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统一社区范围内的全脑成像数据集可以实现强大的自动神经元识别，并揭示秀丽隐杆线虫中神经元定位的决定因素
我们开发了一种用于 C. elegans 体积显微镜数据（静态或视频）的数据协调方法，包括标准化格式、数据预处理技术和一套基于人机交互机器学习的分析软件工具。我们将来自 5 个实验室的 118 个全脑神经活动成像数据集统一起来，将这些数据集和随附工具存储在一个名为 WormID (wormid.org) 的在线存储库中。我们使用此存储库生成统计图谱，该图谱首次实现了跨实验室的精确自动细胞识别，在某些情况下接近人类的表现。我们挖掘这个存储库以确定影响神经元发育定位的因素。为了方便大家使用这个存储库，我们创建了开源软件、代码、基于网络的工具和教程，以探索和管理数据集，为科学界做出贡献。该存储库为实验者、理论家和工具制造者提供了不断增长的资源，以研究不同实验范式中的神经解剖组织和神经活动，开发和基准测试自动神经元检测、分割、细胞识别、跟踪和活动提取的算法，并为神经生物学发育和功能模型提供信息。
时间序列分类和深层模型Hassan Tanveer 1*，Namoos Zahra 2，Nimra Batool 3 1 DePaul University，芝加哥，
抽象时间序列异常检测曾经以一种基本分析方法存在。早期序列异常检测技术主要是统计和机器学习。对于深度神经网络的实际过程，实验者不断地探讨了深度神经网络在异常检测任务中的结果，比传统方法更有帮助。传统模型使用指挥机器学习算法。在拟议的应用程序中，组织和注释如此大量的数据集是具有挑战性的，耗时的或太昂贵的，并且需要从该领域的专业人员学习专业化。因此，对于研究人员和从业者来说，异常检测已成为一个重大挑战。异常检测是指检测异常数据实例的过程。在此分析中，我们为时间序列数据中的异常检测提出了一个无监督和可扩展的框架。所提出的技术是在各种自动编码器上建立的。一种深厚的，富有生产力的模型，将各种信念与深度学习结合在一起。此外，还为时间序列数据执行了实时分析。我们使用LSTM网络来处理，进行预测和基于时间序列数据进行分类。关键字：时间序列，深度学习，神经网络，异常检测，LSTM，深神经网络，无监督学习
量子纠错简介
在接下来的课程中，我们将开发一些技术来消除量子系统中不需要的变换。我们将这些不需要的变换称为“量子误差”。首先，考虑经典误差与量子误差的区别是很有用的。在经典硬件中，例如硬盘驱动器的盘片，铁磁材料中局部磁偶极矩的方向用于编码二进制位，即 0 或 1。磁偶极矩是由材料原子中的电子产生的，它们调整自旋方向，从而调整其固有磁偶极矩。由于费米-狄拉克统计产生的“交换能量”，这种调整在能量上是有利的。因此，如果外部磁场对单个电子的磁偶极矩施加的扭矩足以改变其相对于整体的方向，则电子将倾向于重新调整其磁偶极矩与整体。在量子硬件中，情况有所不同，实验者试图控制单个电子自旋态的叠加。在存在外部噪声的情况下，单个电子没有整体压力来保持其配置。此外，在经典情况下，材料电偶极矩的方向只能发生离散变化，例如从 0 到 1。在量子情况下，我们知道单个电子的自旋存在于自旋向上和自旋向下状态的叠加中，这由连续体描述。以孤立电子为例，其哈密顿量 H = ω σ z
扭曲的2D材料 - 凝结物理的新时代
