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自我校正的自我消耗循环用于生成模型培训
随着综合数据变得更高质量并在互联网上产生了生命，因此越来越多地培训了人类和机器生成数据的培训。尽管有合成数据代表学习的成功故事，但使用合成数据进行代码模型培训仍会创造“自我消耗循环”，这可能会导致训练不稳定甚至崩溃，除非满足某些条件。我们的论文旨在稳定自我消耗的复杂模型培训。我们的理论结果表明，通过引入理想化的控制函数，该功能将数据点映射在真实的数据分布下，可以使自消耗循环变得更加稳定。然后，我们提出依靠专家知识的自我纠正功能（例如模拟器中编程的物理定律），旨在自动和大规模近似理想化的校正器。我们从经验上验证了在具有挑战性的人类运动综合任务上自我纠正自我校正循环的有效性，并观察到它成功避免了模型崩溃，即使合成数据与真实数据的比率高达100％。
在异常校正的透射电子显微镜中以高时间分辨率的原位光谱开发
探索原子量表的材料的结构和物理性质之间的相应关系仍然是科学中的基本问题。随着异常校正的透射电子显微镜（AC-TEM）的发展和超快光谱技术，亚角尺度空间分辨率和飞秒尺度的时间分辨率，可以通过措施来获得。但是，结合两种优势的尝试仍然是一个巨大的挑战。在这里，我们通过使用自设计和制造的TEM标本持有人来开发AC-TEM中高时间分辨率的原位光谱法，该标本持有人具有亚角尺度空间分辨率和femtosecondscale尺度的时间分辨率。我们设备的键和独特的设计是使用纤维束，它可以将聚焦的脉冲梁传递到TEM中，并同时收集光学响应。生成的聚焦点的尺寸小于2μm，并且可以在面积大于75×75μm2的平面中进行扫描。最重要的是，由玻璃纤维引起的阳性组速度分散由一对衍射光栅补偿，从而导致脉冲梁在TEM中的脉冲宽度约为300 fs（@ 3 MW）。现场实验，观察AC-TEM中CDSE/ZnS量子点的原子结构，并在此期间获得光致发光寿命（〜4.3 ns）。可以通过利用该设备在TEM中执行进一步的超快光谱法。
用于将过程分布到多个温度层的量子误差校正的量子计算机体系结构
摘要 — 量子计算机能够比传统的经典计算机在更短的时间内完成大规模计算。由于量子计算机是在微观物理系统中实现的，因此由于环境之间的相互作用，量子态不可避免地会发生意外变化，从而导致计算错误。因此，需要量子误差校正来检测和纠正已发生的错误。在本文中，我们提出了用于量子误差校正的量子计算机架构，考虑到硅量子点量子计算机的组件在稀释制冷机内外分为多个温度层。控制量子位的模拟信号在稀释制冷机内的 4 K 台上精确生成，而实时数字处理在稀释制冷机外进行。然后，我们通过实验演示了用于量子误差校正的数字控制序列，并结合了在量子计算过程中模拟量子态的模拟器。包括确定前馈操作和传输前馈操作命令在内的实时处理由稀释制冷机外的 FPGA 在 0.01 毫秒内进行，以进行位翻转误差校正。与假设的弛豫时间相比，这是一个足够短的时间，而假设的弛豫时间是量子态可以保留的近似时间，这意味着我们提出的架构适用于量子误差校正。索引术语——量子计算机、量子计算、架构、量子误差校正、前馈
在存在临时或永久缺陷的情况下进行量子误差校正的自适应表面代码
无论是在制造阶段还是在量子组合过程中，例如由于诸如宇宙射线之类的高能量事件，因此构成错误校正代码的Qubits可能会呈现。此类缺陷可能对应于单个Qubits或簇，并可能充分破坏代码以生成逻辑错误。在本文中，我们探索了一种新型的自适应方法，用于在有缺陷的晶格上进行表面代码量子误差校正。我们表明，结合适当的缺陷检测算法算法和确定区域的隔离，使人们可以以量子代码量的大小保留量子误差校正的优势，而量子的费用为量子的尺寸，该量子尺寸与缺陷大小相比。我们的数字表明，代码的阈值不必受到显着影响；例如，对于某个SceNario，在每个逻辑量子位中以相对较高的速率反复出现小缺陷，噪声阈值为2。7％（与2.9％）。我们还与强大的子阈值缩放相关，仅降低了缺陷尺寸的代码距离。这些结果为大规模量子计算机的实验实施铺平了道路，在该实施中将是不可避免的。
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。
人类造血干细胞中β-珠蛋白基因校正的发展是镰状细胞病的潜在耐用治疗
