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生命科学学院成立于2013年，他的圣洁Jagadguru Sri Shivarathri Deshikendra Ma Haswamiji是JSS高等教育与研究学院校长Mysuru。今天，学校是该国独特的机构，以多学科和跨学科的生命科学教学和研究而闻名。The SLS is enunciated in the JSS Academy of Higher Education & Research Strategic Planning Framework.It has a vision and a mission of achieving national and international distinction while strengthening local relevance.2020年国家教育政策提供的独特课程涵盖了各种生物化学，生物医学和环境科学领域。此外，在SLS中启动了许多增值计划，Mysuru进一步提供了其他知识，这与联合国可持续发展目标（UN-SDG）相对立。
来自长虫洞的近似量子码
我们讨论了近似量子纠错码系列，它们作为某些由非交换项组成的量子多体哈密顿量的近简并基态出现。对于精确码，纠错条件可以用低温热场双态中双边互信息的消失来表示。我们考虑了近似码的距离概念，该概念通过要求这种互信息很小而获得，并且我们评估了 SYK 模型和一族低秩 SYK 模型的这种互信息。在外推到接近零温度后，我们发现这两种模型都产生了具有恒定速率的费米子码，因为费米子的数量 N 趋于无穷大。对于 SYK，距离按 N 1 / 2 缩放，对于低秩 SYK，距离可以任意接近线性缩放，例如 N . 99，同时保持恒定速率。我们还考虑了无低能平凡状态性质的类似物，我们将其称为无低能绝热可及状态性质，并表明这些模型确实具有可以在与系统大小 N 不成比例的时间内绝热制备的低能状态。我们讨论了这些代码的全息模型，其中较大的代码距离是由于在一个简单的量子引力模型中出现了长虫洞几何。
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偏置定制量子 LDPC 码
偏差定制使量子纠错码能够利用量子比特噪声不对称性。最近，有研究表明，表面码的一种修改形式 XZZX 码在偏置噪声下表现出显著改善的性能。在这项工作中，我们证明量子低密度奇偶校验码也可以进行类似的偏差定制。我们引入了一种偏差定制的提升乘积码构造，该构造提供了一个框架，可将偏差定制方法扩展到二维拓扑码系列之外。我们给出了基于经典准循环码的偏差定制提升乘积码的示例，并使用信念传播加有序统计解码器对其性能进行了数值评估。我们在非对称噪声下进行的蒙特卡罗模拟表明，与去极化噪声相比，偏差定制码在错误抑制方面实现了几个数量级的提高。
量子码的局部概率解码
flip 是一种极其简单且最大程度局部化的经典译码器，在某些类的经典代码中得到了广泛应用。当应用于量子码时，存在无法由该译码器纠正的恒重误差（如稳定器的一半），因此先前的研究考虑了 flip 的修改版本，有时还与其他译码器结合使用。我们认为这可能并非总是必要的，并提供数值证据证明当将 flip 应用于立方格子上三维环面码的环状征象时，存在一个阈值。该结果可以归因于以下事实：对于该译码器，最低权重的无法纠正误差比其他无法纠正误差更接近（就汉明距离而言）可纠正误差，因此它们很可能在未来的代码周期中经过额外噪声变换后变得可纠正。在解码器中引入随机性可以使其以有限的概率纠正这些“不可纠正”的错误，对于使用信念传播和概率翻转相结合的解码策略，我们观察到现象噪声下的阈值为 ∼ 5.5%。这与该代码的最佳已知阈值（∼ 7.1%）相当，该阈值是使用信念传播和有序统计解码 [Higgott and Breuckmann, 2022] 实现的，该策略的运行时间为 O(n3)，而我们的本地解码器的运行时间为 O(n)（并行时为 O(1)）。我们预计该策略可以推广到其他低密度奇偶校验码中，并希望这些结果能够促使人们研究其他以前被忽视的解码器。
量子纠错：讲座 3 — 环面码
M2 ICFP - 量子信息理论 2021-2022 年 环面代码的逻辑运算符。为了描述环面代码的逻辑量子位，我们需要了解 C 1 / C 2 的等价类，即不是边界的循环。确实存在两个不等价的此类循环家族，对应于环面周围的两种环。这些循环是同调非平凡的，这意味着它们不能变形（通过添加边界）以产生零循环。因此，环面代码是拓扑代码的一个例子：量子代码的性质来自底层流形的拓扑。事实上，环面代码是由环面的特定单元化给出的，即环面在斑块中的分解。标准环面代码使用方形斑块，但也可以选其他类型的斑块，例如三角形。
