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新型量子和经典器件上时间信息处理的非线性收敛动力学
在研究量子库计算机之后，我们进行了理论研究，以扩大库计算机的应用。我们研究了库计算机的通用架构，其中由不同动态控制的库计算机以输出反馈配置互连。这种架构的动机是使用非线性闭环结构来更好地捕获表现出非线性反馈现象的数据，类似于用于系统识别的 Wiener-Hammerstein 反馈模型。推导出互连库计算机均匀收敛的定理。然后，我们表明具有输出反馈的均匀收敛库计算机实现了一大类非线性自回归模型。最后，我们考虑了库设计问题，并提出了一种有效的算法来优化库内部参数，并展示了在噪声状态测量下几乎肯定收敛到 Kuhn-Tucker 点。
结构工程中的机器学习
摘要。本文回顾了过去几年机器学习 (ML) 在结构工程中的应用的精选文章。它分为以下几个领域：结构系统识别、结构健康监测、结构振动控制、结构设计和预测应用。深度神经网络算法已成为土木工程和结构工程中大量文章的主题。然而，还有其他在土木工程和结构工程中具有巨大潜力的 ML 算法值得探索。本文回顾了资深作者及其同事最近开发的四种新型监督 ML 算法，这些算法在土木工程/结构工程中具有潜在的应用。它们是增强概率神经网络 (EPNN)、神经动态分类 (NDC) 算法、有限元机 (FEMa) 和动态集成学习 (DEL) 算法。
Toll样受体和整联蛋白串扰
免疫系统识别病原体和抗原水平的入侵微生物。Toll样受体（TLR）在针对病原体的第一线防御中起关键作用。TLR的主要功能包括细胞因子和趋化因子的产生。TLR与其他受体共享常见的下游信号通路。围绕TLR旋转的串扰相当复杂而复杂，强调了免疫系统的复杂性。通过TLRS产生的细胞因子和趋化因子的蛋白鱼可能会受其他受体的影响。整合素是在许多不同细胞上表达的关键异二聚体粘附分子。有一些研究描述了TLR和整联蛋白之间的协同或抑制性相互作用。因此，我们回顾了TLR和整合素之间的串扰。了解串扰的性质可以使我们能够通过整合素来调节TLR功能。
用于养殖动物繁殖的基因组...
图3。CRISPR/CAS9系统机制6。a）外国DNA序列的破坏。在反对病毒和血浆的斗争中，CRRNA识别出异物DNA的原始探针系列，并与近距离PAM系列有关。tracra改善了CRRA与相应的DNA序列的结合，从而通过与Cas9核的关系触发了双码分裂对CRRA。双重婚礼师特定于该地区，如黑色箭头所示，PAM阵列发生在3个基对上方。b）crıspr / cas系统识别基因组DNA中的靶序列的GRNA（Kimre of CrRNA和Trocrocrna的Kimre），具有相邻的PAM序列，并通过CAS9的复杂形成和诱导靶DSB的复杂形成而激活。下一个DNA修复可用于以后编辑基因组。
生物医学信号处理BME 511-秋季2021
描述：这是一个生物医学的“数据科学”课程，涵盖了Sig Nal处理和随机方法在生物医学信号和系统中的应用。在整个课程中采用了一种“动手”方法（请参见“必需软件”部分）。虽然生物医学数据的方向是本课程的关键，但此处涵盖的工具和概念将提供许多在许多领域中使用的基础技能。主题包括：生物医学信号概述；傅立叶变换审查和过滤器设计，滤过滤波和抑制噪声的线性偏置视图（例如，频率过滤，回归，回归，噪声策略，PCA，ICA）；信号和图像的统计推断；估计理论应用于逆成像和系统识别；光谱，频谱图和小波分析；模式分类和诊断决策（机器学习方法和工作流）。
靶向免疫原性死亡 - 相关的非编码RNA
癌症免疫疗法已通过刺激宿主免疫系统识别和攻击癌细胞来治疗多种恶性肿瘤。免疫原性细胞死亡（ICD）可以扩增抗肿瘤免疫反应并逆转免疫抑制性肿瘤微环境，从而提高癌症免疫疗法的敏感性。近年来，非编码RNA（NCRNA）已成为ICD和肿瘤免疫的关键调节因素。因此，与ICD相关的NCRNA有望成为优化癌症免疫疗法有效性的新型治疗靶标。然而，尚未全面总结与ICD相关的NCRNA的免疫调节特性。因此，我们总结了有关ICD涉及的NCRNA的当前知识及其在癌症免疫疗法中的潜在作用。它加深了我们对与ICD相关的NCRNA的理解，并通过特定针对ICD相关的NCRNA提供了一种新的策略来增强癌症免疫疗法。
可以捕获空间关系
对象之间的空间关系代表关键场景信息，以使Humans理解和与世界互动。研究熟悉计算机视觉系统识别物理扎根的空间关系的能力，我们首先提出了确切的关系定义，以允许始终如一地注释基准数据集。尽管这项任务显然与识别文献中其他任务相关的简单性，但我们观察到现有方法在此基准上的表现较差。我们提出了新的方法，利用了变形金刚的远程注意力能力，并评估关键设计原理。我们确定了一个简单的“相关”体系结构，并证明它的表现优于所有当前方法。据我们所知，这是第一种令人信服的在野外环境中空间关系预测的幼稚基线的方法。代码和数据集可在https://sites.google.com/view/spatial-realation中找到。
通过张量 - 网络对锂离子电池进行建模 -
电化学模型和ECM都可以视为基于物理的模型。尽管最近进行了许多研究，但仍发现它们不足以捕获由电化学，热过程和电气过程以及寄生虫反应的混合而产生的全部libs复杂动态，尤其是在计算能力的限制时。鉴于当今的LIB系统在运行中提供了许多数据，因此从系统识别或机器学习的角度来看，纯数据驱动的方法为Lib Modeling提供了有价值的替代方法（Ljung，1999; Verhaegen and Verdult，2007; Murphy; Murphy，2012; Hu and de Callafon，2017; Hu and de Callafon，2017; hu; hu; hu; hu; hu et 2020;跳过基本的物理和特点，这些方法提取了黑框模型，以通过参考统计和优化方法来关联LIB的输入和输出数据。可以在
