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![arxiv：2106.10522v2 [Quant-ph] 2021年6月25日](/simg/1\1fcb29489945a417300468eb9e07b60e31611754.webp)
arxiv：2106.10522v2 [Quant-ph] 2021年6月25日
四十年前，理查德·费曼（Richard Feynman）提出利用量子物理学来制造一种更强大的计算机。意识到Feynman的愿景是21世纪科学和技术面临的巨大挑战之一。在本文中，我们会回忆起Feynman的贡献，该贡献启动了量子计算机的追求，并评估了40年后的现场。在SEC中享有快速帐户后。1和2量子计算在过去几十年中的发展方式，我绘制了该主题的基础，讨论了SEC中量子信息的显着特征。3，然后在SEC中制定量子计算的数学模型。4，并突出显示模型的某些含义。sec。 5和SEC。 6，我回顾了Feynman预见的量子计算的两个特别有希望的应用，模拟了复杂量子系统的动力学，并计算其静态属性。 sec。 7，我解释了量子误差校正的概念，即我们认为可以将量子计算机扩展到解决非常严重问题的大型系统的基础。 在第二节中有一些结论性的想法。 8，并回想起我在第二节与Feynman的一些互动。 9。sec。5和SEC。 6，我回顾了Feynman预见的量子计算的两个特别有希望的应用，模拟了复杂量子系统的动力学，并计算其静态属性。 sec。 7，我解释了量子误差校正的概念，即我们认为可以将量子计算机扩展到解决非常严重问题的大型系统的基础。 在第二节中有一些结论性的想法。 8，并回想起我在第二节与Feynman的一些互动。 9。5和SEC。6，我回顾了Feynman预见的量子计算的两个特别有希望的应用，模拟了复杂量子系统的动力学，并计算其静态属性。sec。 7，我解释了量子误差校正的概念，即我们认为可以将量子计算机扩展到解决非常严重问题的大型系统的基础。 在第二节中有一些结论性的想法。 8，并回想起我在第二节与Feynman的一些互动。 9。sec。7，我解释了量子误差校正的概念，即我们认为可以将量子计算机扩展到解决非常严重问题的大型系统的基础。在第二节中有一些结论性的想法。8，并回想起我在第二节与Feynman的一些互动。9。
上皮竞争确定基因治疗的潜力抑制法科尼贫血的口腔癌风险
fanconi贫血（FA）是一种可遗传的综合征，其特征是DNA损伤修复缺陷，频繁畸形以及骨髓衰竭，白血病，粘膜头和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的风险显着升高。造血干细胞基因疗法可以预防骨髓衰竭和降低白血病风险，但降低HNSCC风险的粘膜基因疗法仍未受过测试。主要的知识差距包括对基因校正的细胞谱系如何通过口服上皮传播的方式不完整的理解，哪些递送参数对于确保有效的基因校正至关重要。为了回答这些问题，我们扩展了一个基于代理的口服上皮模型，包括将基因校正原位传递到FA细胞以及具有和没有基因校正的细胞谱系之间的竞争动力学。我们发现，只有具有实质性增殖优势的基因校正谱系（抵抗基础层的替代概率）才能扩散在临床上相关的时间表上，并且这些时间≥0。1个谱系最初在校正后几代人的损失风险很高。将基因校正传递到许多细胞中，可以最大程度地减少损失的风险，而在组织内部的许多不同位置的传递可最大化扩散率。为了确定粘膜基因治疗对防止克隆膨胀突变的影响，我们比较了有或没有基因校正的模拟组织切片中TP53突变的预期负担。我们发现，当FA细胞具有升高的基因组不稳定性或TP53依赖性增生优势时，基因校正可以大大减少促肿瘤突变的积累。该模型说明了计算框架确定治疗成功的关键决定因素，以实现实验优化并支持新颖和有效的基因治疗应用。
对有关并发有效性的推测的回应......
