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基于机器学习的高分辨率土壤水分映射和时空分析：MLHRSM包装
摘要：土壤水分是关键的环境变量。缺乏软件来促进非专家在估算和分析领域的土壤水分时。本研究提出了一个新的开源R包MHRSM，可用于生成基于机器学习的高分辨率（每天30至500 m，每天到每月）土壤水分图和在0-5 cm和0-1 m的连续美国所选地点的不确定性估计。该模型基于分位数随机森林算法，集成了原位土壤传感器，卫星来源的土地表面参数（植被，地形和土壤），以及基于卫星的表面和根Zone土壤水分的卫星模型。它还提供了用于生成土壤水分图的空间和时间分析的功能。提供了一个案例研究，以证明每天在70 ha农作物领域每天生成30 m至每周土壤水分图的功能，然后进行空间 - 周期分析。
IFT88通过沿果蝇cilia 的定位信号蛋白来维持感觉函数 内皮细胞在心脏损伤期间采用促徒期免疫反应症 t细胞分化驱动致病性线粒体DNA变体的负选择 rb损失通过捕获PAR抑制后，将细胞敏感到与复制相关的DNA损伤 在径向神经胶质生物学和脑发育中了解葡萄糖代谢 辅酶A前体哑氨酸增强了肉瘤中的抗肿瘤免疫力 人Rad52刺激RAD51介导的同源搜索 增强子突变调节化学疗法诱导的骨髓抑制的严重程度 时空DNA甲基化动力学形状巨型级甲基甲基景观 细胞锌状态改变染色质的可及性和p53与DNA 的结合 异常的DNA甲基化扭曲了非典型Teratoid/burtabdoid肿瘤中的发育轨迹 defa1a3 DNA基因剂量调节上尿路感染期间肾脏先天免疫反应 在干细胞衍生的神经元中，在神经发育过程中的脂肪型获取
睫状缺陷引起几种纤毛病，其中一些纤毛发作迟到，这表明cilia被积极维持。仍然，我们对维护的机制的理解很糟糕。在这里，我们显示了果蝇黑色素果ift88（DM IFT88/nompb）继续沿着完全形成的感觉纤毛移动。我们进一步识别无活跃的，果蝇听力和负性持续性行为的TRPV通道亚基，以及尚未表征的果蝇鸟叶尼犬环酶2D（DM GUCY2D/ CG34357）作为DM IFT88货物。我们还显示了DM IFT88与循环酶的细胞内部分的结合，该部分在几种退化性视网膜疾病中是进化保守和突变的，对于DM GUCY2D的纤毛定位而言是不可能的。最后，成年纤维中DM IFT88和DM GUCY2D的急性敲低导致纤毛功能的维持，障碍和刺激性刺激性的行为导致缺陷，但并未显着影响睫状超结构。我们得出的结论是，成人范围内听力的感觉睫状功能涉及DM IFT88及其至少两个信号传导跨膜货物，DM GuCy2D和无效的主动维护程序。
时空高效的低深度量子态制备及其应用
我们提出了一种用于准备任意量子态的新型确定性方法。当我们的协议被编译成 CNOT 和任意单量子比特门时，它会准备一个深度为 O (log( N )) 的 N 维状态，时空分配（一种度量标准，它考虑到某些辅助量子比特通常不需要在整个电路中处于活动状态）为 O ( N ) ，这两者都是最优的。当编译成 { H , S , T , CNOT } 门集时，我们表明它比以前的方法需要更少的量子资源。具体来说，它可以准备一个任意状态，误差不超过 ϵ，最佳深度为 O (log( N ) + log(1 /ϵ ))，时空分配为 O ( N log(log( N ) /ϵ ))，分别优于 O (log( N ) log(log( N ) /ϵ )) 和 O ( N log( N/ϵ ))。我们说明了我们的协议如何通过减少时空分配来快速准备许多不相交状态，而只需要常数因子辅助开销——O ( N ) 个辅助量子位被有效地重用，以准备深度为 O (w + log( N )) 而不是 O (w log( N )) 的 w N 维状态的乘积状态，从而有效地实现每个状态的恒定深度。我们重点介绍了这种能力有用的几个应用，包括量子机器学习、汉密尔顿模拟和求解线性方程组。我们提供我们的协议的量子电路描述、详细的伪代码和使用 Braket 的门级实现示例。
时空相似性措施基于多任务学习，用于使用MRI数据预测阿尔茨海默氏病进展
摘要 - 识别和利用各种生物标志物跟踪阿尔茨海默氏病（AD）的进展已受到许多最近的关注，并使帮助临床医生迅速做出了迅速的决定。传统的进程模型着重于从MRI/PET图像（例如区域平均皮质厚度和区域量）中提取感兴趣区域（ROI）中的形态生物标志物（ROI）。它们是有效的，但忽略了随着时间的流逝，大脑ROI之间的关系会导致协同的恶化。用于探索这些生物标志物之间的协同恶化关系，在本文中，我们提出了一种新型时空相似性度量的多任务学习方法，可有效预测AD的进展并敏感地捕获生物标志物之间的关键关系。特别是，我们首先定义了一个时间量度，用于估计生物标志物变化随时间变化的幅度和速度，这表明趋势变化（时间）。将这一趋势转换为矢量，然后我们比较了统一的矢量空间（空间）中生物标志物之间的这种变异性。实验结果表明，与直接基于ROI的特征学习相比，我们提出的方法在预测疾病进展方面更有效。我们的方法还使执行纵向稳定性选择以确定生物标志物之间不断变化的关系，这些关系在疾病进展中起着关键作用。我们证明，皮质体积或表面积之间的协同恶化的生物标志物对认知预测具有显着影响。索引术语 - Alzheimer疾病，脑生物标志物相关性，余弦相似性，多任务学习
