XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模式匹配
QiBAM：应用于 DNA 读取比对的量子加速器上的近似子字符串索引搜索
摘要：随着小型量子处理器从实验物理实验室过渡到工业产品，这些处理器有望在几年内扩大规模并变得更加强大，以高效计算各个领域的重要算法。在本文中，我们提出了一种量子算法来解决基因组序列重建数据处理这一具有挑战性的领域。这项研究描述了一种用于子序列比对的量子算法的架构感知实现。提出了一种名为 QiBAM（量子索引双向联想记忆）的新算法，该算法使用基于汉明距离的近似模式匹配。QiBAM 从两个方面扩展了 Grover 的搜索算法，允许：（1）基因组学中读取错误所需的近似匹配，以及（2）在 DNA 序列的量子编码上分布式搜索多个解决方案。这种方法比传统算法的速度提高了二次。提供了该算法的完整实现，并使用 OpenQL 编译器和 QX Simulator 框架进行了验证。我们的实施代表了对全栈量子加速基因组测序管道设计的首次探索。
团问题的电路设计及其在...上的实现
在图中查找团伙因其模式匹配能力而有多种应用。k -团伙问题是团伙问题的一种特例，它确定任意图是否包含大小为 k 的团伙，该问题已在量子领域得到解决。列出所有大小为 k 的团伙的 k -团伙问题变体在现代也有流行的应用。尽管如此，这种 k -团伙问题变体在量子环境中的实现仍未触及。在本文中，除了此类 k -团伙问题的理论解决方案之外，还使用 Grover 算法解决了基于量子门的实际实现。该方法进一步扩展到设计经典-量子混合架构中最大团伙问题的电路。该算法自动为任何给定的无向无加权图和任何给定的 k 生成电路，这使我们的方法具有广义性。与最先进的方法相比，对于大图的小 k ，提出的解决 k -团伙问题的方法表现出量子比特成本和电路深度的降低。还提出了一个可以将团问题自动生成电路映射到量子设备的框架。使用IBM的Qiskit对实验结果进行了分析。
采用多平面光转换的超宽带偏振不敏感光学混合器
众所周知，光混合器 [1] 是光通信相干接收器中的关键组件。它可以采用多种技术构建，包括光纤、硅光子学和偏振光学 [2-5]。扩展可用带宽以匹配光电探测器的整个范围可以实现新的应用，例如相干光谱 [6]、光纤传感 [7]、光检测和测距 (LiDAR) [8]，以及生物医学传感和成像 [9]，例如光学相干断层扫描 (OCT) [10]。在迄今为止报道的制备的混合器中，最大的带宽为 120 nm，约为 1550 nm，这是因为如果不进行主动调整就难以获得精确的 90° 相移 [11-13]。多平面光转换 (MPLC) 是一种多输入、多输出光束重塑技术，由一系列由自由空间传播分隔的相位掩模组成 [14, 15]，因此可以产生具有 2 个输入和 4 个输出的光混合器。图 1 显示了由 14 个光滑相位掩模板和一个金镜组成的多反射腔中形成的光学混合器的示意图。输入由微透镜准直的单模光纤阵列馈送，输出是四束高斯光束，这些光束与类似的光纤准直器阵列模式匹配，或者可以在自由空间光电探测器上检测到。
csci 5355-人工智能和专家系统
计算机科学系 CSCI 5355 教学大纲，第 1 页 斯蒂芬 F. 奥斯汀州立大学 09/01/20 CSCI 5355 - 人工智能与专家系统 学分：3 先决条件：研究生学分和 9 个高级学时 CSCI 成绩提醒：每门先决条件课程的成绩必须为 C 或更高。 目录描述 使用计算机解决涉及信息表示、搜索、定理证明和替换模式匹配的问题。知识表示、搜索、空间、时间和常识推理以及逻辑和概率推理的方法。在专家系统和机器人技术中的应用。 课程目的 介绍人工智能的基本概念和技术，并深入了解活跃的研究领域和当前的应用。 教育目标 本课程的目标是让学生发展与需要智能才能解决的问题相关的概念和技能。这些问题需要使用搜索、模式匹配、知识表示、机器学习、推理、不确定性和执行“常识”处理的能力的解决策略。评估将基于实验室作业的成功完成、家庭作业的表现和考试答案的分析。成功完成课程后，学生应该能够：1. 展示对计算解决问题中的问题、关注点和难题的了解
一种新颖的岩石抑制剂：二甲双胍的脱靶效应
