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利用 CRISPR 基因编辑突破界限
LNP 在货物类型和大小方面的灵活性、有限的不良反应以及与病毒载体相比更容易扩大规模，这些因素促使 LNP 作为运载工具的使用增加。可电离脂质是 LNP 的关键成分，其质量对于稳定高效的产品至关重要。即使是丰度极低的 N-氧化物杂质，由于难以完全阐明结构，也会导致遗传货物的功能丧失。此外，其他脂质衍生的杂质也会影响最终产品的质量，因此必须进行表征。
线性部分监视，以进行顺序决策算法，后悔界限和应用程序
部分监测（Rustichini，1999）是无状态顺序决策的灵活框架。部分监视模型捕获了标准的多臂和线性匪徒的设置，半信息反馈模型，动态定价和决斗匪徒的变体，仅举几例。部分监视被形式化为学习者和环境之间的基于圆形的游戏。在每回合中，学习者选择一个动作，环境提供了反馈。此外，与每个动作相关的（未知）奖励，但与强盗模型不同，不一定直接观察到奖励。相反，为学习者提供了奖励和反馈如何相关的描述。为了最大程度地提高累积奖励，学习者需要在导致信息反馈和高奖励的行动之间取得仔细的平衡，这是探索 - 开发难题的本质。更具体地，学习者需要收集数据，使其能够识别最佳动作，同时最大程度地减少相对于最佳动作（称为遗憾）的次优最佳动作的成本。
经典量子态条件熵的最佳均匀连续性界限
在这篇短文中，我将展示 Alhejji 和 Smith 最近的研究成果 [arXiv:1909.00787] 如何得出经典条件熵的最佳均匀连续性界限，从而得出经典量子态的量子条件熵的最佳均匀连续性界限。这个界限是最优的，因为总存在一对经典量子态达到界限的饱和，因此不可能再进一步改进。一个直接的应用是形成纠缠的均匀连续性界限，它改进了 Winter 先前在 [arXiv:1507.07775] 中给出的界限。关于条件熵的其他可能的均匀连续性界限，提出了两个有趣的未解决的问题，一个是关于量子经典态，另一个是关于完全量子二分态。
魔法状态蒸馏的有效可计算界限
魔法状态蒸馏（或非稳定状态操纵）是实现可扩展、容错和通用量子计算的主要方法中的关键组成部分。与非稳定状态操纵相关的是非稳定状态的资源理论，该理论的目标之一是表征和量化量子状态的非稳定性。在本文中，我们引入了 thauma 测度系列来量化量子状态中的非稳定性量，并利用该测度系列来解决非稳定状态资源理论中的几个悬而未决的问题。作为第一个应用，我们建立了假设检验 thauma 作为一次性可蒸馏非稳定度的有效可计算基准，这反过来又导致了非稳定度蒸馏速率以及魔法状态蒸馏开销的各种界限。然后，我们证明最大 thauma 可用作一种有效的可计算工具，用于对魔法状态蒸馏的效率进行基准测试，并且它可以胜过以前基于 mana 的方法。最后，我们使用最小 thauma 来约束文献中称为“魔法正则化相对熵”的量。作为此约束的结果，我们发现两类具有最大 mana（先前建立的非稳定器度量）的状态不能以等于 1 的速率在渐近状态下相互转换。这一结果解决了非稳定器状态资源理论中的一个基本问题，并揭示了非稳定器状态资源理论与其他资源理论（如纠缠和相干性）之间的差异。
打破创意界限：生成式人工智能及其应用
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Charoonnart，Patai，Taunt，Henry Nicholas，Yang，Luyao，Webb，Conner，Robinson，Robinson，Colin，Saksmerprome，Vanvimon和Purton，Saul（2023）转基因微型 肯特学术存储库 肯特学术存储库 肯特学术存储库 Sherrill，Samantha，Watson，Jordan，Khan，Riya，Nagai，Yoko，Azevedo，R.T.，Tsakiris，Manos，Garfinkel，Garfinkel，Sarah N.和Critchley，Hugo D.（2023） Xygkou，Anna，Siriaraya，Panote，She，Wan Jou，Covaci，Alexandra和Siang Ang，Chee（2024）“我可以与聊天机器人更加社交吗？ 我们可以打破基于自旋的电子设备的界限吗？
