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用于表征电路中段测量的广义周期基准测试算法
电路中间测量 (MCM) 是容错量子计算发展中的关键因素。虽然在实现 MCM 方面取得了快速的实验进展，但表征噪声 MCM 的系统方法仍在探索中。在这项工作中，我们开发了一种循环基准 (CB) 型算法来表征噪声 MCM。关键思想是对经典和量子寄存器进行联合傅里叶变换，然后估计傅里叶空间中的参数，类似于 CB 型算法中用于表征 Clifford 门的 Pauli 噪声通道的 Pauli 保真度。此外，我们开发了一种 MCM 噪声可学习性的理论，该理论确定了哪些信息可以学习噪声模型（在存在状态准备和终止测量噪声的情况下）以及哪些信息不能学习，这表明所有可学习的信息都可以使用我们的算法来学习。作为一种应用，我们展示了如何使用学习到的信息来测试 MCM 中测量噪声和状态准备噪声之间的独立性。最后，我们进行数值模拟来说明该算法的实际适用性。与其他 CB 型算法类似，我们希望该算法能够提供一个具有实验意义的有用工具包。
EmT：一种用于跨受试者广义脑电图情绪识别的新型 Transformer
摘要 — 将神经生理学的先验知识整合到神经网络架构中可提高情绪解码的性能。虽然许多技术都强调学习空间和短期时间模式，但对捕捉与情绪认知过程相关的重要长期背景信息的重视程度有限。为了解决这一差异，我们引入了一种称为情绪变换器 (EmT) 的新型变换器模型。EmT 旨在在广义跨受试者脑电图情绪分类和回归任务中表现出色。在 EmT 中，脑电图信号被转换成时间图格式，使用时间图构造模块 (TGC) 创建一系列脑电图特征图。然后提出了一种新颖的残差多视图金字塔 GCN 模块 (RMPG) 来学习该系列中每个脑电图特征图的动态图表示，并将每个图的学习到的表示融合成一个标记。此外，我们设计了一个时间上下文变换器模块 (TCT)，它有两种类型的标记混合器来学习时间上下文信息。最后，任务特定的输出模块 (TSO) 生成所需的输出。在四个公开数据集上的实验表明，EmT 在 EEG 情绪分类和回归任务中都取得了比基线方法更高的结果。代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EmT 上找到
dnagpt：用于多个DNA序列分析任务的广义预审计工具
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2023年7月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.03.27.534336 doi：Biorxiv Preprint
dnagpt：用于多功能DNA序列分析任务的广义预训练工具
预先训练的大语言模型表明了从DNA序列中提取信息的潜力，但是适应各种任务和数据模式仍然是一个挑战。为了解决这个问题，我们提出了DNAGPT，这是一种对所有哺乳动物的超过2000亿碱基对训练的广义DNA预训练模型。通过使用二进制分类任务（DNA序列顺序）增强经典的GPT模型，一个数值回归任务（鸟嘌呤 - 环胞嘧啶内容预测）以及全面的令牌语言，DNAGPT可以处理多功能DNA分析任务，同时处理序列和数值数据。我们对基因组信号和区域识别，mRNA丰度回归和人工基因组生成任务的评估表明，与为特定的下游任务设计的现有模型相比，DNAGPT的表现优于卓越的性能，受益于使用新设计的模型结构的预培训。
与增加希尔伯特空间过滤和广义雅可比 3â•fi 对角关系相关的量子理论
摘要。我们证明，经典随机变量或随机场的量子分解是一种非常普遍的现象，仅涉及希尔伯特空间的递增过滤和一族使过滤增加 1 的厄米算子。定义这些厄米算子的量子分解的创建、湮灭和保存算子（CAP 算子）满足对换关系，该对换关系概括了通常的量子力学关系。实际上，对换关系有两种类型（I 型和 II 型）。在 I 型对换关系中，对换子由算子值半线性形式给出。当此算子值半线性形式为标量值（恒等式的倍数）时，非相对论自由玻色场的特征为相关对换关系简化为海森堡对换关系。到目前为止，II 类对易关系尚未出现，因为当随机场的概率分布为乘积测度时，它们完全满足。从这个意义上讲，它们编码了有关随机场自相互作用的信息。
非定域时钟中广义相对论时间膨胀的通用量子修改
相对论通过世界线将每个运动物体与一个固有时联系起来。然而在量子理论中，这种明确定义的轨迹是被禁止的。在介绍量子钟的一般特征之后，我们证明，在弱场、低速极限下，当运动状态为经典（即高斯）时，所有“良好”量子钟都会经历广义相对论所规定的时间膨胀。另一方面，对于非经典运动状态，我们发现量子干涉效应可能导致固有时与时钟测量的时间之间出现显著差异。这种差异的普遍性意味着它不仅仅是一个系统误差，而是对固有时本身的量子修改。我们还展示了时钟的离域性如何导致其测量时间的不确定性增大——这是时钟时间与其质心自由度之间不可避免的纠缠的结果。我们展示了如何通过在读取时钟时间的同时测量其运动状态来恢复这种丢失的精度。