美国海军乐团音乐会/礼仪乐团号角试奏 2024 年 5 月 13 日 美国海军乐团宣布，海军乐团号角职位暂时空缺。
选项 1：参加 2024 年 5 月 13 日举行的现场公开初选。晋级半决赛的候选人将在当天晚些时候再次表演。选项 2：提交以下所列片段的录音。提交录音的说明将在收到申请后通过电子邮件发送。片段可以分批录制，使用最好的录音设备。录音将在 2024 年 4 月 10 日申请截止日期前接受。受邀参加半决赛的候选人将在 2024 年 4 月 15 日之前收到通知。通过录音晋级的候选人将有机会参加初选（如果需要），这不会影响他们的状态。未通过录音晋级的候选人仍可参加现场初选。提交申请后，您将收到海军乐队试镜经理的电子邮件。及时回复所有电子邮件非常重要，这样才能成功完成注册并确认您将参加试镜。
标题在时空的病原体的流行病学和进化动力学
对未来麻疹感染的反应。一旦被感染，个体就会产生强大的免疫力，这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗，该疫苗于1963年首次开发。尽管如此，某些国家仍然存在较高的疾病负担，而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方，长期以来，医生一直被要求报告麻疹病例。例如，在英格兰和威尔士，我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如，当伦敦有流行病时，附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思？这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下，我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时，婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后，他们容易受到感染的影响，并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间，他们会感染其他人。几周后，大多数人康复，不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒，如果再次暴露于病毒，它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率，通常通过繁殖比（由感染者引起的次要病例的数量）来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态，如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始，人口中的其他所有人都易感，以黑色为例（图。3）。感染者将这种疾病交给其他几个人，然后他们将其传递给，这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群，随着人们的康复，它们变得免疫，以绿色显示（图3）。随着易感人数的数量减少，流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人，因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终，我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行，因此它消失了。这是最简单的模型。实际上，事情可能会更加复杂。例如，出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时，我们可能会有另一种流行病。
时空动态电场用于脑癌治疗：体外研究
1 加拿大安大略省伦敦西部大学舒立克医学与牙科学院医学生物物理学系 2 加拿大安大略省伦敦西部大学舒立克医学与牙科学院生理学与药理学系 3 加拿大安大略省伦敦西部大学舒立克医学与牙科学院临床神经科学系 4 加拿大安大略省伦敦西部大学物理与天文学系 5 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学范伯格医学院医学教育系 6 加拿大安大略省伦敦西部大学罗伯茨研究所 7 加拿大安大略省伦敦西部大学舒立克医学与牙科学院解剖学与细胞生物学系 * 任何通讯作者请致函。
