XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无偏
多能性景观的无偏分析揭示了克隆命运偏差的空间调节因素
尽管 Ptch1 编辑导致祖细胞重新偏向或由于 Hedgehog 通路的功能获得而导致谱系进展严重中断，但针对其他受体可能会导致以更微妙的方式调整克隆组成。我们专注于躯干神经嵴，它一直被热议为是受限制祖细胞的混合群体，还是高度多能干细胞的群体 [39-42]。野生型胚胎的克隆变异分析显示 375
基于无偏多组学网络的数据集成可以对心力衰竭患者进行临床相关的结果预测聚类
图 3 . 秩检验。对相似性网络融合 (SNF)、基础网络集成和血常规获得的簇中心力衰竭恶化的累积发生率曲线进行成对对数秩检验，并绘制对数秩 p 值的平均 -log10。对数秩 p 值的平均 -log10 越高，心力衰竭恶化结果的簇分离效果越好（4 年随访）。最佳结果是应用相似性网络融合 (SNF) 来整合组学数据，然后将其分成 8 个簇。
AI用于免疫细胞亚型的无偏见
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予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，该版本发布于2025年1月8日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.07.631645 doi：biorxiv preprint
无偏 lncRNA 缺失 CRISPR-Cas9 筛选显示 RP11-350G8.5 是多发性骨髓瘤的新治疗靶点
Katia Grillone（意大利Catanzaro的Magna Graecia）Serena Ascrizzi（意大利卡塔萨罗大学的Magna Graecia）Paolo Cremaschi（计算生物学研究中心，意大利人类技术研究中心）意大利的人类technopole罗伯塔·罗卡（Roberta Rocca）（意大利卡塔扎罗大学的麦格纳·格雷西亚（Magna Graecia））Caterina riillo（意大利卡塔萨罗大学的Magna Graecia）Francesco Conforti（意大利Cosenza，Cosenza，Annunziata Hospital） Ele caracciolo（意大利卡坦扎罗大学的Magna Graecia大学）Stefano Alcaro（意大利卡塔萨罗的Magna Graecia” Bruno Pagano（那不勒斯大学）费德里科二世大学，意大利） Antonio Randazzo（那不勒斯费德里科二世大学，意大利） Pierosandro Tagliaferri（大希腊大学，意大利） Francesco Iorio（人类科技城，意大利） Pierfrancesco Tassone（大希腊大学，意大利）
在大量病毒物种和家族中对病毒编码的圆形RNA的无偏和全面识别
A.S.C.，B.M.，D.C。撰写了手稿； B.G.D.，B.M.，C.V.L.，D.C。设计了研究项目； A.S.C.，C.Y.S.，D.C。设计了VCIRCTRAPPIST； A.S.C.，M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V。 进行了研究并处理了样品； B.G.D.，N.A.G.，B.M.，C.V.L.，D.C。提供了试剂和样品； B.G.D.，B.M.，C.V.L。 获得了资金； A.S.C.，B.M.，D.C。分析了数据； M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V.，C.Y.S.，B.G.D.，N.A.G.，C.V.L。 审查了手稿； D.C.是该项目的领导者。A.S.C.，B.M.，D.C。撰写了手稿； B.G.D.，B.M.，C.V.L.，D.C。设计了研究项目； A.S.C.，C.Y.S.，D.C。设计了VCIRCTRAPPIST； A.S.C.，M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V。进行了研究并处理了样品； B.G.D.，N.A.G.，B.M.，C.V.L.，D.C。提供了试剂和样品； B.G.D.，B.M.，C.V.L。获得了资金； A.S.C.，B.M.，D.C。分析了数据； M.B.，M.G.，M.G.，S.M.，C.P.，L.V.，C.Y.S.，B.G.D.，N.A.G.，C.V.L。审查了手稿； D.C.是该项目的领导者。
一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。
无偏量子相位估计
早期的量子算法主要基于两种算法，Grover 搜索算法 [1] 和量子傅里叶变换 (QFT) [2, 3]。量子相位估计算法 (PEA) [2] 是 QFT 最重要的应用之一，也是许多其他量子算法的关键，例如量子计数算法 [4] 和 Shor 整数分解算法 [3]。基于 PEA 的寻序子过程被认为是 Shor 算法指数级加速的源泉。虽然 PEA 是在 20 多年前提出的，但它仍然是近年来的研究热点 [5, 6, 7]。相位估计还引发了一个更广泛的主题，即幅度估计 [8, 9, 10, 11, 12, 13]，包括最大似然幅度估计 [10]、迭代幅度估计 [12] 和变分幅度估计 [13]。此外，迭代相位估计算法 (IPEA) [14, 15, 16] 是 PEA 的一种更适合 NISQ (噪声-中间尺度量子) 的变体。在一定的 ϕ 选择策略下，IPEA 与 PEA [14] 完全相同，因此本文不再赘述。相位估计和振幅估计在量子化学 [17, 18, 19] 和机器学习 [20, 21] 等众多领域都有广泛的应用。给定一个执行幺正变换 U 的量子电路，以及一个本征态 | ψ ⟩
将机器学习与立体学结合：下一代无偏见的3D立体学用于细胞计数
在整个研究中应用。但是，手动立体论需要一个主观决定，即对象是否是单元格以及是否在计数框架内。因此，人类和人类和机器之间将存在不一致的问题。•Cellairus对广场和共聚焦图像的Neun标记人群表现良好。•广场图像的平均真实正率为89％，假正率为7％。•共聚焦图像的平均真实正率为89％，假正率为13％，但是，当
使用贝尔不等式寻找相互无偏基的三种数值方法
互不偏向的基对应于量子信息论中非常有用的测量对。在最小的复合维度 6 中，已知存在 3 到 7 个互不偏向的基，而几十年前的猜想，即 Zauner 猜想，指出互不偏向的基最多只有 3 个。这里我们通过对每对整数 n，d ≥ 2 构建贝尔不等式来数值解决 Zauner 猜想，当且仅当 n 个 MUB 存在于该维度中时，这些整数在维度 d 中可以被最大程度地违反。因此，我们将 Zauner 猜想转化为优化问题，并通过三种数值方法解决该问题：跷跷板优化、非线性半定规划和蒙特卡洛技术。这三种方法都正确地识别出了低维空间中的已知情况，并且都表明在六维空间中不存在四个相互无偏的基，并且都找到了相同的基，这些基在数值上优化了相应的贝尔不等式。此外，这些数值优化器似乎与六维空间中的“四个最远的基”相吻合，这是通过数值优化距离测量发现的 [P. Raynal, X. Lü, B.-G. Englert, Phys. Rev. A , 83 062303 (2011)]。最后，蒙特卡罗结果表明十维空间中最多存在三个 MUB。
从二维或三维荧光图像对小鼠脑内皮网络进行无偏分析
尽管关于血管和神经网络之间关系的知识正在逐渐被人们所了解，但神经系统疾病的神经中心方法通常导致人们对脑成熟和疾病中脑血管重塑的理解有限。然而，越来越多的证据支持内皮缺陷对神经系统疾病的发生和/或进展有贡献，包括但不限于阿尔茨海默病、多发性硬化症和自闭症谱系障碍。5 – 11 因此，迫切需要实施开源和标准化方法，以便在实验室模型中对脑血管结构进行系统和高通量分析。我们提出了一种简单、可靠且廉价的方案，旨在对固定组织上的小鼠脑内皮网络进行免疫染色，然后进行光学切片荧光，使用计算机方法处理二维或三维 (2D 或 3D) 数字图像。该方案提供了一种无偏量化脑血管结构重要指标的方法。