1。引言确定治疗疾病的药物目标和开发新化合物，这些化合物可以通过药物目标相互作用诱导所需的效果，这对研究人员来说是一个非常漫长而昂贵的过程。近年来，除了批准的药物分子的适应症之外，通过鉴定不同和新的靶分子来使用这些药物以不同的指示使用的方法已获得重要性。最近，在计算机模式匹配中，软件被广泛用于识别小分子的新目标。连接图（CMAP）程序是一个基于网络的库，由Broad Institute（美国马萨诸塞州剑桥市）生产。CMAP包括来自各种细胞系（A375，A549，HCC515，HEPG2，HT29，MCF7，PC3，HA1E，VCAP）的150万个基因表达谱，这些基因表达谱是用〜5000个小分子化合物处理的（Lamb等，2006）。该软件是一个目录，比较了小分子引起的基因表达水平的变化的相似性，并评分了相似性。在1996年，Rho激酶（岩石）被确定为Rho A的下游效应子，它介导了许多细胞内信号传导机制（Kimura等，1996; Nakagawa等，1996; Nakagawa等，1996; Ark等，2010;Özdemir
对模式匹配的定量理解 - 滴
本文表明，针对编程语言的定量打字系统的最新方法可以扩展到模式匹配功能。的确，我们定义了两个配备了对模式和术语对的λcalculus的两个资源感知类型的系统，称为U和E。我们的打字系统从[19]中借了一些基本思想，这些想法以定性的方式来表征（头）归一化，从某种意义上说，特异性和归一化是重合的。，但与[19]相比，我们的系统还提供了有关演算动力学的定量信息。的确，系统U提供了（头）归一化序列的长度以及相应正常形式的大小的上限，而系统E（可以看作是对系统U的重新填充）的系统e为每个系统产生精确的边界。这是通过配备有不同技术工具的非数字交叉点类型系统来实现的。首先，我们使用产品类型来键入对而不是[19]中的脱节工会，因为它们消除了“成为一对”和“被重复”之间的混淆，因为它们消除了必不可少的定量工具。其次，系统E中的键入序列是用整数的元素装饰的，这些整数提供了有关标准化序列的定量信息，特别是时间（参见长度）和空间（参见大小）。时间资源信息已明显地固定，因为它可以区分评估过程中执行的各种减少步骤，以便将Beta，替换和匹配步骤单独计数。系统E的另一个关键工具是类型系统区分消费（有助于时间）和持久（促成空间）构造函数。
在具有多种收购的PCB上的缺陷定位
摘要 - 印刷电路板（PCB）可容纳在特定的粘结垫，线条和轨道布局中排列的各种集成电路（IC）组件。在整个制造过程中，在钻孔，蚀刻，剥离和其他阶段经常发生不规则或缺陷，从而影响电路板的性能和功能。其中许多缺陷与焊接垫和铜平衡有关，通过手动检查识别它们是耗时且容易出错的。这需要使用自动光学检查（AOI）。诸如模板匹配之类的实践通常需要两个相同的PCB，这些PCB使用数学算法进行比较以检测差异。但是，它们对观点变化和非刚性变形没有弹性。当前的检查过程主要集中于使用同型原理捕获的倾斜度从0到84捕获的PCB图像。此校正过程在7.96 s的最大运行时间内运行。然后，调整后的图像通过模式匹配单元进行分析，其中系统接收相同的PCB模式的图像，每个图像都表现出不同的缺陷。使用各种基于空间特征的匹配算法进行结构信息映射。使用SSI和MSE指标进行评估时，该模型的较高匹配百分比为99.67％，99.75％和99.30％，并且对于考虑了三种不同类型的PCB设计，该模型的错误率为0.343％，0.358％，0.358％和0.721％。总体而言，提议的系统有效地纠正了偏斜，准确地检测到异常，并且胜过传统评估系统。此外，根据通过分割方法的描述，该模型精确地识别PCB图像中缺陷的位置而不使用边界框。
使用无线信号