摘要：养殖鱼和壳鱼的病毒感染代表了水产养殖业的一个主要问题。一种潜在的控制策略涉及通过特异性双链RNA（DSRNA）口服递送病毒基因表达的RNA干扰。在先前的工作中，我们已经表明，可以在可食用的Microalga衣原体的叶绿体中产生重组DSRNA，并用于控制虾中的疾病。在这里，我们报告了抗病毒DSRNA产生的显着改善及其用于保护虾免受白斑综合征病毒（WSSV）的用途。开发了一种新的DSRNA合成策略，该策略使用内源性RRNS启动子的两个收敛拷贝驱动叶绿体中WSSV基因元件的两个链的高级转录。定量RT-PCR表明，〜119 ng dsRNA是每升转基因microalga产生的。这相对于我们先前的报告，DSRNA的增加约为10倍。在对病毒挑战之前喂给虾幼虫时，评估了工程藻类的预防WSSV感染的能力。相对于阴性对照（<10％的存活率），含有DSRNA的干藻的虾的存活显着增强（〜69％存活）。发现该新的DSRNA生产平台可以用作水产养殖的低成本，低技术控制方法。
突破界限：印度军队能够转型吗？
文章认为，任何关于国家军事转型的讨论都必须考虑这种转型所处的冲突环境。从印度的角度来看，大规模常规战争、有限战争和亚常规冲突在不同地形（包括核阴影下的广阔海域）中发生的可能性仍然很明显。因此，印度需要保持其大陆态势和庞大的常备军，以对外部对手保持可靠的威慑力并填补内部的裂痕和裂缝。维持庞大的海军和空军也是必要的，以进行威慑、潜在的强制能力以及支持扩大利益和影响力。然而，文章认为，印度需要考虑重组和整合其陆军、海军和空军，以应对当前的挑战并与合作伙伴（特别是在印度太平洋地区）汇集能力，因为中国正在该地区迅速发展。如果不这样做，印度将面临多条战线的持续压力。文章最后强调，印度军队需要面对不确定性，成为印度国家治理的利剑，争取成为领先大国。
论知觉与认知的界限
在雅各布·贝克 [1] 的文章《标记感知-认知的边界：刺激依赖性标准》中，作者深入探讨了心灵哲学和认知科学中感知和认知过程之间的关键区别。贝克提出刺激依赖性标准作为更有效地区分这两种心理过程的工具。贝克批判性地评估了之前划分感知和认知的尝试，例如认知渗透之争，并认为这些尝试未能提供区分这两个过程的明确标准。为了解决这个问题，贝克引入了刺激依赖性标准。该标准假定感知过程直接且立即受到感官输入的影响，而认知过程主要对存储的信息或心理表征进行操作，而不受感官输入的直接影响。此外，贝克还提出了对刺激依赖性标准的潜在反对意见，包括认知过程可能受到感觉输入的影响，或者知觉过程可能受到存储信息的影响。针对这些问题，他阐明了该标准强调了感知和认知在信息处理方式上的主要差异，而不是假设这两个过程完全分离。具体来说，贝克提出了一个有前途的想法，强调了当前近端刺激对准确感知的重要性。当你闭上眼睛时，你看不到物体，但仍然对它们有准确的信念和记忆。贝克建议将依赖近端刺激的心理状态定义为刺激依赖性。利用这个想法，贝克提出了一个简化的（尽管并不完美）公式来区分感知和认知：
量子振幅阻尼码的线性规划界限
摘要 — 鉴于近似量子纠错 (AQEC) 码的性能可能优于完美量子纠错码，因此有必要量化其性能。虽然量子权重枚举器为量子纠错码的最小距离建立了一些最佳上限，但这些上限并不直接适用于 AQEC 码。在此，我们引入了用于振幅衰减 (AD) 误差的量子权重枚举器，并在近似量子纠错框架内工作。具体而言，我们引入了代码空间固有的辅助精确权重枚举器，而且，我们在 AD 误差的量子权重枚举器和此辅助精确权重枚举器之间建立了线性关系。这使我们能够建立一个线性程序，只有当具有相应参数的 AQEC AD 码不存在时，该程序才不可行。为了说明我们的线性程序，我们在数值上排除了能够纠正任意 AD 误差的三量子比特 AD 码的存在。