范围限制校正的概念基础 范围限制会导致低估与标准相关的效度（Carretta & Ree，2022 年）。范围限制校正的公式是众所周知的且无争议的（Schmidt 等人，1976 年；Sackett 和 Yang，2000 年）。焦点文章遵循 Sackett 等人（2022 年）提供的逻辑，声称先前对预测因子效度的荟萃分析中的大多数范围限制校正都是不合适的。特别是，Sackett 等人通过断言所使用的范围限制数据通常不具有代表性，对在效度泛化中使用人工分布进行校正提出了质疑。因此，他们推理说，在他们看来，不具代表性的分布高估了实际效度。这是一个需要实证证据的重要挑战。提供了什么证据？从根本上说，他们的推理是概念性的。 Sackett 等人指出，“研究包含了计算 U 比所需的信息（以校正范围
替代重力公式之间的互惠关系
我们根据Bhandari最近提出的工作进行了比较牛顿的普遍重力法与校正的模拟方法，在该方法中保持了引力常数g。相对于质量中心之间的距离，两个隔离重力公式之间存在互惠关系。我们总结了两个引力公式的一对一映射。我们不需要爱因斯坦的时空弯曲结构。
补充材料 - repisalud
统计：数据是通过具有伽马分布（LOG-LINK）的广义线性模型（GLM）计算的。多变量模型按年龄，性别，HCV治疗（基于IFN的治疗或DAAS），在治疗后一年进行LSM调整，并且在两次之间经过的时间，以前是通过逐步方法（前进）选择的（请参阅结果部分）。Q值代表使用错误发现率（FDR； Benjamini和Hochberg程序）进行多次测试校正的p值。统计上的显着差异以粗体显示。缩写：AMR，算术平均比例； AAMR，调整后的AMR； 95％CI，95％的置信区间； P，意义水平； q，校正的意义水平； BTLA，B和T淋巴细胞衰减剂； CD，分化簇； GITR，糖皮质激素诱导的TNFR相关； HVEM，疱疹病毒入学调解人； IDO，吲哚胺2,3-二氧酶； lag-3，淋巴细胞激活基因-3; PD-1，程序性细胞死亡蛋白1； PD-L1，编程的死亡配体1； PD-L2，编程死亡配体2； TIM-3，T细胞免疫球蛋白和含有3的粘蛋白膜。
映射场景网络的功能和结构连接
图 3 左半球核心场景区域和皮质灰质之间测量的基于种子的功能连接对比。统计叠加图显示了 FWER 校正的 TFCE p 值，用于对受试者种子区域之间的功能连接相关性进行配对样本测试。注释表示核心场景（OPA、PPA、RSC；黑色轮廓）和 cIPL（绿色轮廓）区域的位置。
网络孟德尔随机化分析揭示 2 型糖尿病与胃肠道疾病之间的蛋白质通路联系
图 3 (A) 在发现数据集 (deCODE) 中，基因预测的 T2D 与循环蛋白质水平之间的 MR 关联的火山图。标记蛋白质是 464 种发现的蛋白质中的 69 种，FDR <0.05，在 UKB-PPP 和 Fenland 数据集中方向一致且保持名义显著 (p < 0.05)。 (B) 使用来自 UKB-PPP 和 Fenland 的蛋白质数据复制的关联热图。在热图中，p 值 <0.05 但 FDR 校正的 p 值 ≥ 0.05 的关联标记为 *，而 FDR 校正的 p 值 <0.05 标记为 **。FDR 在每个数据集的所有蛋白质中都表现出来。ADH1B，酒精脱氢酶 1B；ADH4，酒精脱氢酶 4；ENPP7，外核苷酸焦磷酸酶/磷酸二酯酶家族成员 7； EPHA1，肝配体 A 型受体 1；FDR，错误发现率；GI，胃肠道；GUSB，β-葡萄糖醛酸酶；INSL5，胰岛素样肽 INSL5；NCAN，神经胶质蛋白核心蛋白；SULT2A1，胆汁盐磺基转移酶；T2D，2 型糖尿病；TNFSF12，肿瘤坏死因子配体超家族成员 12。
开放选修课列表 - 学术课程中心
第二单元 电磁波 9 分类 - 电磁波的应用、传播特性、低频和高频波的传播 - 折射率 (RI) - 影响 RI 的因素 - 标准和环境条件下光和近红外波群的计算 - 环境条件下微波 RI 的计算 - 参考折射率 - 第一次速度校正的实时应用。大气参数的测量 - 平均折射率 - 第二次速度校正 - 总大气校正 - 温度 - 压力传感器的使用。
从 IC 布局到芯片照片：基于 CNN 的数据...
摘要 —我们提出了一个基于深度学习的数据驱动框架，该框架由两个卷积神经网络组成：1）LithoNet，可预测 IC 制造导致的电路形状变形；2）OPCNet，可建议 IC 布局校正以补偿这种形状变形。通过学习布局设计模式对与其产品晶圆的扫描电子显微镜 (SEM) 图像之间的形状对应关系，给定一个 IC 布局模式，LithoNet 可以模拟制造过程以预测其制造的电路形状。此外，LithoNet 可以将晶圆制造参数作为潜在向量，以模拟可以在 SEM 图像上检查的参数产品变化。此外，用于建议对光刻光掩模进行校正的传统光学邻近校正 (OPC) 方法在计算上非常昂贵。我们提出的 OPCNet 模仿了 OPC 程序，并通过与 LithoNet 协作来检查制造的电路形状是否与其原始布局设计最佳匹配，从而有效地生成校正的光掩模。因此，提出的 LithoNet-OPCNet 框架不仅可以从布局模式预测制造的 IC 的形状，还可以根据预测形状与给定布局之间的一致性建议布局校正。使用几个基准布局模式的实验结果证明了所提方法的有效性。