的副积运算符。如果这些稳定器的任何一个（或三个、五个等）测量值错误，则移动的逻辑可观测量的符号将是错误的。这是一个逻辑错误；这将导致灾难性的情况，即量子计算机执行的上层算法将默默地产生糟糕的结果。计算稳定剂的大型乘积与容错量子计算的相关性在量子纠错领域是众所周知的 [ RHG07 ；Hor+12 ；Cha+22 ；CC22b ；CC22a ]。移动逻辑可观测量需要将许多稳定剂相乘，如果将所有东西永远放在同一个地方，就不可能进行任何计算。因此，能够可靠地计算巨大的稳定剂乘积极其重要。鉴于这些事实，奇怪的是没有完善的实验来直接验证计算大型稳定剂乘积的能力（类似于记忆实验是直接验证随时间保存量子比特的能力的完善基准 [ GQ21 ；Rya+21 ；Zha+22 ；Kri+22 ；And+20 ]）。本文提出的实验类型“稳定性实验”的目标就是填补这一空白。从高层次来看，稳定性实验实际上与记忆实验非常相似（见图 2）。记忆实验之所以有效，是因为它们设置了一个跨时间的全局不变量的情况，然后检查该不变量。不变量是指在时间结束时测量的状态应该与在时间开始时准备的状态相匹配。这使得记忆实验有些退化。测量结果是提前知道的，因此在算法上不需要在运行时执行所有那些昂贵的量子操作。在大型量子计算中，你会希望优化掉任何看起来像记忆实验的东西。稳定性实验也通过创建和验证全局不变量来工作。主要区别在于，稳定性实验不是使用跨时间的全局不变量，而是设置一个跨空间的全局不变量的情况。具体来说，在稳定性实验期间，稳定器区域的乘积的正确值是提前知道的。这使得稳定性实验有些退化，就像记忆实验一样，在实践中，在大型量子计算中，你会希望优化掉任何看起来像稳定性实验的东西。不过，通过避免删除退化的冲动，你可以将运行时计算的乘积与已知的正确值进行比较。这样您就可以确定您的纠错系统在快速确定稳定器区域的这些乘积方面有多好。有几个原因值得对稳定性实验的结果感兴趣。例如，稳定性实验可用于确定需要多少轮才能达到逻辑量子位正确移动的期望确定性水平。更一般地说，稳定性实验可用于量化“类时码距离”（稳定器测量重复的次数）是否需要小于或大于“类空码距离”（表面代码斑块的直径）。通常假设这些数字是相同的，但没有严格的理由要求它们必须相同。图 2 给出了对稳定性实验感兴趣的更抽象的理由：稳定性实验隐藏在常见量子计算的拓扑时空图中。对稳定性实验感兴趣的最后一个原因是，由于其代码距离在稳定性实验中，稳定器区域的乘积的正确值是预先已知的。这使得稳定性实验有些退化，就像记忆实验一样，在实践中，在大型量子计算中，你会想要优化掉任何看起来像稳定性实验的东西。不过，通过避免删除退化的冲动，你可以将运行时计算的乘积与已知的正确值进行比较。这可以让你确定你的纠错系统在快速确定稳定器区域的这些乘积方面有多好。有几个原因值得对稳定性实验的结果感兴趣。例如，稳定性实验可用于确定需要多少轮才能达到所需的确定性水平，即逻辑量子位被正确移动。更一般地说，稳定性实验可用于量化“类时码距离”（稳定器测量重复的次数）是否需要小于或大于“类空码距离”（表面码斑的直径）。通常假设这些数字是相同的，但没有严格的理由要求它们必须相同。图 2 给出了对稳定性实验感兴趣的更抽象的理由：稳定性实验隐藏在常见量子计算的拓扑时空图中。对稳定性实验感兴趣的最后一个原因是，由于其代码距离在稳定性实验中，稳定器区域的乘积的正确值是预先已知的。这使得稳定性实验有些退化，就像记忆实验一样，在实践中，在大型量子计算中，你会想要优化掉任何看起来像稳定性实验的东西。不过，通过避免删除退化的冲动，你可以将运行时计算的乘积与已知的正确值进行比较。这可以让你确定你的纠错系统在快速确定稳定器区域的这些乘积方面有多好。有几个原因值得对稳定性实验的结果感兴趣。例如，稳定性实验可用于确定需要多少轮才能达到所需的确定性水平，即逻辑量子位被正确移动。更一般地说，稳定性实验可用于量化“类时码距离”（稳定器测量重复的次数）是否需要小于或大于“类空码距离”（表面码斑的直径）。通常假设这些数字是相同的，但没有严格的理由要求它们必须相同。图 2 给出了对稳定性实验感兴趣的更抽象的理由：稳定性实验隐藏在常见量子计算的拓扑时空图中。对稳定性实验感兴趣的最后一个原因是，由于其代码距离因为它的代码距离因为它的代码距离
实验动物