镰状细胞疾病（SCD）是最常见的严重单基因疾病，每年在全球范围内有300,000个出生。SCD是一种常染色体隐性疾病，是由-珠蛋白基因的第六个点突变（HBB）引起的。ex vivo -Globin基因校正在自体患者衍生的造血干细胞和祖细胞（HSPC）中可能有可能为SCD提供治疗性治疗。我们以前开发了一种CRISPR-CAS9基因靶向策略，该策略使用具有化学改良的指南RNA预处理的高保真性CAS9诱导重组腺相关病毒血清型6（RAAV6） - 介导的HBB基因校正HSPCS中的SCD引起的突变。在这里，我们证明了来自健康和SCD患者供体（GCHBB-SCD）的Plerixafor-Mobilized CD34 +细胞中HBB基因校正的临床前可行性和毒理学。我们在临床规模的GCHBB-SCD制造中最多可实现60％的HBB等位基因校正。移植到免疫缺陷型NSG小鼠中后，通过多核植入实现20％的基因校正。长期安全性，肿瘤性和毒理学研究表明，没有来自植入的GCHBB-SCD药物的造血，遗传毒性或肿瘤性异常的证据。一起，这些临床前数据支持该基因校正策略的安全性，功效和再现性，以启动SCD患者的1/2期临床试验。
大脑年龄预测中的性能度量评估
图1应用于（i）预测的年龄（上排）和（ii）脑年龄三角洲（底行）的年龄偏差校正的示例。（a）预测年龄与真实年龄之间未经校正的关联。橙色线显示了用于建模年龄偏差的线性拟合。（b）使用拟合中的系数（图A中的橙色线）以纠正预测年龄后的预测年龄与真实年龄之间的关系。（c）校正的三角洲计算为校正的预测年龄真实年龄，该年龄没有年龄依赖性。（d）脑年龄三角洲与真实年龄之间未校正的关系，橙色线显示线性拟合适用于对年龄偏差进行建模。负斜率是由于X轴上的真实年龄与Y轴负面的真实年龄之间的抗相关性，这是因为负面的真实年龄是Delta的一部分（预测的年龄真实年龄）。（e）根据图D中的校正计算得出的校正三角洲，该校正没有年龄依赖性。（f）使用校正的Delta +真实年龄计算得出的预测年龄。因此，通过对预测的年龄值进行校正获得的校正三角洲给出了等效的结果，以纠正增量值本身的年龄（de Lange＆Cole，2020年），因为增量值包含预测值为真实年龄。图C和e = 1.00
JHEP02（2025）109
摘要：在本文中，我们研究了可以使用信息理论在黑洞中检测到量子引力校正的量表。这是通过计算从Parikh-Wilczek形式主义获得的概率分布的Kullback-Leibler差异来完成的。我们观察到，随着量子重力校正的增加，原始重力校正概率分布之间的kullback-leibler差异也会增加。要了解此类量子重力校正的影响，我们使用Fisher信息。我们观察到，随着我们减少量表，它再次增加。我们为高维黑孔获得了这些结果，并根据黑洞的尺寸观察Kullback-Leibler Divergence和Fisher信息的这种行为。此外，我们观察到Fisher信息是有限的，并接近固定值。因此，有关
国内投资和贸易对北非国家经济增长的影响：面板CS-ARDL模型的新证据
日志（y）测试统计D.F.概率。BREUSCH-PAGAN LM 267.0204 10 0.0000 PESARAN缩放LM 56.35347 10 0.0000偏置校正的缩放尺度LM 56.27283 10 0.0000 PESARAN CD 16.26263 10 0.0000 LOG（K）测试统计D.F.概率。Breusch-Pagan LM 176.4890 10 0.0000 Pesaran缩放LM 36.11004 10 0.0000偏置校正的缩放尺度LM 36.02939 10 0.0000 PESARAN CD 8.215832 10 0.0000 log（L）测试统计D.F.概率。Breusch-Pagan LM 303.6362 10 0.0000 Pesaran缩放LM 64.54102 10 0.0000偏置校正的缩放缩放率LM 64.46037 10 0.0000 Pesaran CD 17.42295 10 0.0000 log（x）测试统计D.F.概率。breusch-pagan LM 100.7267 10 0.0000 Pesaran缩放LM 19.16907 10 0.0000偏置校正的缩放缩放尺度LM 19.08843 10 0.0000 Pesaran CD 6.725827 10 0.0000 log（m）测试统计D.F.概率。breusch-pagan LM 187.3234 10 0.0000 pesaran缩放尺度LM 38.53269 10 0.0000偏见校正的缩放尺度LM 38.45204 10 0.0000 PESARAN CD 12.35386 10 0.0000
基于误差校正阈值的不同错误机制下的Qubit保真度
量子误差校正是实现大规模通用量子计算的关键步骤，实现量子误差校正的条件是，每个操作步骤的误差概率必须低于某个阈值。这要求Qubits的质量和量子门的精度可以通过实验达到一定水平。我们首先讨论量子误差的机制：量子门的精度对应于单一操作员误差，量子量的质量归因于腐蚀性。然后，根据表面代码误差校正的阈值，我们证明了量子门限制的最小值不应在误差概率p的情况下小于1 -p，并发现可以用于误差校正的量子量的自然脱谐度时间。这为Qubits准备和实验性执行量子操作提供了某种理论支持。