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量子计算：解开神话，从物理学到……
摘要 随着量子计算领域逐渐普及，一些误解和迷思也随之而来。从科幻题材到“量子”一词的日常使用，理想主义开始主导我们对技术未来的预测。但什么是量子计算机？量子意味着什么？它们与我们日常使用的计算机有何不同？会出现量子计算智能手机吗？量子计算机只是传统计算的加速版本还是一种全新的计算方式？本文旨在解答有关量子计算机概念的常见误解和迷思，以及这项技术的前景和潜力。为了构建一个涉及广泛学科的合理叙述，我们将借鉴经典计算、量子物理、计算复杂性以及哲学中的概念来解密这个独特领域的奥秘。
细胞内结合/解开批准药物与碳酸酐酶II的动力学，由内部NMR
摘要：候选药物在体外合理设计的候选药物通常是由于低组织的可用性或由于不必要的侧面影响而导致体内效率低。要克服体外有理药物设计的局限性，需要在细胞环境中评估候选药物与目标的结合。在这里，我们应用了细胞内NMR来研究一组批准的药物与活体细胞中碳酸酐酶（CA）的同工型II的结合。某些化合物最初是针对其他靶标的开发的，后来被发现抑制CAS。我们观察到剂量和时间依赖性的结合显着不同，其中一些药物比其他药物表现出更复杂的行为。特别是，即使在外部培养基中存在游离化合物的情况下，一些化合物也显示出与细胞内Ca II逐渐解开的，因此可以防止稳定的蛋白质 - 配体配合物的定量形成。这种观察结果可以与这些化合物的已知靶靶性结合活性相关，这表明这种方法可以在多白素药物设计的早期阶段提供有关铅候选者的药代动力学专业培训的信息。■简介
投射到潜在空间可以解开阿尔茨海默病无症状期对大脑形态的病理影响
阿尔茨海默病 (AD) 连续体被定义为若干神经病理过程的级联，可以使用生物标志物进行测量，例如脑脊液 (CSF) 中的 A β、p-tau 和 t-tau 水平。同时，可以通过成像技术（例如磁共振成像 (MRI)）表征大脑解剖结构。在这项工作中，我们将两组测量值联系起来，并寻找生物标志物与大脑结构之间的关联，以指示 AD 的进展。目标是揭示 AD 病理对区域大脑形态信息的潜在多变量影响。为此，我们使用了投影到潜在结构 (PLS) 方法。使用 PLS，我们发现了一个低维潜在空间，它最能描述同一受试者两组测量值之间的协方差。模型中包含了对大脑形态的可能混杂因素（年龄和性别），并使用正交 PLS 模型进行回归。我们寻找脑形态和脑脊液生物标志物之间的统计学显著相关性，以解释每个感兴趣区域 (ROI) 的部分体积变化。此外，我们使用聚类技术发现了一小组描述 AD 连续体的脑脊液相关模式。我们将这项技术应用于整个 AD 连续体中的受试者研究，从临床前无症状阶段一直到有症状组。后续分析涉及将疾病过程分为诊断类别：认知无障碍受试者 (CU)、轻度认知障碍受试者 (MCI) 和痴呆症受试者 (AD-dementia)，其中所有症状均由 AD 引起。
解开生理生物信号的对抗性迁移学习
摘要 — 可穿戴传感器的最新发展为有效和舒适地监测生理状态提供了良好的结果。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习问题，这是由于不同用户或同一用户的不同记录会话的生物信号域不一致而导致的。我们提出了一种用于迁移学习的对抗推理方法，以从压力状态水平评估中的生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。索引词——压力水平评估、生理生物信号、对抗网络、迁移学习、深度神经网络、解耦表示学习
解开生理生物信号的对抗性迁移学习
摘要 — 可穿戴传感器的最新发展为有效和舒适地监测生理状态提供了良好的结果。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习问题，这是由于不同用户或同一用户的不同记录会话的生物信号域不一致而导致的。我们提出了一种用于迁移学习的对抗推理方法，以从压力状态水平评估中的生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。索引词——压力水平评估、生理生物信号、对抗网络、迁移学习、深度神经网络、解耦表示学习
敲响质子到电子的解开时间......
