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结合上下文编码的深度学习用于脑肿瘤语义分割和患者生存预测
基于深度学习的脑肿瘤分割模型遇到的最具挑战性的问题之一是，由于类别表示固有的不平衡，导致肿瘤组织类别分类错误。因此，在训练用于脑肿瘤分割的大规模深度学习模型时，通常会考虑强正则化方法，以克服对代表性组织类型的过度偏见。然而，这些正则化方法往往在计算上是详尽的，并且可能无法保证学习代表输入 MRI 示例中存在的所有肿瘤组织类型的特征。最近使用深度 CNN 模型进行上下文编码的工作已显示出对自然场景语义分割的希望，特别是由于改进了代表性特征学习，小物体分割得到了改善。因此，我们提出了一种新颖、高效的基于 3DCNN 的深度学习框架，该框架具有上下文编码，用于使用多模态磁共振成像 (mMRI) 进行语义脑肿瘤分割。所提模型中的上下文编码模块强制进行丰富的、与类别相关的特征学习，以提高整体多标签分割性能。随后，我们在基于机器学习的生存预测管道中使用上下文增强特征来提高预测性能。使用公开的2019年脑肿瘤分割（BraTS）和生存预测挑战数据集对所提方法进行评估，结果表明，所提方法显著提高了肿瘤组织分割性能和整体生存预测性能。
使用DNA编码的图书馆技术和机器学习增强化学空间靶向肿瘤抗性机制
筛查，早期诊断和治疗方面的进步对总体癌症致命率3的下降有重大影响。然而，在改善癌症患者4的结果方面，对治疗的耐药性仍然是最大的挑战。在1942年由耶鲁大学药物老兄会和医生5 - 7的多学科团队做出多种药物后，可以发展出癌症对化学疗法的概念证明，他们对患者进行静脉内的氮芥末术治疗淋巴瘤8。这项临床试验揭示了所谓的获得的耐药性。进一步的研究表明，只有一些癌症对治疗作出反应，从而揭示了内在的抗药性。大约35年后，Ling及其同事证明了一种被指定为透化性糖蛋白的细胞表面糖蛋白的作用，在中国仓鼠卵巢细胞对秋水仙碱9、10中的耐药性。作者表明，这些细胞还耐有结构和机械无关的药物，该药物被定义为多药耐药9、10。克隆了编码该渗透性 - 糖蛋白11的ABCB1基因11。这是膜蛋白的大型超家族的第一个成员，其中包括48个MEM啤酒分为7个家庭，称为ATP结合盒（ABC）转运蛋白12。自ABCB1以来，许多其他ABC运输ER与耐药性13有关。这些抑制剂的毒性仍然是一个主要问题，其中包括在某些第13-15条中解决的问题。不幸的是，大多数临床试验未能支持这些药物外排转运蛋白作为克服ABC转运蛋白介导的耐药性14的治疗策略。癌症对化学疗法反应的表征已导致鉴定出许多其他耐药性机制，这是由于摄取转运蛋白的表达降低，表观遗传改变，药物隔离和增强的DNA损伤修复4。
CRISPR/CAS9介导的HOS1敲除揭示其在拟南芥中次生代谢调节中的作用 智能家居电源管理算法，用电动汽车和光伏面板“ 2279 全基因组识别和分析胡椒（Capsicum annuum L.）中高度特定的CRISPR/CAS9编辑位点 量子力学的经典本体论的末尾？ 基于同步辐射的电池材料表征 胰岛素ICODEC周刊：类型2 ... 的基础胰岛素类似物 使用DNA编码的图书馆技术和机器学习增强化学空间 靶向肿瘤抗性机制
摘要：在拟南芥中，含环的E3泛素连接酶高表达的高响应基因1（HOS1）是冷信号传导的主要调节剂。在这项研究中，进行了第一个外显子中HOS1基因的CRISPR/CAS9介导的靶向诱变。DNA测序表明，由HOS1的基因组编辑引入的固定插入导致出现过早的停止密码子，从而破坏了开放的阅读框架。将获得的HOS1 CAS9突变植物与SALK T-DNA插入突变体（HOS1-3线）进行了比较，就其对非生物胁迫的耐受性，二级代谢产物的积累和参与这些过程的基因表达水平的积累而言。在暴露于冷应激后，在HOS1-3和HOS1 Cas9植物中都观察到了冷响应基因的耐受性和表达。HOS1突变会导致转化细胞中植物甲状腺素合成的变化。葡萄糖醇（GSL）的含量被1.5次下调，而转基因植物中氟乙醇糖苷的上调为1.2至4.2倍。还改变了拟南芥中次级代谢的相应MYB和BHLH转录因子的转录物丰度。我们的数据表明，HOS1调节的下游信号传导与植物甲壳虫生物合成之间存在关系。