凝结的异常实现，作为无磁场的量子霍尔效应（QHE）的平台，也称为量子 - 异常 - 霍尔效应（QAHE）。但是，没有人想象有一天可以创建该模型的物质实现。这种怀疑主义源于Mermin – Wagner定理，该定理被宽松地说明，意味着在2D中不存在远距离阶和术语晶体。在其影响下，实验者避开了试图实现2D材料，将发现延迟了数十年。在这种背景下，通过机械效果与石墨隔离石墨烯是一个巨大的惊喜。这一突破很快导致观察到异常的整数QHE确认了石墨烯中电荷载体的狄拉克性质。[4,5]然而，尽管很容易观察到QHE，但仍试图深入研究石墨烯荷载体的狄拉克性质，撞到了路障。随后通过使用STM和单电子晶体管来阐明进入石墨烯内在的特性的挑战。这些局部探针由于其2D性质而对石墨烯造成的，对掩盖其内在特性的随机电势波动极为敏感。因此，要准确探测石墨烯，保护其免受侵入性环境和底物诱导的干扰至关重要。
![arXiv:2103.01165v1 [quant-ph] 2021 年 3 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\430705a9bad7b07040591d83ecf42c0aad74b21d.webp)
arXiv:2103.01165v1 [quant-ph] 2021 年 3 月 1 日
过去十年中，量子计算机发展中的一个重大变化是开发了表征量子操作质量的实用方法，使实验者能够快速诊断和改进容错量子计算架构的关键构建块（例如，见 [10] 及其参考文献）。在这项工作中，我们考虑了表征量子通信链路的相应问题，这是量子网络的一个关键特征，在量子计算中没有真正的对应物。现有多种方法可以评估量子网络链路的质量，我们将简要回顾一下。对于基于纠缠的网络，即通过节点之间的纠缠态建立量子网络链路的网络，任何对纠缠质量的表征原则上都可以转化为网络链路的质量度量。有许多方法可以评估纠缠的质量（例如，参见 [11, 12] 中关于贝尔不等式和自测试的研究，以及 [13] 中关于量子态层析成像的研究），这些方法可以映射到量子网络链路的质量评估方法。同样，对于基于直接传输的网络链路（抽象地由量子信道建模），我们可以从两个不同基（通常是 X 和 Z 基）中量子比特状态的传输推断出任何状态或纠缠的程度
探索脑机接口和多媒体使用与各类运动障碍人士社会融合的联系：一项基于问卷的可用性研究
我们设计了一个平台来帮助行动障碍人士融入数字环境，从而创建数字化和社会包容性活动，提高他们的生活质量。为了深入评估该平台对不同行动障碍患者的社会包容性指标的影响，我们设计了一份问卷，评估以下指标：（i）幸福感、（ii）赋权、（iii）参与、（iv）社会资本、（v）教育和（vi）就业。总共有 30 名参与者（10 名患有神经肌肉疾病 - NMD、10 名患有脊髓损伤 - SCI 和 10 名患有帕金森病 - PD）使用该平台约 1 个月，并在使用前后测量其对社会包容性指标的影响。此外，还使用监测机制来跟踪计算机使用情况以及在线社交活动。最后，收集了推荐信和实验者的意见，以丰富研究并加深对定性理解。所有参与者都赞成使用建议的平台，但他们希望使用更长时间，以便“重新唤醒”扩大联系和包容的可能性，同时很明显，该平台必须为他们提供以躺卧姿势使用的更多选择。本研究清楚地表明，社会包容的挑战不能仅靠技术来解决，它需要整合具有说服力的设计元素，以促进实验和发现。
使用量子设计的纠缠表征
多部分纠缠的实验检测通常需要许多适当选择的局部量子测量值，这些测量与先前共享的共同参考框架相一致[1，2]。在几百千米的距离上，后者可能是光子自由空间量子通信的具有挑战性的先决条件[3，4]，目前正在扩展到涉及围绕地球的卫星的空间[5-8]。在这里，由于相关卫星的运动，距离和数量，共享经典参考框架的问题变得尤其具有挑战性，这使得开发了所需的替代检测策略。近年来，已经有许多实验协议的建议避免了共享经典参考框架的需要。一种可能性是将逻辑Qubits编码为合并的光子自由度的旋转不变子空间，即它们的极化和横向自由度[9，10]。后一个程序为一个完整的实验工具箱提供了用于无对齐的量子通信的完整实验工具箱，但也可以在实验上发现较少要求的策略，以允许参考框架独立的纠缠认证。例如，人们可以使用在局部统一（LU）转换下不变的纠缠标准，通常称为参考框架无关[11-18]。这种类型的纠缠标准要求实验者能够测量一组固定的局部可观察物，但完全避免了需要在各方之间进行测量的需要。
