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C HARTER：通过放大门可逆性识别量子电路中最关键的门操作
摘要 — 当量子程序在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上执行时，它们会受到硬件噪声的影响；因此，程序输出通常是错误的。为了减轻硬件噪声的不利影响，有必要了解硬件噪声对程序输出的影响，更重要的是，了解硬件噪声对量子程序内特定区域的影响。识别和优化对噪声更敏感的区域是扩展 NISQ 计算机功能的关键。为了实现这一目标，我们提出了 C HARTER ，这是一种新技术，用于精确定位量子程序中受硬件噪声影响最大、对程序输出影响最大的特定门和区域。使用 C HARTER 的方法，程序员可以精确了解其代码的不同组件如何影响输出，并优化这些组件，而无需在传统计算机上进行不可扩展的量子模拟。索引术语 — 量子计算、NISQ 计算、量子误差检测、量子误差缓解
基于放射线的机器学习绩效，用于神经肿瘤的三类问题：测试水的时间？
简单摘要：先前的放射线研究已经解决了两类肿瘤分类问题（胶质母细胞瘤（GBM）与原发性CNS淋巴瘤（PCNSL）（PCNSL）或GBM相比转移）。但是，这种方法容易出现偏见，并排除其他常见的脑肿瘤类型。我们通过包括三种最常见的脑肿瘤类型（GBM，PCNSL和转移）来解决现实生活中的临床问题。我们使用不同的MRI序列组合研究了两个关键问题：基于肿瘤子区域（坏死，增强，水肿和联合增强的增强和坏死面罩）的性能变化，以及基于选择的分类符号模型/特征选择组合的性能指标。我们的研究提供了证据，表明基于放射素学的三类肿瘤分化是可行的，并且嵌入模型的性能要比具有先验特征选择的模型更好。我们发现，T1对比度增强是具有与多参数MRI相当性能的单个最佳序列，并且模型性能根据肿瘤子区域和模型/特征选择方法的组合而变化。
重型燃料电池的先进碳氢化合物质子交换离子聚合物和膜的放大和电极优化
位于纽约州罗切斯特和/或马萨诸塞州波士顿的 Ionomr 工厂的实验室和制造工艺产生的直接排放包括蒸发不到 10 加仑（估计值）的有机溶剂和 15,000 立方英尺的无毒实验室气体（N2 和氩气）。在位于加拿大温哥华的 Ionomr 工厂加热炉子和操作测试台以及在英国雷丁的 Johnson Matthey 工厂干燥 CCM 时，也会释放一些排放物。纽约州拉森的 Plug Power 的获奖工作将涉及设备测试，并将导致设施的排放量因项目而发生变化。溶剂的使用将在加利福尼亚州欧文的工厂进行，并在通风橱下进行。与此项目相关的排放量将被视为微不足道。
不同铝源复合体系2LiBH4+M（M=Al，LiAlH4，Li3AlH6）的放氢性能
氢能因其高效、可再生的特性而成为一种很有前途的能源。由于缺乏高性能的储氢材料，氢能虽然前景广阔，但却未能得到广泛应用。先前的研究表明，在 LiBH 4 中添加铝基化合物可以制备出具有良好储氢性能的复合材料。在本文中，研究了2LiBH 4 + M（M = Al，LiAlH 4 ，Li 3 AlH 6 ）不同复合体系的放氢性能。结果表明，在球粉比为25:1、转速为300 rpm 时，由LiH和LiAlH 4 合成Li 3 AlH 6 的最佳球磨时间为50 h。所研究的三个体系在相对较低的温度下使 LiBH 4 不稳定，而2LiBH 4 -Li 3 AlH 6 复合材料表现出优异的性能。根据差示扫描量热法结果，纯 LiBH 4 在 469 ◦ C 时释放氢气。2LiBH 4 -Li 3 AlH 6 的 LiBH 4 放氢温度为 416 ◦ C，而 2LiBH 4 -LiAlH 4 和 2LiBH 4 -Al 的放氢温度分别为 435 ◦ C 和 445 ◦ C。2LiBH 4 -Li 3 AlH 6 、2LiBH 4 -LiAlH 4 和 2LiBH 4 -Al 样品分别释放 9.1、8 和 5.7 wt.% 的 H 2 。此外，2LiBH 4 -Li 3 AlH 6 复合材料在 150 分钟内释放了 9.1 wt.% 的 H 2 。动力学得到了提高。结果表明:2LiBH 4 -Li 3 AlH 6 表现出最好的放氢性能,因此2LiBH 4 -Li 3 AlH 6 复合材料是一种很有前途的储氢材料。
与长期水族馆设施中的热带八放珊瑚相关的四种新型 Endozioicomonas 菌株的基因组序列
我们报告了从葡萄牙里斯本海洋馆 19 立方米热带展览水族馆中保存的两个 Litophy ton sp. 标本中分离出的四种 Endozoicomonas 菌株的基因组。如前所述 (2) 回收宿主衍生的微生物细胞悬浮液。将一克珊瑚组织在 9 mL 无菌 Ca 2+ - 和 Mg 2+ - 人工海水中均质化 (2)。将匀浆连续稀释，分别接种在 1:2 稀释的海洋琼脂和 1:10 稀释的 R2A 培养基上，并在 21°C 下孵育 4 周。使用 Wizard 基因组 DNA 纯化试剂盒 (Promega, USA) 从 1:2 海洋肉汤中新鲜生长的培养物中提取单个菌落的基因组 DNA。使用通用引物 (F27 和 R1492) 从基因组 DNA 中扩增 16S rRNA 基因，通过 Sanger 测序来确认纯度。使用 SILVA 比对、分类和树服务 (v1.2.12) 和数据库 (v138.1) 进行分类分配。使用 PacBio 测序技术 (5)，相同的基因组 DNA 样本在 DOE 联合基因组研究所 (JGI) 进行基因组测序。对于每个样本，将基因组 DNA 剪切至 6-10 kb，使用 SMRTbell Express Template Prep Kit 3.0 进行处理，并用 SMRTbell 清理珠 (PacBio) 进行纯化。使用条形码扩增寡核苷酸 (IDT) 和 SMRTbell gDNA 样本扩增试剂盒 (PacBio) 富集纯化产物。构建了 10 kb PacBio SMRTbell 文库，并使用 HiFi 化学在 PacBio Revio 系统上进行测序。使用 BBTools v.38.86 ( http://bbtools.jgi.doe.gov ) 根据 JGI 标准操作规范 (SOP) 协议 1061 对原始读段进行质量过滤。使用 Flye v2.8.3 (6) 组装过滤后的 >5 kb 读段。生物体和项目元数据存放在 Genomes OnLine 数据库中 (7)。使用 NCBI 原核基因组注释流程 (PGAP v.6.7) (8) 和 DOE-JGI 微生物基因组注释流程 (MGAP v.4) (9) 对重叠群进行注释，并与集成微生物基因组和微生物组系统 v7 (IMG/M) 相结合进行比较分析 (10)。使用 CheckM 评估基因组完整性和污染