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量子错误校正代码的容忍故障操作
量子误差校正通过在较大的量子系统中编码它来保护脆弱的量子信息，该系统的额外自由度可以检测和纠正错误。与裸露的物理量子相比，编码的逻辑量子标论具有折磨的复杂性。易于故障的协议包含错误的扩散，对于通过错误校正的逻辑量子定量抑制错误至关重要。在这里，我们在实验上证明了容忍缺陷的制备，旋转，误差综合征提取以及对9 QUITAR培根 - 培根代码中编码的逻辑量子的测量。对于逻辑量子，我们测量了平均易耐故障的准备和测量误差为0.6％，横向Clifford Gate的误差为0.3％。结果是一个编码的对数量子，其逻辑实现超出了用于创建它的纠缠操作的结合。我们将这些操作与能够生成任意逻辑状态的非耐受耐受的协议进行了比较，并观察了预期的误差增加。我们直接测量了四个培根 - 稳定器发生器，并能够检测到单量子的Pauli错误。这些结果表明，易于故障的量子系统目前能够使用错误率低于其组成部分的逻辑基原始人。随着未来的中间测量值的添加，可以实现可伸缩量子误差校正的全部功能。
配方条件对脂质纳米颗粒特性和 CRISPR RNP 基因敲除和校正功能传递的影响
摘要：CRISPR-Cas9 系统是一种新兴的治疗工具，具有纠正多种遗传疾病的潜力。然而，对于基因治疗应用，需要一种有效的运载工具，能够将 CRISPR-Cas9 成分运送到目标细胞群的细胞溶胶中。在本研究中，我们优化了脂质纳米颗粒 (LNP) 的配方条件，以运送现成的 CRISPR-Cas9 核糖核酸蛋白 (RNP)。复合过程中的缓冲液组成和相对 DOTAP 浓度因 LNP 封装内部生产的 Cas9 RNP 或 Cas9 RNP 与用于基因校正的额外模板 DNA 而不同。通过不对称流场流分馏 (AF4) 对 LNP 的尺寸、表面电荷和等离子体相互作用进行了表征。在荧光报告细胞系上对粒子进行了功能筛选，以进行基因敲除和基因校正。这揭示了 RNP 与柠檬酸盐缓冲液和 PBS 的不相容性。我们证明了用于基因敲除的 LNP 不一定需要 DOTAP，而用于基因校正的 LNP 仅在低浓度的 DOTAP 下才有效。AF4 研究还表明 LNP 与血浆相互作用，但保持稳定，而 HDR 模板似乎有利于 LNP 的稳定性。在最佳配方条件下，我们在纳摩尔浓度的 CRISPR-Cas9 RNP 下分别实现了高达 80% 和 20% 的基因敲除和基因校正效率。
G1000® - Flugschule Eichenberger AG
广域增强系统 (WAAS) 使用地面站网络对接收到的 GPS SPS 导航信号进行必要的校正。精确测量的地面参考站位于全国各地的战略位置，包括阿拉斯加、夏威夷和波多黎各，以收集 GPS 卫星数据。使用此信息，可以生成一条消息来纠正任何信号错误。然后，这些校正消息通过通信卫星以与 GPS 信号相同的频率广播到飞机上的接收器。WAAS 旨在提供额外的准确性、可用性和完整性，使用户能够在 WAAS 覆盖范围内所有合格机场的所有飞行阶段（从航路到进场）都依赖 GPS。WAAS 提供两组不同的校正：1 个校正的 GPS 参数（位置、时钟等）和 2 个电离层参数。第一组校正与用户位置无关（即，它们适用于位于 WAAS 服务区内的所有用户）。第二组校正是特定于区域的。WAAS 为 WAAS 服务区内的多个点（以网格模式组织）提供校正参数。用户接收器根据使用适合用户位置的网格点的算法计算接收到的 GPS 信号的电离层校正。此外，由于 GPS 卫星相对于用户位于天空中的不同位置，因此用户接收器接收和处理的每个 GPS 卫星信号的适当网格点可能不同。这两组校正的组合可以显著提高 WAAS 服务区内任何地方的用户位置准确性和置信度。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
ASCO 2024 -INCB099280在Advanced Solid ...
