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用于量子网络中分布式量子计算的量子步行控制平面
摘要 - Quantum网络是通过量子通道之间量子处理器之间的相互作用形成的复杂系统。类似于经典的计算机网络，量子网络允许在量子计算中分布量子计算。在这项工作中，我们描述了一个量子步道协议，以在量子网络中执行分布式量子计算。该协议使用量子步行作为量子控制信号来执行分布式量子操作。我们考虑了离散时间置换量子步行模型的概括，该模型是网络图中与网络节点内部量子寄存器中量子步行者系统之间的相互作用。该协议从逻辑上捕获分布式量子组合，抽象硬件实现以及通过频道传输量子信息。控制信号传输映射到Walker系统在网络上的传播，而控制层和量子寄存器之间的相互作用嵌入到硬币操作员的应用中。我们演示了如何使用量子步行者系统执行分布式CNOT操作，该操作显示了分布式量子计算协议的通用性。此外，我们将协议应用于量子网络中的纠缠分布的任务。
半位点特异性底漆PCR：一种简单但可靠的基因组步行工具
摘要：基因组步行经常被应用于分子生物学和相关领域。在此提出了一种简单但可靠的基因组步行技术，称为半位点特异性引物PCR（3SP-PCR）。3SP-PCR的键是在次级PCR中使用半位点特异性引物，该引物部分重叠了其相应的主要位点特异性引物。3sp-PCR组包括两轮嵌套的放大反应。在每一轮反应中，任何底漆仅在单个放松静态周期中仅在DNA模板中部分退火，从而形成一组单链DNA。靶标单链DNA可以转换为由位点特异性引物指向的双链分子，因此可以通过随后的高差异周期进行指数分化。由于缺乏与任何底漆的完美结合位点，因此无法将非目标转换为双链，因此无法扩增。我们通过使用它来探测水稻湿霉素基因的未知DNA区和左旋乳杆菌CD0817谷氨酸脱羧酶基因的未知DNA区域。
使用移动测绘系统根据点云绘制室内步行环境地图
摘要 摘要 步行性是智慧城市规划中需要解决的问题之一。尽管对户外步行行人进行了大量研究，但对室内步行性的研究却很少。最近，大多数行人倾向于使用室内路线而不是室外路线来保护自己免受日晒雨淋，因为大多数室内路线都位于购物中心和轨道交通站等建筑物上。因此，收集室内建筑物中的所有相关信息以解决步行性问题非常重要。GeoSLAM ZEB REVO 扫描仪因其方便进入狭窄空间、繁忙区域和复杂的建筑结构而受到广泛使用。该扫描仪便于携带，操作员可以将其安装在推车上或用背包携带，易于操作。扫描仪捕获建筑物的几何形状和设施并将其呈现为点云的形式。然后可以使用点云分割方法从点云中提取必要的信息。最终用户（例如城市规划师）可以从最终产品中受益，以使用行人友好型工具设计未来的建筑，以鼓励更多人步行。因此，除了减少道路上私家车的使用外，它还通过提供健康的生活方式给社会带来影响。
研究文章通过网络药理学基于熵和随机步行的网络药理学研究文章
阿尔茨海默氏病（AD）是一种常见的神经退行性疾病，具有复杂的病原体，批准的药物只能缓解一段时间内AD的症状。传统中药（TCM）包含多种可以同时对多个靶标作用的活性成分。在本文中，提出了一种基于熵和随机步行的新型算法，并提出了异质网络（RWRHE）的重新启动，用于预测AD的活性成分，并筛选出AD的有效TCMS。首先，收集了CNKI（中国国家知识互联网）中包含20种来自AD药物评论的20种草药的TCM化合物，从不同的数据库中检索出它们的活跃成分和靶标。然后，分别基于不同方面和熵权重构建活性成分和目标的全面相似性网络。通过整合已知的活跃成分 - 目标关联信息和两个全面的相似性网络来构建全面的异质网络。随后，在异质网络上应用双随机步行，以预测主动成分 - 目标靶向关联。与AD相关的TAR-获取作为种子节点，在目标相似性网络上进行随机步行以预测Ad-Target关联，并推断和评分AD活性成分的关联。有效的草药和AD化合物根据其活性成分的分数筛选出来。通过机器学习和生物源头测量的结果表明，RWRHE算法达到了更好的预测准确性，前15位的活性成分可以作为预防和治疗AD，Danshen，Danshen，Gouteng和Chaihu的多目标药物，作为用于AD的有效TCM的有效TCMS，用于ADED ADED ADEND ADEDID ADED AD ADEDIDEND。
使用脑电图信号和机器学习算法对不稳定和稳定的步行模式进行分类
