XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计比
使用综合性
多个组件部分的长DNA序列的一锅组装是现代合成生物学构建的迅速产生的关键。的一锅组装方法的方法是由短悬垂链接的多个片段（例如金门）取决于准确和公正的连接。迄今为止的连接设计很大程度上取决于使用经验法则和经验成功的使用，而不是有关连接酶保真度和偏见的详细数据。在这项研究中，我们应用了太平洋生物科学单分子实时测序技术来直接测量单个实验中每个可能的5'基础悬垂配对的连接频率。使用IIS类型限制酶BSAI，已应用此综合数据集来预测金门组装（GGA）的准确性。基于连接数据设计的十个片段组件，其连接数据预计会导致高或低的保真度组件。实验结果不仅证实了总体准确性，还确认了观察到的特定不匹配连接误差及其相对频率。数据进一步用于设计LAC操纵子的12-或24-片段组件，这些组件被证明以高忠诚度和效率组装。因此，连接酶保真度数据允许预测高准确的悬垂对套件的设计比经验法则更大的灵活性，即使在定义的编码区域内，也可以在没有天然DNA序列修改的情况下，在高准确的连接点上安装> 20个片段。
使用综合性
多个组件部分的长DNA序列的一锅组装是现代合成生物学构建的迅速产生的关键。的一锅组装方法的方法是由短悬垂链接的多个片段（例如金门）取决于准确和公正的连接。迄今为止的连接设计很大程度上取决于使用经验法则和经验成功的使用，而不是有关连接酶保真度和偏见的详细数据。在这项研究中，我们应用了太平洋生物科学单分子实时测序技术来直接测量单个实验中每个可能的5'基础悬垂配对的连接频率。使用IIS类型限制酶BSAI，已应用此综合数据集来预测金门组装（GGA）的准确性。基于连接数据设计的十个片段组件，其连接数据预计会导致高或低的保真度组件。实验结果不仅证实了总体准确性，还确认了观察到的特定不匹配连接误差及其相对频率。数据进一步用于设计LAC操纵子的12-或24-片段组件，这些组件被证明以高忠诚度和效率组装。因此，连接酶保真度数据允许预测高准确的悬垂对套件的设计比经验法则更大的灵活性，即使在定义的编码区域内，也可以在没有天然DNA序列修改的情况下，在高准确的连接点上安装> 20个片段。
量子神经形态计算
在过去的几十年里，量子计算和神经形态计算已经成为计算未来的两大主要愿景。量子计算利用纠缠和叠加等量子固有特性来设计比传统算法更快的算法来解决某些类型的问题。另一方面，神经形态计算从大脑中获得灵感，使用复杂的人工神经元和突触组合来模仿动物智能，以低能耗进行更快的计算。在本文中，我们回顾了这两个领域之间的不同融合，特别关注量子硬件上神经形态计算的实验实现。我们首先回顾了量子计算的两种主要方法，即基于门的量子计算和模拟量子计算。然后，我们概述了不同的受大脑启发的计算系统，包括在通用硬件上运行的人工神经网络和在专用硬件上运行的神经形态网络。在本文的核心部分，我们回顾了量子神经网络的不同提案和实验实现。我们将它们分为两类：数字的，在基于门的量子计算机上实现；模拟的，利用量子退火器的动态和更普遍的无序量子系统。量子计算的两种主要方法是基于数字门的量子计算和模拟量子计算（图 1）。基于门的量子计算使用由量子比特组成的量子电路，其状态通过量子门进行操纵。量子门是可逆的幺正操作，例如单个量子比特的旋转，或涉及两个或更多量子比特的条件门，可用于纠缠它们。基于门的量子计算机是
适用于旧款摩托车的智能混合动力技术