（a，b）拟合线和阴影区域表示感兴趣的事件的模型预测的概率：（a）在C Max，Ss和95％CI的各种值下的IRTEAE，或（B）在C Min，SS和95％CI的各种值下的客观响应；黑点和误差条代表了该事件患者的比例，在观察到的每个四分位数中，都代表了95％CI； 1.00和0.00的抖动蓝点分别代表响应者和非反应者的个体暴露值。水平盒旋风图表示精选治疗组暴露的分布（晶须代表第2.5％至第97.5个百分位数）。（c）拟合线和阴影区域代表模型预测的ΔQTCF和90％CI；蓝点和误差线代表ΔQTCF的平均值和90％CI；带有刻度标记的绿线代表浓度十分位；红色虚线表示大QTC效应的阈值（20 ms）。aic，曲线中的区域；出价，每天两次； CI，置信区间； C Max，SS，稳态最大等离子体药物浓度； C min，ss，稳态最低血浆药物浓度； IRTEAE，与免疫相关的治疗伴随不良事件；或者，客观响应； QD，每天一次； QTC，校正的QT间隔； ΔQTCF，从Fridericia校正的QT间隔中的基线变化。
MSCI固定收益气候变化索引方法
通常，索引组成的变化基于可用的最新数据（包括MSCI ESG和气候数据），截至重新平衡日期之前的三天，该数据定义为截止日期。在截止日期（T-3）之后，对宇宙中给定的安全性满足的任何包含或排除标准通常在接下来的每月重新平衡下有效；条件应保持不变。在特殊情况下，例如，输入数据校正的情况，MSCI可以将T-3重新平衡的截止日期减少到T-2，T-2，T-1或T。在这种情况下，MSCI将通过公告将此类更改通知索引客户。
CCS811 - Sparkfun
敏感层的电阻 R S 是传感器的输出。但是，金属氧化物传感器不会提供绝对读数。电阻 R S 因传感器而异（制造差异）、因用例而异，并且会随时间而变化。为了缓解此问题，传感器的输出被标准化：R S 除以 R A 。R A 的值称为基线。R A 无法通过一次性校准确定；它是在软件中动态维护的。此过程称为基线校正。预计空气质量在典型环境中会有所不同，因此应用基线校正的最短时间为 24 小时。
Tessera SX40 LED处理器
以标准2U机架形式提供，总输出容量为900万像素，SX40提供了支持全4K LED墙的支持，最高为60hz，12位颜色深度。它支持无延迟的4K上/下缩放缩放，以使源与屏幕以及所有行业领先的Tessera处理功能相匹配。这些包括HDR和动态校准以及超低潜伏期，HFR+（高帧速率）和框架重新映射。此外，在屏幕颜色调整（OSCA）上进行了颜色不匹配校正的知名度；还可以使用黑色区域细节的深色魔法和视频颜色更换的色谱
基准计算机学习模型用于量子错误校正
量子误差校正（QEC）是量子计算机系统中的基本问题之一，旨在检测和纠正量子计算机中数据量的错误。由于现有量子计算机中存在不可靠的数据量位，实现量子误差校正是建立稳定的量子计算机系统时的关键步骤。最近，已经提出了基于机器学习（ML）的方法来应对这一挑战。但是，他们缺乏对量子误差校正的透彻理解。为了弥合这一研究差距，我们提供了一种新的观点，可以在本文中了解基于机器学习的QEC。我们发现，Ancilla Qubits中的综合征是由连接数据量量的错误导致的，并且远处的Ancilla Qubits可以提供辅助信息，以排除对数据量值的一些不正确的预测。因此，要检测数据量表中的错误，我们必须考虑远程Ancilla Qubits中存在的信息。据我们所知，在QEC的依赖关系中，机器学习的探索较少。为了填充空白，我们策划了一个机器学习基准，以评估捕获量子误差校正的远程依赖性的能力。为了提供全面的评估，我们评估了七种最先进的深度学习算法，这些算法涵盖了各种神经网络架构，例如卷积神经网络，图形神经网络和图形变压器。我们的详尽实验揭示了一种启发性的趋势：通过扩大接受场来利用遥远的附词量子的信息，QEC的准确性显着提高。例如，U-NET可以提高CNN的余量约50％。最后，我们提供了一项全面的分析，可以激发该领域的未来研究。该代码在补充材料中可用。
坚韧不拔的时代与地点
问题是什么？40 多年来，PNT 系统一直向公众开放，在此期间，我们作为消费者和整个澳大利亚行业越来越依赖它们。然而，近年来，技术故障和有针对性的网络攻击导致依赖该技术的人员和组织受到越来越多的干扰。例如，2023 年 4 月，当用于提高澳大利亚政府和商业服务定位精度的提供精确定位校正的卫星信号中断时，严重影响了依赖该信号进行精确制导和安全的农业和海事部门。网络攻击还多次试图破坏支持基础设施，导致在军事、消费者和工业应用中定位和指挥人员和基础设施面临挑战。