各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册
随着人口衰老的范围，预计到2030年，世界上近20％的人口将超过65岁，到2050年，这一数字预计将达到16亿（Feng等，2023a）。癌症的特征是异常的细胞增殖和分化，继续对全球健康构成显着威胁（Hanahan，2022; Shen等，2022; Feng等，2023b; Wang等，2023）。在2020年，全世界记录了大约1900万新的癌症病例和超过1000万癌症相关的死亡（Sung等，2021）。特别是在中国，同年有457万例新癌症病例和3000万例癌症死亡（He and Ke，2023年）。传统的癌症治疗包括放射治疗，化学疗法和手术（Jin等，2022; Sirhan等，2022; Xing等，2022; Cossociate疗法，2023年），而分子靶向的治疗和免疫检查点抑制剂已转化了肿瘤学（Chen等人（Chen et al。，20222222222222; Chan et y。 Al。，2023）。尽管取得了进步，但治疗对患者生存和生活质量的不利影响仍然是癌症治疗中的紧迫挑战（Zhang and Zhang，2020； Peng等，2022），使患者管理变得复杂（Wang YH。等，2020； Mokhtari-Hessari和Montazeri，2020）。 高通量测序是一种开创性的分子生物学技术，它推动了新的肿瘤研究方向（Walter等，2022； Larson等，2023）。 与形成对比等，2020； Mokhtari-Hessari和Montazeri，2020）。高通量测序是一种开创性的分子生物学技术，它推动了新的肿瘤研究方向（Walter等，2022； Larson等，2023）。与
Landau量化附近的广义范霍夫奇异性：磁故障和轨道网络
我们在二维材料的分散体中发展了一个磁故障理论（MB），其中两个或多个半经典的回旋轨道相互接近。MB是由于几个轨迹之间的量子隧穿而导致的，这导致了非平凡的散射幅度和相。我们表明，对于任何鞍点，可以通过将其映射到1D紧密结合链中的散射问题来解决此问题。此外，布里渊区边缘上的磁故障发生促进了批量兰道水平状态和2D轨道网络的形成。这些扩展的网络状态构成了有限能量扩展的分散迷你频段。可以在运输实验中观察到这种效果，这是量子厅杆中纵向散装电导的强大增强。此外，可以通过可视化大量电流模式在STM实验中探测它。
d-lmbmapx：在任何发育阶段进行自动全脑神经电路分析的广义深度学习管道
缺乏准确和全面分析的工具，阻碍了小鼠的全脑电路发展。没有现有的3D大脑图集提供每日产后分辨率，因为建造这种地图集是高度劳动的。轴突形态动态变化，使可靠的分割具有挑战性，许多2D数据集缺乏足够的Z分辨率用于交叉模式3D分析。在这里，我们提出了D-LMBMAPX，这是一种在产后发展的自动化全脑电路分析的深度学习管道。d-LMBMAPX构建高分辨率的3D小鼠大脑图谱，跨越了七个产后阶段，并在任何后日都采用自适应注册策略来进行全脑对齐。它还集成了用于轴突和SOMA分割的基础模型，从而实现了整个开发的定量电路评估。，我们实现了基于扩散模型的样式转移，以用于交叉模式和跨二维注册，并通过将遗传定义的神经元类型从2D ISH数据集对齐到我们的3D地图集进行了验证。使用D-LMBMAPX，我们在产后成熟过程中介绍了全脑多巴胺能预测。
用广义簇相关展开法对纺丝浴中氮空位中心进行纵向弛豫
对于高纯度样品，NV 中心拥有很长的相干时间，通过动态解耦可以进一步延长到接近 1 秒[3,4]。它可由微波场进行相干控制，并且对外界电场和磁场高度敏感。这些优越的特性使 NV 中心成为量子信息处理 [5-10]、超衍射极限成像 [11] 以及电场和磁场 [12-14]、温度 [15]、应力 [16]、生物结构 [17] 和化学反应 [18] 的量子传感的有希望的候选材料。此外，NV 中心可以与其他类型的量子系统耦合，例如碳纳米管 [19]、通量量子比特 [20] 和压磁超晶格 [21]，可以构建有前途的混合量子器件 [22,23]。此类有吸引力的应用需要充分了解其退相干行为，包括横向和纵向弛豫[24-26]，以及广泛的物理参数，如温度、磁场、杂质类型和浓度。在用于多自旋浴动力学的量子多体理论中[27-30]，例如密度矩阵团簇展开[31-33]、对关联近似[34-36]和链接团簇展开[37]，由作者之一 WY 发展的团簇关联展开（CCE）[38-40]已成功用于描述在大失谐区域中中心自旋耦合到多自旋浴的纯失相过程[41]。利用CCE方法，理论上预测了量子自旋池中NV中心的异常退相干效应[42]，并通过实验验证了该现象[43]。有趣的是，NV中心的退相干曾被认为是实现量子计算的障碍[44,45]，但现在它已被用于探测遥远的核自旋二聚体[46]，并提出利用弱地磁场进行导航[40]。类似地，最近有研究表明，可以探索诸如NV中心之类的量子系统来获取玻色子池的信息[47]。