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促进基因疗法的表达：更多并不总是更好
脊柱肌肉萎缩（SMA）是由SMN1的功能丧失引起的自身隐性神经肌肉疾病。SMA的特征是脊髓中运动神经元的变性，导致肌肉无力和萎缩。当前可用的三种可用治疗方法之一是基于AAV9的基因替代疗法的Abeparvovec。尽管它在改善SMA患者的运动功能方面有效，但其长期安全性仍然不清楚，诸如肝脏毒性等不良事件很常见。这可能是由高矢量剂量或超级生理水平的SMN引起的，这是由于其强，无处不在的启动子驱动的。在本期EMBO分子医学问题中，Xie等人通过内生SMN1启动子代替基准病毒的启动子（等效于Ona-emnogene Abeparvovec）来解决这一问题。在常见的SMA小鼠模型中，使用该第二代载体的治疗恢复了跨组织的生理水平的SMN表达，从而提高了安全性和有效性。这种方法对SMA和其他疾病的更安全，更有效的AAV基因疗法有希望。
图态退相干动力学的可解模型
我们提出了一个精确可解的玩具模型，用于 N 个量子比特的置换不变图状态的连续耗散动力学。此类状态局部等效于 N 个量子比特的 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态，后者是许多量子信息处理装置中的基本资源。我们重点研究由 Lindblad 主方程控制的状态的时间演化，该方程具有三个标准单量子比特跳跃算子，哈密顿量部分设置为零。通过推导出在 Pauli 基中随时展开的可观测量的期望值的解析表达式，我们分析了非平凡的中间时间动力学。使用基于矩阵乘积算子的数值求解器，我们模拟了最多 64 个量子比特的系统的时间演化，并验证了数值上与解析结果的精确一致性。我们发现，系统二分算子空间纠缠熵的演化呈现出一个平台期，其持续时间随着量子比特的数量呈对数增加，而所有泡利算子积的期望值最多在常数时间内衰减。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70
双曲线空间已成为一种有效的歧管，因为它们有效地表示层次数据结构的能力，即使对于低维嵌入也很少，它们也几乎没有变形。在选定的双曲线模型（例如庞加莱球）中，分类通常是通过利用符号距离函数到平面（陀螺仪）（陀螺仪）的双曲线函数或通过测量与虚拟固定原型的比对来进行的。我们在深度学习的环境中提出，以利用决策边界的不同表征：霍斯斯，它们是Busemann功能的级别。它们在几何上等效于在类似于原型的虚拟点上与双曲线空间边界相切。因此，我们定义了一个可以适应任何神经网络主链的新霍斯磷层。在以前的作品中，原型通常是均匀分布的，而无需对手头任务使用潜在可用的标签层次结构。我们还提出了一种基于Gromov-Wasserstein距离定位这些原型的层次知情方法。我们发现，原型的良好初始化和优化的组合改善了在层次数据集上的图像分类以及在图像和点云数据集中进行的两个序列分割任务中的基线性能。源代码将在接受后发布。
研讨会日程
我们展示了如何通过几何局部量子操作和高效的经典计算来实现涉及任意量子比特对之间门的通用量子电路。我们证明，对我们推导方案的不完美实现进行建模的电路级局部随机噪声等效于原始电路中的局部随机噪声。我们的构造导致量子电路深度增加常数倍，量子比特数增加多项式开销：为了在 𝑛 量子比特上执行任意量子电路，我们给出了一个涉及 𝑂(𝑛 3 2 ⁄ log 3 𝑛) 量子比特的 3D 量子容错架构，以及一个使用 𝑂(𝑛 2 log 3 𝑛) 量子比特的准二维架构。应用于最近的容错构造，这为具有局部操作、多项式量子比特开销和准多对数深度开销的通用量子计算提供了容错阈值定理。更一般地说，我们的变换省去了在设计容错量子信息处理方案时考虑操作局部性的需要。https://arxiv.org/abs/2402.13863
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
摘要：联合学习（FL）是一个分布式范式，它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中，同态加密（HE）通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新，以推断私人客户数据，这是在医疗保健行业（患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步，但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点，水标作为保护深神经网络（DNNS）的知识产权的解决方案。但是，传统的水印方法与HE不兼容，这主要是因为它们需要使用非溶液功能，而HE并非本地支持。在本文中，我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后，我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明，所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
UR S14 - ClassNK
S14.2.2 SOLAS 船舶（包括 CSR BC 和 OT）的水密舱室试验程序应根据 A 部分进行，除非： a) 船厂提供文件证明船东同意向船旗国主管机关提出免除 SOLAS 第 II-1 章第 11 条的申请，或同意 B 部分的内容等效于 SOLAS 第 II-1 章第 11 条；和 b) 负责的船旗国主管机关已授予上述豁免/等效资格。注：1.IACS 船级社应将本 UR 第 4 修订版应用于 2013 年 7 月 1 日或以后签订建造合同的船舶。2.IACS 船级社应将本 UR 第 5 修订版应用于 2016 年 1 月 1 日或以后签订建造合同的船舶。3.IACS 船级社应将本 UR 第 6 修订版应用于 2018 年 1 月 1 日或以后签订建造合同的船舶。4.“签订建造合同”日期系指未来船东与造船厂签订船舶建造合同的日期。有关“建造合同”日期的更多详细信息，请参阅 IACS 程序要求 (PR) 号。29.5.IACS 协会应将本 UR 的修订版 7 应用于 2024 年 1 月 1 日或之后签订建造合同的船舶。
