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adabmdca：生物学序列的自适应玻尔兹曼机器学习
抽象背景：Boltzmann机器是基于能量的模型，已显示出对进化相关蛋白质和RNA家族的域的准确统计描述。它们是根据局部偏见的参数化，该局部偏向残留物保守性，以及对残基之间的上皮共进化的成对项。从模型参数中，可以提取目标域的三维触点图的准确预测。最近，这些模型的准确性也已根据它们在预测突变效应和在计算机功能序列中产生的能力方面进行了评估。结果：我们对Boltzmann机器学习的自适应实现，ADABMDCA通常可以应用于蛋白质和RNA家族，并根据输入数据的复杂性以及用户需求完成了几个学习设置。该代码可在https：//github。com/anna-pa-m/adabm DCA上完全获得。举例来说，我们已经学习了三台Boltzmann机器模式 - Kunitz和beta-lactamase2蛋白结构域以及TPP-riboswitch RNA结构域。结论：ADABMDCA学到的模型与最先进的技术在此任务中获得的模型相当，就推论触点图的质量以及合成生成的序列而言。此外，该代码同时实现平衡和平衡性学习，这可以在平衡时进行准确而无损的训练，并在统一时间上过于态度，并允许使用基于信息的标准来修剪不相关的参数。
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
组成限制的玻尔兹曼机器公开了神经组件的大脑范围组织
图1。产妇营养限制（MNR）和重复的纳米粒子介导的IGF1递送（MNR + IGF1）对质粒特异性人IGF1（HIGF1）和内源性几内亚PIG IGF1（GPIGF1）的影响（GPIGF1）。A. HIGF1 mRNA存在于直接注射和间接暴露于用HigF1纳米颗粒处理的大坝的胎盘，尽管间接暴露的胎盘较少。b。与假治疗对照相比，在假处理的男性胎儿的MNR胎盘中，内源性GPIGF1较低。 MNR + IGF1组中的GPIGF1水平与对照相当。c。在雌性胎儿的胎盘中，对照，MNR或MNR + IGF1之间的内源性GPIGF1没有差异。对照（+假治疗）：n = 6个大坝（8个雌性和11个男性胎儿），MNR（+假治疗）：n = 6个大坝（5个女性和11个雄性胎儿），MNR+ IGF1：N = 5大坝（6个雌性和10个雄性胎儿）。数据是估计的边际平均值±95％置信区间。p值使用Bonferroni事后分析的通用估计方程计算得出。*P≤0.05; **p≤0.01240
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。
玻尔兹曼机与费曼路径积分的类比
摘要：机器学习对科学、技术、健康以及计算机和信息科学等多个领域产生了重大影响。随着量子计算的出现，量子机器学习已成为研究复杂学习问题的一种新的、重要的途径。然而，关于机器学习的基础存在着大量的争论和不确定性。在这里，我们详细阐述了一种称为玻尔兹曼机的通用机器学习方法与费曼对量子和统计力学的描述之间的数学联系。在费曼的描述中，量子现象源于路径的优雅加权和（或叠加）。我们的分析表明，玻尔兹曼机和神经网络具有相似的数学结构。这允许将玻尔兹曼机和神经网络中的隐藏层解释为路径元素的离散版本，并允许对机器学习进行类似于量子和统计力学的路径积分解释。由于费曼路径是对干涉现象和与量子力学密切相关的叠加原理的自然而优雅的描述，这种分析使我们能够将机器学习的目标解释为通过网络找到路径和累积路径权重的适当组合，从而累积地捕获给定数学问题的 x 到 y 映射的正确属性。我们不得不得出结论，神经网络与费曼路径积分有着天然的联系，因此可能提供了一种被视为量子问题的途径。因此，我们提供了适用于玻尔兹曼机和费曼路径积分的通用量子电路模型。
