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大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体而言，我们将两个轴突上的电压差假设为离子在空间叠加时的环境，认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲起始时间重置。在同步下，几个束同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这个模型下，仅根据胼胝体轴突的数量，我们估计每秒在这个白质束中可能准备和演化出多达 5000 万个量子态，远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。关键词
大脑中的通用量子计算机制
在本文中，作者扩展了 [1]，并提供了更多关于大脑如何像量子计算机一样运作的细节。具体来说，假设两个轴突上的电压差是离子在空间叠加时的环境，我们认为在存在度量扰动的情况下的演化将不同于不存在这些波的情况下的演化。由于节点处离子的量子态与“控制”电位的相互作用，这种差异状态演化将对束正在处理的信息进行编码。在退相干（相当于测量）后，离子的最终空间状态被决定，并且它也会在下一个脉冲启动时间重置。在同步下，几个束会同步经历这样的过程，因此量子计算电路的图像是完整的。在这一模型下，仅根据胼胝体轴突的数量[2]，我们估计每毫秒内，这一白质束中可能准备和演化出 1500 万个量子态，这一处理能力远远超过任何现有量子计算机所能完成的处理能力。
通过图神经网络在表型预测中利用蛋白质 - 蛋白质相互作用通过大型语言模型指导的定向演化蛋白质设计
摘要 - 指导的进化，一种蛋白质工程的策略，通过严格且资源密集的筛查或在广泛的突变中进行筛选或选择的过程来优化蛋白质特性（即健身）。通过对序列属性进行计算机筛选，机器学习引导的定向进化（MLDE）可以加快优化过程并减轻实验工作量。在这项工作中，我们提出了一个通用的MLDE框架，在该框架中，我们应用了蛋白质表示学习和蛋白质属性预测中深度学习的最新进步，以加速搜索和优化过程。特别是我们引入了一条优化管道，该管道利用大型语言模型（LLMS）来查明序列中的突变热点，然后建议替换以提高整体适应性。与其他最先进的基线算法相比，我们提出的框架在条件蛋白质产生中的效率和功效提高了。我们希望这项工作将不仅对蛋白质工程，而且对使用数据驱动方法解决组合问题进行新的启示。我们的实施可在https://github.com/ hysonlab/directed Evolution上公开获取。
加速框架中量子波包的断层扫描描述
摘要：研究加速框架中单个量子粒子（即量子波包）的层析成像。我们在移动参考系中写出薛定谔方程，其中加速度在空间中均匀分布，并且是时间的任意函数。然后，我们将这个问题归结为在存在均匀力场但具有任意时间依赖性的情况下，惯性框架中波包的时空演化研究。我们证明了高斯波包解的存在，其中位置和动量不确定性不受均匀力场的影响。这意味着，与无力运动的情况类似，不确定性乘积不受加速度的影响。此外，根据埃伦费斯特定理，波包质心根据粒子受到均匀加速度影响的经典牛顿定律移动。此外，与自由运动一样，波包在配置空间中表现出衍射扩散，但在动量空间中则没有。然后利用Radon变换确定加速框架中高斯态演化的量子断层扫描图，最后利用相关断层扫描空间中的光学和单纯形断层扫描图演化来表征加速框架中的波包演化。