用于发现神经数据中非欧几里得潜在结构的流形 GPLVM
神经科学中的一个常见问题是阐明行为上重要的变量（例如头部方向、空间位置、即将发生的动作或心理空间变换）的集体神经表征。通常，这些潜在变量是实验者无法直接访问的内部构造。在这里，我们提出了一种新的概率潜在变量模型，以无监督的方式同时识别潜在状态和每个神经元对其表征的贡献方式。与以前假设欧几里得潜在空间的模型相比，我们接受这样一个事实，即潜在状态通常属于对称流形，例如球面、环面或各种维度的旋转群。因此，我们提出了流形高斯过程潜在变量模型 (mGPLVM)，其中神经响应来自 (i) 存在于特定流形上的共享潜在变量，以及 (ii) 一组非参数调整曲线，确定每个神经元如何对表征做出贡献。可以使用具有不同拓扑结构的模型的交叉验证比较来区分候选流形，而变分推理可以量化不确定性。我们在几个合成数据集以及果蝇椭圆体的钙记录和小鼠前背丘脑核的细胞外记录上证明了该方法的有效性。众所周知，这些电路都编码头部方向，而 mGPLVM 正确地恢复了代表单个角度变量的神经群体所期望的环形拓扑。
2. 研究助理-II：任职于 C-MET 浦那
（NCQMT）计划主要致力于将其打造为技术提供商、建立、执行和增强电子垃圾技术战略、孵化计划、外展活动、衡量影响、与初创企业/创业生态系统的合作伙伴/利益相关者合作等方面的关键参与者。 为孵化器和孵化初创企业的协调、整合、协同和成功提供总体战略指导、框架程序、指南、最佳实践等。 识别并吸引合适的初创企业和企业家。 充当“首席实验者”，鼓励初创企业进行创新，弘扬创新文化，帮助他们将想法转化为产品/知识产权和商业化，为初创企业、投资者和孵化器创造重大价值 促进初创企业的成长，帮助他们取得成功 联络、发展和加强与政府、学术界、其他孵化器、风险资本家、印度和国外的天使/种子基金机构的关系，以投资合适的初创企业，根据需要发展一支强大的导师、服务提供商和其他初创生态系统参与者队伍 带头与关键利益相关者建立战略关系 创建一个团队，主要负责管理项目运营和投资，以创业、开放和诚信的文化开展外展和其他宣传活动，并监督其运作
设计、分析、仪器和流程...
人们会考虑在不首先测量其稳定性、升力和阻力特性的情况下进行先进设计。风洞的实用性是显而易见的，但它并不是第一个空气动力学测试设备。测量阻力和航空理论各个方面的探索始于航空业的首次进步，即引入旋转臂。旋转臂装置（4 英尺长）是由才华横溢的英国数学家本杰明罗宾斯 (1707-1751) 开发的。它由作用在滑轮和主轴装置上的下落重物旋转，臂尖的速度仅为每秒几英尺（最高速度为 3 至 6 米/秒）。大量的湍流给实验者带来了严重的问题，例如确定模型和空气之间的真实相对速度。此外，当模型高速旋转时，很难安装仪器并测量施加在模型上的微小力。英国航空学会理事会成员 Francis Herbert Wenham (1824–1908) 于 1871 年发明、设计和运行了第一个封闭式风洞，解决了这个问题。经过一些实验研究，发现升阻比非常高，因为这种机翼可以支撑相当大的负载，使动力飞行似乎比以前想象的更容易实现。进一步的研究工作揭示了现在称为纵横比的影响：长而窄的机翼（如现代滑翔机上的机翼）比具有相同面积的短机翼提供更大的升力 [1-3]。