活细胞中GAGA转录因子的先驱功能的动力学原理 从神经1 的局部记录中解码皮质范围的脑活动 natora，一种相关性的方法，可最大程度地减少遗传和法学分析中数据集大小的损失 使用能量景观可视化方法来检查淀粉样蛋白β单体变体的集合及其倾向以形成纤维 视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的 远程连接镜子和链接人脑中的微体系结构和认知层次结构 使用量子监督的机器学习分析SARS COV-2患者数据 组成限制的玻尔兹曼机器公开了神经组件的大脑范围组织 胎盘纳米粒子介导的IGF1基因治疗纠正豚鼠模型中的胎儿生长限制 使用多模式变压器网络的药物目标相互作用预测显示出高的蛋白质的普遍性
在体内对先锋因素与染色质的接口如何促进转录控制的可及性。在这里，我们通过活果蝇血细胞中的原型GAGA先驱因子（GAF）直接可视化染色质关联。单粒子跟踪表明，大多数GAF是染色质结合的，稳定的结合分数显示出在染色质上存放在染色质上的核小体样限量超过2分钟，比大多数转录因子的动态范围更长。这些动力学特性需要GAF的DNA结合，多聚化和本质上无序的结构域的完全补充，并且是招募的染色质重塑剂NURF和PBAP的自主性，其活动主要使GAF的邻居受益于HSF，例如HSF。对GAF动力学的评估及其内源性丰度表明，尽管有势动力学，但GAF组成且完全占据了染色质靶标，从而提供了一种时间机制，从而维持对体内稳态，环境和发育信号的转录染色质的开放式染色质。
爱因斯坦的局部现实主义与玻尔的工具反现实主义
https://orcid.org/0000-0001-7375-8574 电子邮件：eduardosimoes@uft.edu.br 摘要：本文的目的是说明哲学领域的唯物主义和唯心主义之间的历史争论如何以新的方式延伸到以现实主义和反现实主义为特征的量子物理学领域。为此，我们选择了一场同样具有历史意义的争论，即阿尔伯特·爱因斯坦的现实主义与尼尔斯·玻尔的现实主义之间的争论。对于后者来说，无论认知主体是否存在，现实都存在，而对于尼尔斯·玻尔来说，我们无法获得物质的最终现实，除非将其设置为具有理性的观察者的存在，这一立场在《互补性解释》（1927 年）中得到扩展 - 1935 年，玻尔提出了“关系主义”概念，根据该概念，量子态由量子对象与整个测量设备之间的关系定义。这是一场极其重要的辩论，因为它进一步巩固了新兴量子力学的成果，确保了玻尔在基于互补性解释的正统理论中的领导地位。在这里，在讨论量子理论时，我们不会对量子物理学、量子理论或量子力学这些术语进行任何区分。整个讨论都将以“量子理论”的名义进行。该理论试图分析和描述缩小维度的物理系统的行为，接近分子、原子和亚原子粒子的大小。我们希望，当这两位物理学领域的巨人出色地提出支持他们辩护对象的论据时，读者能够欣赏他们的天才。关键词：爱因斯坦；玻尔；现实主义；反现实主义；量子力学。
玻尔兹曼熵与冯·诺依曼
我们提出了一种方案，利用数值“精确”分层运动方程 (HEOM) 中的准静态亥姆霍兹能量，评估在时间相关外力作用下与热浴耦合的系统的热力学变量。我们计算了不同温度下与非马尔可夫热浴强耦合的自旋系统产生的熵。我们表明，当外部扰动的变化足够缓慢时，系统总会达到热平衡。因此，我们基于 HEOM 计算了等温过程的玻尔兹曼熵和冯诺依曼熵，以及准静态平衡系统的各种热力学变量，例如内部能量、热量和功的变化。我们发现，尽管玻尔兹曼和冯诺依曼情况下的系统熵作为系统-浴耦合强度的函数的特征相似，但总熵产生的特征完全不同。在玻尔兹曼情况下，总熵产生总是正的，而在冯·诺依曼情况下，如果我们选择整个系统的热平衡状态（未分解的热平衡状态）作为初始状态，则总熵产生为负。这是因为冯·诺依曼情况下的总熵产生没有适当考虑系统-浴相互作用的熵贡献。因此，必须使用玻尔兹曼熵来研究完全量子状态下的熵产生。最后，我们检查了 Jarzynski 等式的适用性。