对在网格状态中编码的量子的量子误差校正审查
量子信息可以通过离散系统（例如旋转或连续系统）作为高斯州携带。离散情况下的量子代码通过一般的“稳定器”框架很好地研究了。从离散的耐偏移代码开始，Gottesman，Kitaev和Preskill为连续变量描述的系统构建了量子代码[2]。代码单词是无限挤压状态的叠加，这是正交平面中δ函数的2D网格。实际上，人们与有限的挤压合作。代码，| GKP⟩状态是通过宽度宽度函数宽度Δ -1的高斯函数的高斯函数的叠加来描述的。这是正交平面中的平方代码。还有其他类型的网格状态，例如六角形代码。量子误差校正（QEC）对于网格状态至关重要。最近，耶鲁大学的研究人员提出了QEC方案，并为网格状态进行了实验[1]。在这篇评论中，我将讨论| GKP⟩状态，其分布，网格状态的QEC协议以及人们最近的实验。
在机械振荡器中编码的逻辑量子量
连续变量（CV）系统在实现通用量子计算的实现中引起了越来越多的关注。最近的一些实验表明，使用CV系统将值编码为捕获的离子机械振荡器并执行逻辑门的可行性[C. C. Flühmann等。，自然（伦敦）566，513（2019）]。必不可少的下一步是保护编码的量子函数免受量子反应的影响，例如，由于机械振荡器及其环境之间的相互作用而引起的运动反应性。在这里，我们提出了一种方案，以抑制单模谐波振荡器的量子反应性，该方案是通过引入非逆势泄漏消除操作员（LEO）的特定设计来编码Qubits的。值得注意的是，我们的非扰动狮子座可用于分析无近似值的精确运动方程。它还允许我们证明这些LEO的有效性仅取决于时间域中的脉冲序列的积分，而脉冲形状的详细信息在适当选择时间段时并没有显着差异。此控制方法可以在任意温度和任意系统轴耦合强度下应用于系统，这使其对于一般的开放量子系统非常有用。
无需编码的人工智能研究
在 1973 年的经典电影《龙争虎斗》中，李小龙扮演了一位令人敬畏的少林功夫大师，他将自己的风格描述为“不战而胜的艺术”，他通过骗对手登上小艇前往一个孤岛决斗，却将他留在一艘更大的船后面漂流，从而击败了对手。我们将在我们的教程中运用这种理念。即使我们中的一些人精通编码，并且我们为本期的读者准备了一个独立的软件程序，但我们还将展示如何使用免费工具来收集和分析数据，而无需了解任何编程语言。由于 ICT 平台（Caputo & Walletzký，2017）和大数据（Lazer & Radford，2017）的快速发展，社会科学总体上和商业研究尤其发生了革命性的变化。社交媒体的广泛扩张产生了大量的数据（Kaplan，2015），使得以前超出科学范围的问题成为可能，也使得数字分析成为大多数社会研究的必需品。公开可访问的开放数据可以进行协作软件开发的细粒度研究（Chełkowski，Gloor，& Jemielniak，2016），发现对知识构成的看法的文化差异（Jemielniak＆Wilamowski，2017），通过电子邮件模式分析识别表现最佳的人（Wen，Gloor，Fronzetti Colladon，Tickoo＆Joshi，2019），甚至可以预测原油价格（Elshendy，Colladon，Battistoni＆Gloor，2018）。挖掘数字数据集的宝库很重要，因为
Turbo 编码的安全可靠量子隐形传态