摘要 - 物联网领域（IoT）中的杂货应用涉及跟踪人员和商品，其质量受室内位置精度影响的质量。信号方法的模式匹配，也称为特征指纹方法，是众多室内定位方法之一。由于存在嘈杂的环境情况，因此在定位中实现精度很容易中断。需要有效的稳定技术来减轻对本地化质量的负面影响。本研究介绍了几种新型机器学习方法和索引方法，旨在提高室内定位应用的准确性。遗传算法和部分最小二平方理论提议为此目的共同起作用。传统的指纹定位方法，例如粒子群优化（PSO），高斯模型还测试了验证目的。这种方法通过PSO算法试图近似接收信号强度指示器（RSSI）信号的噪声频谱，从而通过PSO算法来调整高斯模型的主要频率/振幅。与PSO/Gaussian模型指纹方法相比，遗传算法（GA）/部分最小二乘（PLS）/K-Nearest邻居（KNN）方法可以达到92％的室内定位精度，同时需要最小的开发时间。在复杂的实验室和走廊设置中，当目标位置验证程序中包括加权KNN算法时，总准确率可以达到95％，分辨率为16 cm。总体而言，我们建议的GA/PLS/KNN方法优于传统方法和基于许多无线技术的当前静态定位方法，例如WiFi，4G/5G，蓝牙低能（BLE）等。关键字 - 事物（IoT）本地化，粒子群优化（PSO）算法，部分最小二乘（PLS）算法，遗传算法（GA），智能定位
几种模式光纤中的纠缠光子对
*电子邮件：vasilyev@uta.edu摘要：我们描述了一种新颖的方案，用于在几种模式纤维中生成轨道 - 摩肌 - 输入光子。我们通过两个模式经典信号输入来实验验证基础模式间参数过程，观察到生成的惰轮的高模式纯度。OCIS代码：（190.4380）非线性光学元件，四波混合； （190.4420）非线性光学元件，横向效应； （060.4370）非线性光学元件，纤维； （270.5585）量子信息和处理。使用空间模式（例如，多模纤维和波导的模式）对于增加经典和量子通信的能力很重要。在量子情况下，以多个自由度（例如，在极化，频率，时间键和空间模式）中纠缠，可以实现依赖于高维希尔伯特空间中编码的量子信息的新的通信和网络协议。虽然已经以与光纤低损坏的运输相兼容的整合形式实施了两极分化，频率和时间纠缠，但空间纠缠仍然依赖于基于散装的基于基于晶体的设置，例如，空间或轨道 - 或轨道 - 或轨道 - 角度 - 角色 - （OAM）纠缠式的光子和晶体的晶体序列，并具有晶体式的晶体序列。几个模式纤维（FMF）[2]和涡流纤维[3]。fmf本身一直在基于模式间混合（IM-FWM）的非线性平台作为非线性平台，这是由于FMF的模式和分散工程的广泛选择，以及与低损失变速箱链路中使用的FMF的出色模式匹配。相关的光子对最近是由IM-FWM [4，5]在FMF中产生的，但尚未尝试过空间模式纠缠的尝试。我们最近使用两个IM-FWM过程的组合在FMF中直接在LP 01和LP 11模式中生成空间模式的光子对的新方案[6]。使用经典种子信号，我们实验证明了这两个过程的信号式模式选择性。在本文中，我们展示了如何使用该方案的修改来生成轨道 - 角摩肌键入光子对。
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摘要：近端周围神经损伤 (PNI) 需要长距离轴突再生才能实现目标神经支配和运动功能恢复。虽然成熟的周围神经元在受伤后可以缓慢再生受损的轴突，但在慢性失神经支配后，它们往往无法在运动终板上形成功能性突触，导致即使立即进行手术修复也无法完全恢复运动功能。在过去的十年中，人们付出了很多努力来了解受伤后成功轴突再生所需的分子机制。许多再生相关基因 (RAG) 已被确定在轴突再生中起着不可或缺的作用。在这些 RAG 中，已知在受损的视网膜神经节细胞 (RGC) 中同时消融 PTEN 和 SOCS3 可在视神经挤压伤后诱导持续和长距离的轴突再生。尽管基于病毒的基因传递系统近年来作为各种神经退行性疾病的潜在治疗选择得到了迅速发展，但沉默 PTEN 和 SOCS3 等肿瘤抑制基因可能会对致瘤性产生不良影响，从而限制了它们在临床实践中的治疗应用。因此，本研究旨在识别在神经系统损伤后能够诱导强劲轴突再生和功能恢复的生物活性小分子。我们首先从公开的微阵列数据集中识别了 PTEN 和 SOCC3 同时删除的 RGC 中的差异表达基因，并使用该基因表达谱特征查询药物相关基因表达谱数据库 LINCS，以对生物活性小分子进行计算机筛选。使用模式匹配算法，选出 4 种具有高连接得分的生物活性小分子，使用轴突切断的背根神经节 (DRG) 神经元的体外培养进行功能验证。其中，有一种小分子被发现能有效促进体外培养的 DRG 神经元的神经突生长，以及 PNI 小鼠模型中的体内轴突再生。用这种小分子治疗的小鼠在坐骨神经挤压伤后感觉和运动功能均得到了早期恢复。这些小鼠的复合肌肉动作电位 (CMAP) 幅度也显著增大