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World File Search System目标图
生物多样性脆弱的优先级物种目标图
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自动切割和跑步将可扩展的表观基因组分析带入精密药物
图5。High-resolution profiling of FACS-isolated type 3 innate lymphoid cells (ILCs) using autoCUT&RUN identifies unique genomic compartments, including active regulatory elements (H3K4me1, H3K27ac), promoters (H3K4me3), and gene bodies (H3K36me3), as well as repressed genes (H3K27me3) and转录因子结合位点（CTCF）（a）。比较FACS分离的原代小鼠粒细胞，3型ILC和天然杀伤细胞（LY49H+）的目标图显示出明显的H3K4ME3（启动子）和H3K27ME3（抑制基因）剖面（B）。所有由Inmger制备和提供的细胞，每反应以10,000个核测定。
关于量子退火器的高质量嵌入的讨论
人们已经尝试过多种方法来设计有效的方法来寻找 QA 中 Ising 问题的映射。这些尝试可以分为两类。第一种方法是寻找具有近乎最优嵌入的完全图的嵌入，同时考虑目标图的结构。第一项工作是由 V. Choi [3] 提出的，它提供了三角布局上完全图的最佳嵌入（TRIAD 方案）。这项初步工作由 C. Klymko 等人完成。[6]，他们提出了一种次要嵌入方法，专门用于在由定期分派的完全连通二分子图组成的格子上查找团嵌入。该方法考虑不可操作的量子位（目标图通常包含一些禁用的量子位），并生成从初始近乎最优的团嵌入派生的有效嵌入。第二种方法考虑在部分已知或未知的目标图上嵌入未知结构化输入图的算法。[2] 中提出了一种初始的通用启发式方法，并在 [4] 中实现。该算法由两步组成：第一步是为每个逻辑量子位找到一个允许重叠的初始映射（即，顶点 v ∈ V t 可能映射 V s 中的多个顶点 ϕ ( v )。第二步是细化，通过删除顶点映射 ϕ ( v ) 并寻找该顶点的更好映射来迭代改进映射，从而最小化物理顶点的总数。顶点映射的质量用成本函数计算。没有任何重叠的输出图被认为是有效的。当在特定次数的尝试期间没有取得任何改进时，细化阶段结束。其他几种启发式算法一直在重复使用这种算法
具有空间自相关的脑图生成模型
其中，k 是用于执行平滑的最近相邻区域的数量，K 是与距离相关的平滑核，d ij 是区域 i 和 j 之间的距离。我们使用一个指数衰减的平滑核，其特征长度尺度等于第 k 个最近邻居的距离。根据 Viladomat 等人（2014）的研究，我们的平滑核被截断，这里的特征长度尺度为 e − 1 。因此，在脑图采样较为稀疏的区域中，核截断的距离会更大。参数 k 决定了重新引入替代图中的 SA 的空间尺度，它是从一组用户定义的 80 个值中选择的，以使替代图与目标图的拟合度最大化（我们将在下面讨论这一点）。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
使用 SAT 进行量子图态合成
摘要 在量子计算和量子信息处理中，图状态是一种特殊类型的量子状态，常用于量子网络和量子纠错。一个反复出现的问题是仅使用局部操作找到从给定源图状态到所需目标图状态的转换。最近有研究表明，确定可转换性已经是 NP 难问题。在本文中，我们提出了一种用于局部和非局部图状态操作的 CNF 编码，对应于一和两量子比特 Clifford 门和单量子比特 Pauli 测量。我们在有界模型检查设置中使用此编码来合成所需的转换。此外，对于局部转换的完整性阈值，我们提供了转换长度的上限（如果存在）。我们在两种设置中评估该方法：第一种是从可以改变量子比特数量的随机图状态合成无处不在的 GHZ 状态，而第二种则基于拟议的 14 节点量子网络。我们发现该方法能够在 30 分钟内合成多达 17 个量子比特的图形转换。
Porgy 策略语言：用户手册