2 = 1 。通过传输经典信息并借助一对额外的纠缠量子比特，可以将这个量子比特从发送器传送到接收器。隐形传态协议不需要传输量子比特 ψ ⟩ 本身，而是使用通过经典信道传递的经典信息以及通过量子信道传递的预共享纠缠量子比特之一，在接收器处重建原始量子比特的副本。因此，QT 系统具有双经典量子信道。更明确地说，通过贝尔测量在发送器处提取有关量子比特 ψ ⟩ 的信息，然后通过经典信道将结果传递给接收器。此信息决定了在预共享量子比特上适当应用单量子比特门，以在接收器处重现隐形传态量子比特的原始状态 ψ ⟩。请注意，在测量之前，量子信道用于从发射器到接收器共享一个纠缠量子比特。然而，只有在实现硬件中的噪声水平较低且经典传输和量子传输均无错误的情况下，隐形传态协议才有效。因此，必须结合量子纠错来保护预共享纠缠量子比特的传输。同样，也需要经典纠错来将测量结果从发射器可靠地传输到接收器。还必须确保传输的安全性，尤其是在量子信道中。经典信道或量子信道（或两者）中的错误都会降低最终隐形传态量子比特的保真度。人们通常认为在隐形传态协议中信道误差可以忽略不计。然而，当隐形传态
掩盖纯态和混合态中编码的量子信息
摘要：量子信息的掩蔽意味着信息从子系统中隐藏，并分散到复合系统中。Modi 等人在 [Phys. Rev. Lett. 120, 230501 (2018)] 中证明，对于某些非正交量子态的受限集，掩蔽是正确的，而对于任意量子态，掩蔽是不可能的。在本文中，我们分别讨论了掩蔽纯态和混合态中编码的量子信息的问题。基于已建立的纯态集被算子掩蔽的必要条件和充分条件，我们发现存在一组四个不能被掩蔽的状态，这意味着掩蔽未知的纯态是不可能的。我们构造了一个掩蔽器 S ♯ 并获得了其最大可掩蔽集，从而对上述 Modi 论文中提出的猜想给出了肯定的回答。我们还证明了纯态的正交（或线性无关）子集可以通过等距（或注入）进行掩蔽。将纯态的情况概括起来，我们引入了一组混合态的可掩蔽性，并证明混合态的交换子集可以被等距 S ⋄ 掩蔽，但任何算子都不可能掩蔽所有混合态。我们还分别找到了等距 S ♯ 和 S ⋄ 的混合态的最大可掩蔽集。
使用彩色编码的平视飞行符号系统进行飞行员表现
在显示符号设计中，色彩处理一直被认为是一种改善操作员体验和性能的方法。彩色平视显示器 (HUD) 和头盔显示器 (HMD) 技术的最新发展强调了了解符号颜色编码与传统单色符号格式的人为因素考虑的必要性。在这个低保真桌面人机在环实验中，叠加符号集上的飞行符号颜色被编码为冗余提示，以指示专业和非专业飞行员在一系列模拟飞行操作中的飞行剖面的准确性。这项研究的主要发现是彩色编码飞行符号支持专业和非专业飞行员的手动飞行性能。值得注意的是，倾斜指示器和空速带的颜色编码分别最大限度地减少了转弯和高度变化操作期间的性能误差。彩色编码符号的可用性也高于单色符号。我们得出结论，用户更喜欢彩色编码的 HUD/HMD 符号系统，并且可能在低工作量手动飞行任务中提高性能。要更全面地了解性能和工作量的影响，需要未来的研究采用更高工作量的飞行任务，并检查颜色编码在更高保真度环境中的实用性。
量子比特丢失下的拓扑颜色编码的解析渗流理论
量子信息论与经典统计物理学有着密切的联系。例如，像表面和颜色代码这样的量子纠错码对量子比特丢失的容忍度与定义代码的晶格的经典渗透阈值有关。在这里，我们探索这种联系，以分析研究当应用 Vodola 等人 [ Phys. Rev. Lett. 121 , 060501 ( 2018 )] 中介绍的用于纠正量子比特丢失的协议时颜色代码的容忍度。该协议基于从代码、相邻量子比特以及这两个量子比特所在的晶格边中移除丢失的量子比特。我们首先通过分析获得协议从晶格中删除的边的平均分数 r ( p )，以纠正 p 比例的量子比特丢失。然后，逻辑信息受到保护的阈值 pc 对应于 p 的值，在该值下 r ( p ) 等于晶格的键渗透阈值。此外，我们证明，当且仅当丢失的量子比特集不包含任何逻辑运算符的全部支持时，逻辑信息才受到保护。这里给出的结果为分析理解拓扑量子误差代码中量子比特丢失的影响开辟了一条途径。