XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码的
使用张量网络解码器对泡利噪声进行量子编码的随机 Clifford 电路
其中 p I + p X + p Y + p Z = 1。我们主要考虑去极化噪声的情况 p X = p Y = p Z = p / 3，p I = (1 − p )。▶ 众所周知 1 使用随机 Clifford 单位向量进行编码，可以实现称为哈希界限的速率
f或引用Adam I.A.，Yashin D.A.，Kargina D.A.，Nasedkin B.A.自由空间QKD中高斯和涡流梁与tur>中的相位编码的比较
量子密钥分布（QKD）是通信技术的新方向。QKD建立了两个当事方（通常称为Alice和Bob）之间的安全连接，其中量子力学定律提供了有目的的通道的可靠性，其中最重要的是无关定理[1]。从长远来看，QKD基于计算数学函数的复杂性，QKD比常见的密码系统提供了更安全的连接。第一个提出的方案是BB84 [2]，其中秘密键是通过使用两个正交光子极化碱基来生成的。从那时起，研究了许多方案和实验方案以改善QKD系统的参数并扩大其应用的可能性[3]。尤其是，自由空间QKD由于其灵活性和移动性而积极开发，可用于移动设备[4]，卫星通信[5]和物联网（IoT）[6]。与光纤纤维相比，自由空间QKD尚未在商业系统中广泛使用。这些系统的主要局限性是高斯光束偏离由大气湍流和天气条件引起的原始传播方向的偏差。为解决此问题，目前使用了具有较大入口或特殊校正系统的伸缩系统，这增加了QKD系统的复杂性，重量和成本。作为梁偏差补偿的另一种方法，可以使用光涡旋，根据许多研究[7，8]，在湍流气氛中更稳定。这些问题将在本文中探讨。光涡流或具有轨道角动量（OAM）的光辐射在其中心具有空间奇异性，相位保持不确定，并且沿着梁的内边缘从0到2π不等[9]。这些过渡的数量对应于涡旋的拓扑电荷。目前，已经在QKD系统中研究了涡流束，特别是作为编码信息的基础[10]和相对于轨道动量的通道[11]。但是，在自由空间QKD中具有湍流气氛的高斯和涡流梁的传播及其对此类系统参数的影响之间没有比较。此外，没有对相位调节保存进行的实验研究，并对涡流束进行了额外的调节和解调，这对于将大气通道与光学纤维有效整合是必不可少的。
深度和布局编码的模拟假肢避免
●室内：参与者使用深度层次或深度层次的碰撞少于布局●roomd：参与者使用depthorlayout少于少于depthorayout少于bic layoutonly●roomf●roomf：参与者使用layoutonly以外的任何模式少碰撞差异●参与者在选择depthandlay的depthandaylaylaylyoutlayly dive <<
空间编码的BCI
在空间外观视野中，空间编码的SSVEP BCI在稳态视觉诱发对视觉闪烁刺激的反应的地形中利用了变化。与频率编码的SSVEP BCI相比，操作员不会注视任何闪烁的灯；因此，此范式可以减少视觉疲劳。其他优点包括高分类精度和简化的刺激设置。对范式的先前研究使用了固定持续时间的刺激间隔。对于频率编码的SSVEP BCIS，已经表明，动态调整试验持续时间可以提高系统的信息传输速率（ITR）。因此，我们研究了通过应用动态停止方法，是否可以为空间编码的BCI实现类似的增加。到此为止，我们引入了一个新的停止标准，该标准结合了分类结果的可能性及其在较大数据窗口中的性能。，BCI的平均ITR为28.4±6.4位/ min/ min，固定间隔，动态间隔将性能提高到81.1.1±44.4位/分钟。用户能够保持长达60分钟的连续操作的性能。我们建议动态响应时间可能是一种时间反馈，使操作员可以优化其大脑信号并补偿疲劳。
拓扑表面编码的可扩展神经解码器
随着嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备的出现，实用的量子计算似乎已经触手可及。然而，要超越原理验证计算，当前的处理架构将需要扩展到更大的量子电路，这将需要快速且可扩展的量子误差校正算法。在这里，我们提出了一种基于神经网络的解码器，对于受去极化噪声和综合征测量误差影响的稳定器代码系列，该解码器可扩展到数万个量子比特（与其他最近的机器学习启发解码器相比），并且在各种错误率（低至 1%）下解码时间比最先进的联合查找解码器更快。关键创新是通过在底层代码上移动预处理窗口来自动解码小规模的错误综合征，类似于模式识别方法中的卷积神经网络。我们表明，这种预处理步骤可以在实际应用中有效地将错误率降低多达 2 个数量级，并且通过检测相关效应，将实际错误阈值提高到比传统纠错算法（例如联合查找或最小权重完美匹配）的阈值高出 15%，即使在存在测量误差的情况下也是如此。这种机器学习辅助量子纠错的现场实施将是将纠缠边界推向 NISQ 视界之外的决定性一步。