从缓冲液冷却源中提取冷分子束，然后进行2光片Ramsey询问。探针激光源被锁定到光学频率梳子（OFC），最终通过国家光纤链路传递的时钟激光器引用了CS主要标准。
![与三个传入波混合的三波混合：信号式的相干衰减和增强参数放大器的增强
了解开发过程中大脑健康的社会决定因素
Robert Kasumba -CDN
将光与核自旋气体耦合，其两光子线宽为五millihertz
aurosilane -siau4 -cdn
捕获并逆转量子跳跃中部 - cdn
草稿研讨会议程 - CDN
门泄漏电流和时间依赖于商业1.2 KV 4H-SIC功率MOSFET的电介质分解测量
保护和... -CDN 的量子微波工程
b"10 By contrast, from expressions (10) and (11), the distribution of the markup conditional on the lowest cost is Pr[ C (2) /C (1) \xe2\x89\xa4 m | C (1) = c 1 ] = 1 \xe2\x88\x92 exp \xe2\x88\x92 ( m 1 /\xce\xb8 \ XE2 \ x88 \ x92 1）\ xce \ xa6 c \ xce \ xb8 1。在单元持续货物上的技术异质性的指定\ XAC \ XAC \ x81cation，此后广泛使用了这种方法。”
sic 中NV中心的射频信号的量子传感
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与三个传入波混合的三波混合：信号式的相干衰减和增强参数放大器的增强 了解开发过程中大脑健康的社会决定因素 Robert Kasumba -CDN 将光与核自旋气体耦合，其两光子线宽为五millihertz aurosilane -siau4 -cdn 捕获并逆转量子跳跃中部 - cdn 草稿研讨会议程 - CDN 门泄漏电流和时间依赖于商业1.2 KV 4H-SIC功率MOSFET的电介质分解测量 保护和... -CDN 的量子微波工程 b"10 By contrast, from expressions (10) and (11), the distribution of the markup conditional on the lowest cost is Pr[ C (2) /C (1) \xe2\x89\xa4 m | C (1) = c 1 ] = 1 \xe2\x88\x92 exp \xe2\x88\x92 ( m 1 /\xce\xb8 \ XE2 \ x88 \ x92 1）\ xce \ xa6 c \ xce \ xb8 1。在单元持续货物上的技术异质性的指定\ XAC \ XAC \ x81cation，此后广泛使用了这种方法。” sic 中NV中心的射频信号的量子传感 b''
基于三波混合的参数放大器是电磁信号处理的基本过程[1]，无论是在光学和微波频域中。最近，随着量子信息科学的出现，三波混合为单个光子水平[2，3]的测量提供了一个基本的构建块，在此至关重要的是，非线性混合过程纯粹是消除的。一类重要的参数放大器利用三波混合来通过向下转换较高的频率泵场的转换来扩大传入的信号场。放大过程涉及在角频率下传入的泵photon！p以频率分为传出的信号和怠速光子！s和！i，在哪里进行。p¼！sÞ！i。自非线性光学元件早期以来，就已经知道了经典级别的三波混合过程原则上是可逆的和相位敏感的。在三波混合的情况下，这是最容易看到的，这是通过制作不耗尽的泵近似，从而导致信号和惰轮的线性两端口散射矩阵。通常仅在信号端口的输入中运行非排定副标，从而导致相位呈现相位的放大器，并带有功率增益，G 0。However the S matrix has two eigenvectors corresponding to inputs on both signal and idler port, with reciprocal eigenvalues given approximately by 2 ffiffiffiffiffiffi G 0 p , 1 = 2 ffiffiffiffiffiffi G 0 p , the former corresponding to coherent amplifica- tion of signal and idler with power gain 4 G 0 , and the latter to coherent attenuation (CA).在CA中，信号和惰轮都用正确的相对相施加，并且它们连贯地组合到泵频率，从而导致功率衰减1 = 4 g 0;这是相干扩增的时间转换过程。直到最近，还没有几乎无损的微波放大器，可以通过此简单的矩阵来很好地建模。但是，我们在这里使用的约瑟夫森参数转换器（JPC）几乎是无损的，并且性能限制了量子[5，6]。连贯的衰减和扩增