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World File Search System系数矩阵
GeneTargeter：在疟原虫寄生虫中的基因组编辑中自动化，恶性疟原虫
丰富度与更好的编辑活动有关[54，55]。均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。 可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。 cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。 最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。 [58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。 [57]。 两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。 因为两个分数的系数矩阵均来自均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。[58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。[57]。两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。因为两个分数的系数矩阵均来自
系统辨识中一般矩阵的量子线性系统算法
摘要：求解线性方程组是经典辨识系统中最常见、最基本的问题之一。给定一个系数矩阵A和一个向量b，最终任务是寻找解x使得Ax=b。基于奇异值估计技术，该文提出一种改进的量子方案，对于一般的m×n维矩阵A，在O（κ2√rpolylog（mn）/ϵ）时间内得到线性方程组解对应的量子态|x⟩，该方案优于现有的量子算法，其中κ为条件数，r为矩阵A的秩，ϵ为精度参数。同时，我们还设计了一个针对齐次线性方程组的量子电路，并取得了指数级的提升。我们方案中的系数矩阵A是与稀疏性无关的非方阵，可以应用于更一般的场合。我们的研究提供了一个通用的量子线性系统求解器，可以丰富量子计算的研究范围。
最优功率流导出的稀疏线性求解器基准
由于电网的变化性质，能够在大型电网中求解高保真最优潮流模型变得越来越重要。这种高保真问题称为交流最优潮流 (ACOPF)，是一个非线性、非凸优化问题。解决此类问题的少数可靠方法之一是内点法。这些方法会产生稀疏线性系统，其中系数矩阵是对称的、不确定的并且通常是病态的。因此，它们对于稀疏线性求解器来说尤其具有挑战性，并且代表了求解 ACOPF 问题时相当大的计算瓶颈。在本文中，我们介绍了一个线性系统存储库，该存储库由开源优化器 IPOPT 求解 ACOPF 问题时捕获。这些矩阵旨在用作稀疏线性求解器开发的测试套件。
基于EEG的高性能抑郁状态识别 5-HT6受体配体的效果与... 结合 3D微/纳米水凝胶结构由二... 制造 基于氧化石墨烯的2D/3D复合材料，用于增强环氧涂层的抗腐蚀特性 文章通过高纤维曲线加密增强了车辆互联网中的隐私 算法翻译校正机制
抑郁症是一种对人有害的全球疾病。基于各种规模的传统识别方法不够客观和准确。脑电图（EEG）包含丰富的生理信息，这使其成为识别抑郁状态的新研究方向。但是，大多数基于EEG的算法仅提取原始的EEG特征，而忽略复杂的时空信息相互作用，这将降低性能。因此，迫切需要一种更准确和客观的抑郁识别方法。在这项工作中，我们提出了一种新型的抑郁识别模型：W-GCN-GRU。在我们提出的方法中，我们根据Spearman的等级相关系数审查了六个敏感特征，并通过AUC分配了不同的权重系数，以通过AUC进行敏感特征的加权融合。特别是，我们将基于加权敏感特征作为抑郁识别模型的GCN和GRU级联网络使用。对于GCN，我们创造性地基于相关系数矩阵将脑功能网络作为邻接矩阵输入和加权融合敏感的特征用作节点特征矩阵输入。我们所提出的模型在我们的自我收集的数据集和MODMA数据集上表现良好，精度为94.72％，表现优于其他方法。我们的发现表明，特征维度降低，加权融合和脑电图空间信息都对抑郁识别产生了很大影响。
关于求解条件数中运行时间二次改进的正定量子线性系统类
用于解决量子线性系统 (QLS) 问题的量子算法是近年来研究最多的量子算法之一，其潜在应用包括解决计算上难以解决的微分方程和提高机器学习的速度。决定 QLS 求解器效率的一个基本参数是 κ，即系数矩阵 A 的条件数，因为自从 QLS 问题诞生以来，我们就知道，在最坏情况下，运行时间至少与 κ 呈线性关系 [1]。然而，对于正定矩阵的情况，经典算法可以求解线性系统，运行时间扩展为 √κ，与不确定的情况相比，这是一个二次改进。因此，很自然地会问 QLS 求解器是否可以获得类似的改进。在本文中，我们给出了否定的答案，表明当 A 为正定时，求解 QLS 也需要与 κ 呈线性关系的运行时间。然后，我们确定了可以规避此下限的正定 QLS 的广泛类别，并提出了两种新的量子算法，其特点是 κ 的二次加速：第一种基于有效实现 A − 1 的矩阵块编码，第二种构建形式为 A = LL † 的分解来预处理系统。这些方法适用范围广泛，并且都允许有效地解决 BQP 完全问题。
3D打印的多核纤维尖磁场和温度测量的判别传感器
微型光纤磁场传感器由于其对抗电磁干扰和紧凑性而引起了极大的兴趣。然而，材料的固有热力学特性使温度交叉敏感性在感知准确性和可靠性方面都是挑战性的问题。在这项研究中，设计了一个超型多核纤维（MCF）尖端传感器，以区别地测量磁场和温度，随后对此进行了实验评估。新颖的3D打印感应分量由一个碗形的微型站点和一个MCF末端的聚合物微流体浸润的微腔组成，充当两个微型Fabry-Perot干涉仪。通过将铁微球掺入微磁管中来实现微型磁场的磁灵敏度，而微流体浸润的微腔增强了高度敏感的温度感应的能力。在MCF的两个通道中使用此微小的光纤面条设备允许通过确定两个参数的灵敏度系数矩阵来区分磁场和温度。该设备表现出高磁场强度灵敏度，约为1 805.6 pm/mt，快速响应时间约为213 ms，高温灵敏度为160.3 pm/℃。此外，传感器的状况较低，为11.28，表明两参数测量的可靠性很高。所提出的3D打印的MCF-TIP探针通过单个光纤内的多个通道检测多个信号，可以为歧视性测量提供一个超级，敏感和可靠的方案。碗形的微型管理器还提供了一个有用的平台，用于将微观结构与功能材料结合在一起，扩展多参数感应方案并促进MCF的应用。