混合动力滑板车是一种结合了两种动力的滑板车：电动机和汽油发动机。电动机由电池供电，电池可以通过将滑板车插入电源插座进行充电；而汽油发动机则在电池电量低或滑板车行驶速度更快时提供额外动力。混合动力滑板车的设计比汽油动力滑板车更环保、更省油。由于使用电动机和电池，它们的输出功率比单一汽油发动机更低，从而为乘客节省了开支。随着人们寻求更好、更环保的交通方式，混合动力滑板车越来越受欢迎。对于交通拥堵和空气污染严重的城市地区来说，它也是一种理想之选。总而言之，混合动力滑板车是一种前景光明的新型交通工具，兼具便捷性、耐用性和成本节约，是许多骑行者的理想选择。我们将一辆汽油发动机驱动的本田Active滑板车改装成了混合动力车。车辆轮胎中安装了直流无刷轮毂电机，并使用锂离子电池为电机供电。 Bijlee Bike 的混合动力改装套件可用于将车辆改装为混合动力车。这不仅对环境有害，还会影响个人健康。尽管电动滑板车是减少排放的一步，但它们仍存在诸多局限性，而且充电时间较长。因此，我们需要一种更好、更高效的交通工具，能够兼具电动滑板车和燃气滑板车的优势。混合动力滑板车可以通过提供更多更快的续航时间来解决这些问题，同时减少排放并促进环境可持续发展。
FAME：基于片段的条件分子生成，用于表型药物发现
摘要 由于化学空间的复杂性，从头分子设计是药物发现中的一个关键挑战。随着分子数据集的可用性和机器学习的进步，许多深度生成模型被提出来生成具有所需特性的新分子。然而，现有的大多数模型只关注分子分布学习和基于靶标的分子设计，从而阻碍了它们在实际应用中的潜力。在药物发现中，表型分子设计比基于靶标的分子设计具有优势，特别是在同类首个药物发现中。在这项工作中，我们提出了第一个针对表型分子设计，特别是基于基因表达的分子设计的深度图生成模型（FAME）。FAME 利用条件变分自动编码器框架从基因表达谱中学习条件分布生成分子。然而，由于分子空间的复杂性和基因表达数据中的噪声现象，这种分布很难学习。为了解决这些问题，首先提出了一种采用对比目标函数的基因表达去噪 (GED) 模型来降低基因表达数据中的噪声。然后设计 FAME 将分子视为片段序列并学习以自回归的方式生成这些片段。通过利用这种基于片段的生成策略和去噪的基因表达谱，FAME 可以生成具有高有效率和所需生物活性的新型分子。实验结果表明，FAME 优于现有的表型分子设计方法，包括基于 SMILES 和基于图的深度生成模型。此外，我们研究中提出的降低基因表达数据噪声的有效机制可应用于一般的组学数据建模，以促进表型药物的发现。关键词：片段、条件生成、基因表达、变分自动编码器、对比学习。
NEBULA：一种用于 SNN 和 ANN 的基于神经形态自旋的超低功耗架构
摘要 — 迄今为止，脑启发式认知计算主要有两种方法：一种是使用多层人工神经网络 (ANN) 执行模式识别相关任务，另一种是使用脉冲神经网络 (SNN) 模拟生物神经元，以期达到与大脑一样高效和容错的效果。前者由于结合了有效的训练算法和加速平台而取得了长足的进步，而后者由于缺乏两者而仍处于起步阶段。与 ANN 相比，SNN 具有明显的优势，因为它们能够以事件驱动的方式运行，因此功耗非常低。最近的几项研究提出了各种 SNN 硬件设计方案，然而，这些设计仍然会产生相当大的能源开销。在此背景下，本文提出了一种涵盖设备、电路、架构和算法级别的综合设计，以构建用于 SNN 和 ANN 推理的超低功耗架构。为此，我们使用基于自旋电子学的磁隧道结 (MTJ) 设备，这种设备已被证明既可用作神经突触交叉开关，又可用作阈值神经元，并且可以在超低电压和电流水平下工作。使用这种基于 MTJ 的神经元模型和突触连接，我们设计了一种低功耗芯片，该芯片具有部署灵活性，可用于推理 SNN、ANN 以及 SNN-ANN 混合网络的组合——与之前的研究相比，这是一个明显的优势。我们在一系列工作负载上展示了 SNN 和混合模型的竞争性能和能源效率。我们的评估表明，在 ANN 模式下，所提出的设计 NEBULA 的能源效率比最先进的设计 ISAAC 高达 7.9 倍。在 SNN 模式下，我们的设计比当代 SNN 架构 INXS 的能源效率高出约 45 倍。 NEBULA ANN 和 SNN 模式之间的功率比较表明，对于观察到的基准，后者的功率效率至少高出 6.25 倍。索引术语 — 神经网络、低功耗设计、领域特定架构、内存技术