摘要：分析脑电图（EEG）信号的不稳定步态模式对于开发实时脑部计算机界面（BCI）系统至关重要，以防止跌倒和相关的伤害。本研究研究了分类算法利用EEG信号检测步行不稳定的可行性。使用64通道的大脑视觉脑电图系统从13位健康成年人中获取脑电图信号。参与者对四个不同稳定和不稳定的条件进行了步行试验：（i）正常步行，（ii）正常步行，内侧 - 外侧扰动（MLP），（iii）正常行走双重任务（stroop），（iv）正常步行，正常步行与质量视觉反馈中心。使用小波能量和EEG信号的熵提取数字生物标志物。算法，例如Chrononet，SVM，随机森林，梯度增强和复发性神经网络（LSTM），可以以67％至82％的精度分类。分类结果表明，使用基于EEG的数字生物标志物可以准确地对不同的步态模式（从稳定到不稳定）进行分类。本研究使用具有潜在应用的EEG数据集开发了各种基于机器的分类模型，该模型在检测不稳定的步态神经信号方面，并通过防止跌倒和伤害进行干预。
研究论文基于 fNIRS 使用稀疏表示解码步行意象和空闲状态
目的.基于功能性近红外光谱（fNIRS）的脑机接口（BCI）有望为严重影响其生活质量的步行功能障碍患者提供一种可选的主动康复训练方法。利用稀疏表示分类（SRC）氧合血红蛋白（HbO）浓度对步行表象和空闲状态进行解码，构建基于步行表象的 fNIRS-BCI。方法.招募15名受试者，采集步行表象和空闲状态下的 fNIRS 信号。首先对 HbO 信号进行带通滤波和基线漂移校正，提取 HbO 的均值、峰值、均方根（RMS）及其组合作为分类特征；利用 SRC 对提取的特征进行识别，并将 SRC 的结果与支持向量机（SVM）、K 最近邻（KNN）、线性判别分析（LDA）和逻辑回归（LR）的结果进行比较。结果.实验结果表明，三种特征组合的SRC对于步行想象和静止状态的平均分类准确率为91.55±3.30%，显著高于SVM、KNN、LDA和LR的86.37±4.42%、85.65±5.01%、86.43±4.41%和76.14±5.32%，且其他组合特征的分类准确率均高于单一特征的分类准确率。结论研究表明，在fNIRS-BCI中引入SRC能有效识别步行想象和静止状态。同时特征提取的不同时间窗口对分类结果有影响，2～8 s的时间窗口取得了比其他时间窗口更好的分类准确率（94.33±2.60%）。显著性意义。该研究旨在为步行功能障碍患者提供一种新的、可选的主动康复训练方法，此外该实验也是一项罕见的基于fNIRS-BCI利用SRC解码步行意象和静止状态的研究。
复制，步行并停止语法：一个有效的方面情感分类的神经网络模型
方面级别的情感分类（ALSC）旨在预测句子中发生的特定方面术语的情感极性。此任务需要通过汇总有关该方面术语的相关上下文特征来学习表示形式。现有的方法不能充分利用句子的句法结构，因此很难区分源头中多个方面的不同情感。我们感知到先前方法的局限性，并提出了一个关于在句法结构的帮助下发现至关重要的上下文中的假设。为此，我们提出了一个名为Repwalk的神经网络模型，该模型在语法图上执行复制的随机步行，以有效地关注信息性上下文单词。em-pirical研究表明，我们的模型在大多数基准数据集上的最新模型都优于ALSC任务。结果表明，我们合并语法结构的方法丰富了分类的表示。
在意外地形上两足步行期间大鼠大脑的时间变化功能连通性
大脑皮层在人类和其他动物对不可预测的地形变化的适应性中起着重要作用，但是在此过程中，皮质区域之间的功能网络知之甚少。为了解决这个问题，我们训练了6只老鼠，视力阻塞，在带有不平衡区域的跑步机上双胎行走。全脑电脑电图信号通过32通道植入电极记录。之后，我们使用时间窗口扫描所有大鼠的信号，并使用相位延迟索引量化每个窗口中的功能连接。最后，使用机器学习算法来验证在检测大鼠运动状态时动态网络分析的可能性。我们发现，与步行阶段相比，在制备阶段的功能连接水平更高。此外，皮质更加注意控制肌肉活动需求更高的后肢的控制。功能连接的水平较低，可以预测前方的地形。大鼠意外地与不均匀的地形接触后的功能连通性突发，而在随后的运动中，它明显低于正常行走。另外，分类结果表明，使用多个步态阶段的相位延迟指数作为特征可以有效地检测步行过程中大鼠的运动状态。这些结果突出了皮质在动物对意外地形适应中的作用，并可能有助于推进运动控制研究和神经植物的设计。
研究论文是针对患者疲劳，平衡和步行的虚拟直流刺激与虚拟现实培训的结合
方法：目前的临床试验研究是对30个年龄在18-55岁的患者（包括21名女性和9名男性）进行的。将受试者的随机分配评估为TDCS组，VR组和联合TDCS-VR培训组之一。在TDCS组中，M1运动皮层在五个课程中被直流电流刺激，VR培训患者参加了VR计划进行了六次疗程。在组合干预中，参与者在每个VR会话之前都会交付TDC。疲劳严重程度量表（FSS），Berg平衡量表（BBS）和25英尺步行测试（T25-FW）分别评估疲劳，平衡和步行速度作为预测试前和后测试。使用协方差（ANCOVA）的统计分析来比较三组之间的结果。