通过快速扩散反演
基于预训练扩散模型的图像恢复（IR）方法已显示出最先进的性能。但是，它们具有两个基本局限性：1）他们经常假设降解操作员是完全知道的，并且2）它们改变了扩散抽样过程，这可能会导致不在数据歧管上的恢复图像。为了解决这些问题，我们通过快速扩散反转（Bird）提出了盲图恢复（Bird），一种盲IR方法，该方法共同优化了降级模型参数和恢复的图像。为了确保恢复的图像位于数据歧管上，我们在预训练的扩散模型上提出了一种新颖的采样技术。我们方法中的一个关键想法不是修改反向采样，即。e。，一旦取样初始噪声，就不要改变所有中间潜在的潜在。这最终等效于将IR任务作为输入噪声空间中的优化问题。此外，为了减轻与完全展开的扩散模型相关的计算成本，我们利用这些模型的固有功能使用大的时间步骤在正向扩散过程中跳过。我们在几个图像恢复任务上实验验证鸟类，并表明它达到了最先进的表现。项目页面：https：//hamadichihaoui.github.io/bird。
性能标准
性能标准应用于建筑物/热能信封。这包括能量/建筑代码，但不限于能源/建筑物代码，并且可以包括REMP。I.意图BOCC到2030年为所有新住宅开发建立了净净目标净零是“一栋节能的建筑物，在该建筑物中，以源能源为基础，实际的年度交付能源小于或等于现场可再生的出口能源。”零能量建筑物通常在建筑物中结合能源效率和可再生能源，从而在一年的时间内导致净零能源消耗。II。 背景在2020年，县专员委员会通过了《能源法》，其中包括实施家庭能源评级系统（HERS）。 HERS是衡量房屋能源效率的行业标准。 这也是检查和计算房屋能量性能的全国认可的系统。 家庭能量评级系统使用能量评级指数-ERI。 这是100到0的量表，以测量房屋的能源效率。 比例尺上的分数越低，房屋的能源效率就越高。 ERI将房屋的能量性能与基线模型（“参考家庭”）进行了比较，而不是房屋的能量使用（通常被认为是家庭能量审核）。 ERI要求设计比基线更好。 ERI评分中的每个1分更改等效于1％的能源使用变化。II。背景在2020年，县专员委员会通过了《能源法》，其中包括实施家庭能源评级系统（HERS）。HERS是衡量房屋能源效率的行业标准。这也是检查和计算房屋能量性能的全国认可的系统。家庭能量评级系统使用能量评级指数-ERI。这是100到0的量表，以测量房屋的能源效率。比例尺上的分数越低，房屋的能源效率就越高。ERI将房屋的能量性能与基线模型（“参考家庭”）进行了比较，而不是房屋的能量使用（通常被认为是家庭能量审核）。ERI要求设计比基线更好。ERI评分中的每个1分更改等效于1％的能源使用变化。ERI分数100大约等同于根据2006 IECC建造的房屋，并用作指数的基线。2020能源代码要求房屋的得分达到30（比标准的“参考家庭”高70％），其最终目标是到2030年达到0或净零。这意味着所有建造或改建的新房屋最终必须具有30个ERI，以获得批准的建筑许可证（截至2023年）。
研究计划“物流和供应链管理”
标题后勤和供应链管理识别代码DML0教育分类法规45482水平和类型学术硕士（第二个周期）研究高等教育研究现场信息技术，计算机工程，计算机工程，电信，电信，计算机控制，计算机科学研究领域的研究领域Agris Agris Agris agris agris agrisņIkitenko研究现场司法部门的负责人的副校长兼计算机科学的副先科学官员夫人夫人夫人夫人施加了计算机科学的官员。 Romānovs专业分类代码研究计划的类型全职语言英语认证29.11.2023-30.11.2029; Accreditation certificate No 2023/44-A Volume (credit points) 120.0 Duration of studies (years) Full time studies - 2,0 Degree or/and qualification to be obtained Master degree of engineering science in logistics and supply chain management Qualification level to be obtained The 7th level of European Qualifications Framework (EQF) and Latvian Qualifications Framework (LQF) Programme prerequisites First cycle higher education in engineering, natural sciences or social sciences （经济学，管理）或可比的教育和入学考试。英语技能至少等效于B2级
手学激发型过渡中的浆果曲率特征
引入的电子传输和定期有序固体中的动力学由内在的量子机械性能，例如电子带结构以及电子，声子和其他准粒子之间的相互作用。Bloch波函数的量子几何形式表现为浆果曲率（反映了Bloch电子的惯性），带状质量，Fermi-liquid Transperties（1），Current-Noise-Noise noise noise noise noise targuin-istics（2），或在平面系统（3）中的超级效果（3），这些数字（3）的数量（3），这些基金会（3），这些基金会（3），这些基金会均具有这些资格。更一般地，Bloch电子的量子几何形状非常重要，因为它为量子力学和材料的电子特性之间的复杂相互作用提供了关键的见解。最近，量子几何形状与光 - 物质相互作用之间的联系已进入舞台，从而提供了对拓扑材料的特殊光电子响应的物理机制的见解（4-8）。然而，Bloch Electrons量子几何形状的动量分辨测量仍然是一个巨大的挑战。在冷原子的背景下引入了一种直接的方法，利用了量子几何形状和光结合相互作用之间的紧密联系，在该环境中，可以直接实现范式模型系统。因为带间过渡偶极基矩阵元素等效于浆果连接（9），所以在谐振单色