![arXiv:2006.15111v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 26 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cd138f08b6f65dcd40766d248cd027cfb467254b.webp)
arXiv:2006.15111v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 26 日
在过去的几十年中，量子计算和神经形态计算已成为计算未来的两大主要愿景。量子计算利用纠缠和叠加等量子固有特性来设计比传统算法更快的算法来解决某些类型的问题。另一方面，神经形态计算从大脑中获得灵感，使用复杂的人工神经元和突触组合来模仿动物智能，以低能耗实现更快的计算。在本文中，我们回顾了这两个领域之间的不同融合，特别关注量子硬件上神经形态计算的实验实现。我们首先回顾了量子计算的两种主要方法，即基于门的量子计算和模拟量子计算。然后，我们概述了不同的受大脑启发的计算系统，包括在通用硬件上运行的人工神经网络和在专用硬件上运行的神经形态网络。在本文的核心部分，我们回顾了量子神经网络的不同方案和实验实现。我们将它们分为两组：数字（在基于门的量子计算机上实现）和模拟（利用量子退火器的动态和更普遍的无序量子系统）。量子计算的两种主要方法是基于数字门的量子计算和模拟量子计算（图 1）。基于门的量子计算使用由量子位组成的量子电路，其状态通过量子门进行操纵。量子门是可逆的幺正操作，例如单个量子位的旋转，或涉及两个或多个量子位的条件门，可用于纠缠它们。基于门的量子计算机在计算上等同于通用量子计算机，这意味着它可以表达任何量子算法。 1 需要通用量子计算机来实现著名的量子算法，例如 Shor 算法和 Grover 算法，这些算法与最佳经典算法相比分别具有指数和二次方的优势。2,3 然而，今天这些算法
SC2 时间表 Edn 10/22 - 商业工具包 - GOV.UK
附表 1 - 合同定义物品，仅与第 24 条和附表 6 相关，是指在生产过程中被赋予特殊形状、表面或设计的物体，这种形状、表面或设计比其化学成分更能决定其功能；物品，（与附表 10 相关的情况除外）是指承包商交付物（货物和/或服务），包括包装（以及符合性证书，并根据任何质量保证要求提供，如有规定），承包商须根据附表 2（需求表）提供这些物品，但不包括附表 2（需求表）之外的杂费，例如进度报告。（此定义仅在这些条件中添加了 DEFCON 时适用）；当局，是指代表英国政府行事的国防大臣；当局代表应为附表 3（合同数据表）中定义的与合同相关的当局代表的人员。如果条件中的“当局代表”一词后紧接着括号中的职能描述，则适当的当局代表应为条件 7 中的指定人员；工作日是指周一至周五 09:00 至 17:00，不包括公共假日和法定假日；中央政府机构是国家统计局不时发布和修订的《公共部门分类指南》中中央政府分类的以下子类别之一中列出的机构：a. 政府部门；b. 非部门公共机构或议会主办的公共机构（咨询、执行或审裁机构）；c. 非部级部门；或 d. 执行机构；取货是指从托运人处领取承包商交付物。这应包括根据第 28.c 条商定的装载和任何其他具体安排，并且“已收集”和“取货”应作相应解释；商业包装是指 Def Stan 81-041（第 1 部分）中描述的军用商业包装；条件是指本文件中规定的条款和条件；收货人是指附表 3（合同数据表）中确定的当局的一部分，承包商交付品将交付给该部分或代表该部分在附表 3（合同数据表）中指定的地址或当局通过转移令指示的其他当局部分收取这些交付品；发货人是指附表 3（合同数据表）中指定的名称和地址，承包商交付品将从该处发送或收集；合同是指合同，包括其附表和双方根据条件 6（合同的正式修订）商定的任何修订；