硅光子芯片上的横向模式编码的量子门
作为重要的自由程度（D.O.F.）在光子综合电路中，正交横向模式为提高经典和量子信息处理的通信能力提供了一种有希望的和灵活的方法。要构建大规模的多模多模型多d.o.f.s量子系统，需要一个横向模式编码的控件（CNOT）门。在这里，借助我们新的横向模式依赖性方向耦合器和衰减器，我们演示了2 Qubit量子栅极的第一个多模具实现。通过将两个分离的横向模式量子位纠缠为平均保真度为0，可以证明门的能力。89 0。02和量子非局部性验证中10个标准违规偏差的实现。此外，忠诚度为0。82 0。01是从用于完全表征CNOT门的量子过程断层扫描中获得的。我们的作品为通用横向模式编码的量子操作和大规模多模量多d.o.f.s量子系统铺平了道路。
酿酒酵母中编码的絮凝蛋白
摘要 真菌粘附素 (Als) 或絮凝素是一类细胞表面蛋白，可介导对各种生物和非生物表面的粘附。最初在致病性白色念珠菌中发现的 Als 蛋白的一个显著特征是形成功能性淀粉样蛋白，介导顺式相互作用，从而形成粘附素纳米结构域，以及对立细胞的淀粉样蛋白序列之间的反式相互作用。在本报告中，我们表明，酿酒酵母中 FLO11 编码的絮凝素的行为类似于白色念珠菌中的粘附素。为此，我们表明，在外部物理力作用下形成纳米结构域需要 Flo11 蛋白中一定数量的淀粉样蛋白形成序列。然后，我们利用基因组编辑方法，构建了在内源性 FLO11 启动子下表达 Flo11 蛋白变体的菌株，结果证明，淀粉样蛋白形成序列的缺失会大大降低细胞间相互作用，但对塑料粘附或琼脂中的侵袭性生长没有影响，这两种表型都依赖于 Flo11p 的 N 端和 C 端。最后，我们表明 Flo11 的位置不会因淀粉样蛋白形成序列的缺失或蛋白质 N 端或 C 端的去除而改变。
端粒酶 RNA 编码的人类端粒酶 RNA 蛋白参与代谢反应
细胞增殖与能量和营养物质消耗增加有关。在刺激增殖（例如肿瘤发生、免疫细胞活化和干细胞分化等）期间，会诱导代谢从氧化磷酸化转换为糖酵解和端粒酶活性。端粒酶 RNA 是端粒酶复合物的核心成分之一，参与在压力条件下激活的生存机制。人类端粒酶 RNA 蛋白 (hTERP) 由端粒酶 RNA 编码，最近已证明参与自噬调节。在本研究中，我们展示了 hTERP 在调节自噬、蛋白质生物合成和细胞增殖的信号通路中的作用。在缺乏 hTERP 的细胞中以及 hTERP 过表达时，AMPK 信号通路会受到影响。hTERP 的出现对于与健康和病理过程中细胞加速增殖相关的代谢转换非常重要。这些发现证明了端粒酶 RNA 生物合成和功能与信号通路之间的联系。
大型 MIMO 下行链路矢量扰动预编码的量子退火
摘要 — 在基站具有多个天线的多用户系统中，下行链路广播信道中的预编码技术允许用户以非合作方式检测各自的数据。矢量扰动预编码 (VPP) 是发射侧信道反转的非线性变体，它扰动用户数据以实现完全分集阶。虽然很有前景，但众所周知，在 VPP 中找到最佳扰动是一个 NP 难题，需要基站进行大量计算支持，并限制了该方法在小型 MIMO 系统中的可行性。这项工作为下行链路 VPP 问题提出了一种完全不同的处理架构，该架构基于量子退火 (QA)，以使 VPP 适用于大型 MIMO 系统。我们的设计将 VPP 简化为适合 QA 的二次多项式形式，然后细化问题系数以减轻 QA 硬件噪声的不利影响。我们在各种设计和机器参数设置下，在真实的量子退火设备上评估了我们提出的基于 QA 的 VPP (QAVP) 技术。使用现有硬件，对于使用 64 QAM 调制、32 dB SNR 的 6 × 6 MIMO 系统，QAVP 可以在 100 µ s 的计算时间内实现 10 − 4 的 BER。索引术语 — 矢量扰动、下行链路预编码、量子计算、量子退火、优化
嗅觉加工和稀疏编码的神经形态模型
动物神经系统在处理感觉输入方面非常有效。神经形态计算范式的目的是针对神经网络计算的硬件实施，以支持用于构建脑启发的计算系统的新颖解决方案。在这里，我们从果实幼虫的神经系统中的感觉处理中汲取灵感。具有<200个神经元和<1.000的强烈有限的计算资源，幼虫嗅觉途径采用基本计算来转变外围的广泛调节的益人的输入，成为中央大脑中良好的稀疏代码。我们展示了这种方法如何使我们能够在尖峰神经网络中实现刺激模式的稀疏编码和提高的可分离性，并在混合体信号实时神经形态硬件上通过软件仿真和硬件仿真验证。我们验证反馈抑制是在神经元种群中支持空间结构域稀疏性的主要基础，而尖峰频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的例外表明，在神经形态硬件上有效地实现了如此大小的生物学上现实的神经网络，可以实现并行处理并有效地编码在全时间分辨率下进行感官。