敏捷会议议程w/qr码
在多个国际试验中广泛证明了使用胸腔CT对肺癌的早期检测，以客观地提高治疗率。现在，国际重点是有效且经济的实施。越来越多地发现，胸CT筛查还正在检测一系列早期烟草相关疾病，包括心血管疾病和慢性阻塞性肺部疾病。这三种疾病构成了“ BIG3”，因为它们在全球范围内总计近一半。胸部CT筛选提供了一个独特的机会，可以将这种高风险队列的护理与单个成像检查相结合。我们计划制定优化的协议，以评估这些主要疾病，探索挑战并定义实施实施方案，尤其是对于全球经济上处于弱势国家的国家。实现这一雄心勃勃的目标的核心策略是利用在整个护理过程中使用AI过程，包括用于风险评估，疾病检测和管理疾病干预措施的使用。
硬样品意识提示
基于调整的迅速研究，由于其效率和有希望的能力，近年来引起了人们的关注。只需几个样本即可实现自然语言处理（NLP）任务的最佳性能，至关重要的是要包含尽可能多的信息样本并避免误导性的样本。但是，在迅速调整文献方面没有工作解决了与模型培训中错误样本不同的硬性样本的问题，这是由于缺乏有关样品质量来培训训练良好模型的质量的监督信号所致。我们提出了一个名为“硬性样本意识到及时调查”（硬）的框架，以通过重新学习在硬样品识别中解决非差异的概率，并通过适应性对比学习方法加强了特征空间的折衷，而无需更改原始数据分布。对一系列NLP任务的广泛研究，在几次射击场景中表现出了硬化的能力。HardPT obtains new state-of-the-art results on all evaluated NLP tasks, including pushing the SST-5 accuracy to 49.5% (1.1% point absolute improvement), QNLI accuracy to 74.6% (1.9% absolute improvement), NMLI accuracy to 71.5 (0.7% absolute improvement), TACREV F 1 -score to 28.2 (1.0 absolute im- provement), and I2B2/VA F 1-分为41.2（1.3绝对改进）。
硬癌的新答案
更重要的是，肺癌不成比例地影响有色人种，他们比美国人更有可能在以后被诊断出来，并且可能无法接受治疗。But despite challenges, there's good news: “With screening, better diagnostic tools and improved treatments, the mortality rate from all cancers— particularly lung cancer—has steadily declined over the past 30 years,” says medical oncologist Missak Haigentz, MD, Chief of Thoracic and Head and Neck Medical Oncology at Rutgers Cancer Institute and Clinical Director of Oncology Integration at RWJBarnabas Health, who is part of赋予辛西娅一生的团队。辛西娅（Cynthia）的康复之旅始于她的医生将她转交给北部地区北部地区胸外科手术总监Joanna Sesti，Rwjbarnabas Health。Sesti博士在微创和机器人胸部手术中接受了奖学金培训，Sesti博士专门研究包括肺部和食管癌在内的胸部区域疾病，在库珀曼·巴纳巴斯医疗中心，泽西城医疗中心和纽瓦克·贝丝·贝丝·贝丝·伊斯雷尔医疗中心（All Rwjjbarnabas Health Ancories）治疗患者。“博士Sesti让我马上感到舒适，”辛西娅说。“当她告诉我我需要手术时，我有信心自己掌握了很好。”在辛西娅（Cynthia）在库珀曼·巴纳巴斯（Cooperman Barnabas）医疗中心进行的手术期间，塞斯蒂（Sesti）博士首先取下了肺组织的楔形部分，并在显微镜下进行了分析。确认癌症，她继续将患病的叶子与淋巴结一起取出。“这种方法的优势是我们将诊断和治疗凝结为一种程序，” Sesti博士解释说。只剩下四个小切口，就像塞斯蒂博士的许多患者一样，辛西娅在手术后两天从医院出院。