CL-SPO2NET：基于非接触视频的SPO2估计的对比度学习时空注意网络
摘要：基于视频的外围氧饱和度（SPO2）估计，仅利用RGB摄像机，提供了一种非接触式方法来测量血氧水平。先前的研究将稳定且不变的环境设定为非接触式血氧估计的前提。此外，他们还利用了少量标记的数据进行系统培训和学习。但是，使用小数据集训练最佳模型参数是一项挑战。血氧检测的准确性很容易受到环境光和受试者运动的影响。为了解决这些问题，本文提出了一个对比度学习时空注意网络（CL-SPO2NET），这是一个用于基于视频的SPO2估计的创新的半监督网络。在包含面部或手部区域的视频段中发现了远程光绘画（RPPG）信号中的时空相似性。随后，将深层神经网络与机器学习专业知识相结合，从而估算了SPO2。在小规模标记的数据集的情况下，该方法具有良好的可行性，在稳定的环境中，摄像机和参考脉冲血氧仪之间的平均绝对误差为0.85％，在面部旋转情况下具有1.13％的照明频率为1.13％。
全息时空中物理计算机的约束
复杂性理论涉及计算数学模型的能力。人们普遍认为这些模型捕捉到了物理计算机的计算能力，但要使这种联系精确起来却很困难。例如，考虑一个量子电路模型，我们可能倾向于将电路深度等同于在物理计算机上实现计算所需的时间。通过假设能量有一个界限，可以通过 Margolus-Levinin 定理 [1] 精确地建立这种联系。然而，对于任何给定的幺正，都可以构造一个汉密尔顿量，它可以任意快速地实现该幺正，即使在有界能量的情况下 [2]。这意味着在这个汉密尔顿计算模型中，能量界限不足以将计算和物理时间概念联系起来。诸如此类的观察使得如何将物理计算机的极限与计算的数学模型联系起来变得不清楚。在本文中，我们朝着理解物理计算机的极限迈出了初步的一步。为了考虑物理计算机上的全部约束以及计算机可以利用的完整物理设置，我们考虑在量子引力背景下的计算。我们在 AdS / CFT 框架内工作，该框架声称渐近反德西特 (AdS) 空间中的量子引力与存在于该时空边界的纯量子力学理论（共形场论，CFT）等价。我们的主要结果是构建了一个幺正族，这是在熵为 S bh 的黑洞内部运行的计算机无法执行的，其中计算是在 n 个量子比特上进行的，并且 log S bh ≤ n ≪ S bh ，我们构建的族的大小为 2 o ( S bh )。因为 n ≪ S bh ，所以计算的输入本身并不与引力强耦合。相反，受到限制的必须是对这些小输入的计算。虽然我们最终感兴趣的是宇宙中计算机的物理极限，但在 AdS / CFT 对应背景下工作为我们提供了量子引力的精确框架。同样，计算机科学的一个基本观察是，计算机的能力对于计算模型细节的“合理”变化具有很强的鲁棒性：经典计算机可以用图灵机、均匀电路等来描述，解决给定计算问题所需的资源只会发生多项式变化。量子计算机同样具有同样的鲁棒性。这种鲁棒性表明，了解 AdS 中计算机的能力可能会产生更广泛适用的见解。天真地说，体量子引力理论和量子力学边界之间的 AdS / CFT 对偶表明量子引力中计算机的能力应该在某种程度上等同于量子计算机。我们可以想象在量子计算机上模拟 CFT，从而产生在对偶体图像中运行的任何计算的结果。然而，这种方法很复杂，因为边界 CFT 描述和体引力描述之间的映射可能呈指数级复杂度 [ 3 – 6 ] 。因此，从边界模拟确定体计算的结果本身可能非常复杂，从而导致体和边界之间的效率差异。一个有趣的观察是，这为量子引力计算机比量子计算机强大得多留下了可能性 [ 7 ] 。在这项工作中，我们给出了一种利用边界量子力学描述的存在来限制体计算的策略。我们假设体到边界映射的关键属性是状态独立性，在 AdS / CFT 中，当重建适当小的体子系统时，我们就拥有了这种属性。我们还利用这个映射是等距的。1
连续体辅助的时空光子晶体的非蓝宝学理论
𝜀𝜀 0 𝜀𝜀 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 𝜀𝜀 0 𝜀𝜀 eff，𝑦𝑦00 0 0 0 0 +𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐0 0 𝜀𝜀 0 𝜀𝜀 eft，Eft，𝑧𝑧 -0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 𝜇𝜇0 𝜇𝜇0 𝜇𝜇0 𝜇𝜇 0 𝜇𝜇 eft，𝑥𝑥Eft，𝑥𝑥Eft，𝑥𝑥eft，𝑥𝑥eft，𝑥𝑥eft eft，𝑥𝑥eft，𝑥𝑥eft，𝑥𝑥eft，𝑥𝑥eft，𝑥𝑥0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00士板eff，𝑧𝑧