摘要：小鼠尿液中含有人尿中未发现的主要尿蛋白（MUP）。因此，即使健康的小鼠也表现出蛋白尿，与健康的人不同，将小鼠用作人类疾病的模型变得具有挑战性。也未知尿液分析的量子是否可以精确地测量含有MUP的尿液中的蛋白质浓度。为了解决这些问题，我们通过使用Cas9蛋白和两个指导RNA去除MUP基因簇来产生MUP敲除（MUP-KO）小鼠，并表征了这些小鼠中的尿蛋白。，我们使用蛋白质定量试剂盒和量油盒测量了MUP-KO和野生型小鼠中的尿蛋白浓度。我们还使用SDS-PAGE和二维电泳（2DE）检查了尿蛋白组成。MUP-KO小鼠（17.9±1.8 mg/dl，平均值±SD，n = 3）的尿蛋白浓度明显低（P <0.001）（p <0.001）（p <0.001）。这种差异并未反映在量强壮的值中，这可能是由于对MUP的敏感性低。这表明用量油量有限，可以精确地测量MUP的变化。SDS-PAGE和2DE证实，像人类一样，MUP-KO小鼠的尿液中没有MUP，而野生型小鼠的尿液中有大量的MUP。MUP在2DE中的掩蔽效果将使尿蛋白，尤其是低分子量蛋白的明确比较。因此，MUP-KO小鼠可以为人类尿液分析提供有用的模型。关键词：基因组编辑，敲除模型，主要尿蛋白，尿液分析
通过实验反馈
蛋白质语言模型（PLM）已成为用于蛋白质序列设计的最先进工具。plms并没有固有地设计具有超出自然界的功能的新序列，这表明了与蛋白质工程的未对准，该目标是重新设计具有增强功能的蛋白质序列的蛋白质工程目标。在自然语言处理领域，通过人类反馈（RLHF）的强化学习使大型语言模型Chat-gpt通过监督的微调（SFT）和近端政策优化（PPO）使首选响应一致。我们使用实验数据适应了SFT和PPO来对PLM的功能排列，并使用实验反馈（RLXF）调用此方法增强学习。我们使用RLXF将ESM-2和生成的变分自动编码器对齐，以设计与氧无关的荧光蛋白Creilov的5个突变体变体。我们发现，对齐的ESM-2的设计较大，具有活性，至少与Creilov一样明亮，并带有体内荧光测定。我们将RLXF作为一种多功能方法，用于使用实验数据重新设计实验数据在功能上对齐PLM。
水瓶翻转实验：实验与数值模拟之间的定量比较
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
日本实验动物协会 金黄仓鼠作为实验动物...
1. L. Janský、G. Haddad、Z. Kahlerová、J. Nedoma。外部因素对金黄仓鼠冬眠的影响。《比较生理学杂志》B 154 (4), 427-433 (1984), doi: 10.1007/ Bf00684450。2. F. Geiser，《冬眠和日常麻木期间代谢率和体温降低》。《生理学年鉴》。66 (1), 239-274 (2004), doi: 10.1146/annurev.physi- ol.66.032102.115105。 3. DA Bechtold、A. Sidibe、BRC Saer、J. Li、LE Hand、EA Ivanova、VM Darras、J. Dam、R. Jockers、SM Luckman、ASI Loudon。褪黑激素相关受体 GPR50 在瘦素信号传导、适应性产热和麻木中的作用。当代生物学。22 (1)，70-77 (2012)，doi:10.1016/ j.cub.2011.11.043。4. V. van der Vinne、MJ Bingaman、DR Weaver、SJ Swoap。时钟和进餐使老鼠无法保持凉爽。实验生物学杂志。221 (15)，jeb179812 (2018)，doi:10.1242/ jeb.179812。5. A. Malan。冬眠的麻木-觉醒周期是否由非温度补偿的循环控制？
下一代：人工智能实验
我们通过确定关键领域、方向和含义，研究大型语言模型 (LLM) 在实验中增强科学实践的潜力。首先，我们讨论这些模型如何改进实验设计，包括改进引出措辞、编码实验和生成文档。其次，我们讨论使用 LLM 实施实验，重点是通过创建一致的体验、提高对指令的理解以及实时监控参与者的参与度来增强因果推理。第三，我们重点介绍 LLM 如何帮助分析实验数据，包括预处理、数据清理和其他分析任务，同时帮助审阅者和复制者调查研究。这些任务中的每一项都会提高报告准确发现的可能性。