Porgy 是一种基于端口图重写的可视化交互式建模工具。在 Porgy 中，系统状态由端口图表示，系统的动态演化通过端口图重写规则定义。策略表达式用于控制规则的应用，更准确地说，策略表达式既指示重写推导中每一步要应用的规则，也指示应用规则的图中位置（后者通过聚焦构造完成）。一些策略构造受到术语重写语言的强烈启发，例如 Elan Borovansk´y 等人（1998 年）、Stratego Visser（2001 年）和 Tom Balland 等人（2007 年）。术语重写语言中不存在聚焦运算符（尽管它们依赖于隐式遍历策略）。通过目标图中和定位端口图重写规则中可区分的位置和禁用子图来直接管理策略表达式中的位置是该语言的原始特征，并使用定位构造进行管理。本文档描述了策略表达式的具体语法，解释了如何使用不同类型的构造，并提供了示例。完整的形式语法在 Fern'andez 等人 (2019) 中进行了描述。有关 Porgy 的更多信息，我们请读者参阅 Pinaud 等人 (2012)（交互功能）、Fern'andez 等人 (2019)（语言的初步版本）、Fernandez 等人 (2018)（社交网络示例）和 Varga (2018)（规则应用条件）。
基于 RSVP 的脑机接口基准数据集
本文报告了使用基于快速串行视觉呈现 (RSVP) 范式的脑机接口 (BCI) 系统获取的基准数据集。该数据集包含 64 名健康受试者 (sub1, ..., sub64) 在执行目标图像检测任务时的 64 通道脑电图 (EEG) 数据。对于每个受试者，数据包含两组（“A”和“B”）。每组包含两个块，每个块包括 40 次试验，对应 40 个刺激序列。每个序列包含 100 张以 10 Hz（每秒 10 张图像）呈现的图像。刺激图像是两类街景图像：有人的目标图像和没有人的非目标图像。目标图像在刺激序列中随机呈现，概率为 1 ∼ 4%。在刺激呈现过程中，要求受试者以主观的方式搜索目标图像并忽略非目标图像。为了保留所有原始信息，数据集是未经任何处理的原始连续数据。一方面，该数据集可用作基准数据集，用于比较基于 RSVP 的 BCI 中的目标识别算法。另一方面，该数据集可用于设计新的系统图并评估其 BCI 性能，而无需通过离线模拟收集任何新数据。此外，该数据集还为基于 RSVP 的 BCI 中的事件相关电位 (ERP) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的表征和建模提供了高质量数据。该数据集可从 http://bci.med.tsinghua.edu.cn/download.html 免费获取。
游戏规则改变者 网络空间的结构转型
Game Changer - 文章集的文本涉及国际网络空间结构管理方向的变化 1。在我们的研究中，我们研究了这一变化对未来网络空间的影响，并声称这些影响可能非常重大。我们以跨学科的方式来应对这种方向的转变，从俄罗斯文化和社会研究到计算和信息科学以及数学再到军事科学。文章集正文按写作顺序排列，从2016年秋季开始，到2017年秋季结束。时间顺序的目的是描述研究者在研究当前甚至每天变化的研究对象时所面临的具有挑战性的研究过程。将新信息与已有信息进行比例并评估其综合效果，使得研究过程成为一个大拼图，而最终的目标图像是未知的。在撰写上一篇文章的过程中，可用的信息明显多于第一篇，但需要每一篇文章才能理解下一篇文章。这个芬兰语摘要总结了文章集中文章的内容。我们尝试将所使用的网络概念翻译成芬兰语，并为我们在脚注中选择的概念的使用提供澄清和解释。“RuNet 2020”应该被认真对待吗？2016年夏天，俄罗斯交通部宣布了到2020年创建国家独立互联网的目标——RuNet（源自俄罗斯互联网）。据俄罗斯交通部称，为了保护俄罗斯的“关键基础设施”，俄罗斯部分互联网正在与全球网络断开。这项工作非常 1 将英语网络空间以多种不同的方式翻译成芬兰语：网络空间、网络世界、网络操作环境、网络环境、网络空间等。芬兰语使用者的概念不精确、模棱两可且不稳定。网络概念研究和定义目前正在国防军内部以及权威和专家层面进行。在这份芬兰语摘要中，我们使用“网络空间”一词，因为我们认为它可以更好地为芬兰语读者揭示我们正在研究的现象的本质。当涉及到一个定义的空间时，世界、空间和环境太抽象了，其中的各个部分和事件彼此之间具有相对位置，并且其结构可以进行物理修改和界定。