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HiRes™ 超 3D
HiFocus™ SlimJ 电极......................................................................................................................................................................................................29 HiFocus SlimJ 电极描述.................................................................................................................................................................................... 29 HiFocus SlimJ 电极规格....................................................................................................................................................................................... 30 HiFocus SlimJ 电极设备要求....................................................................................................................................................................... 31 HiRes 超可重复使用手术工具包，CI-4509............................................................................................................................................................. 31 HiFocus 电极钳，CI-4350............................................................................................................................................................................. 32 HiFocus Mid-Scala 耳蜗切开术测量仪，CI-4347............................................................................................................................................. 32 HiFocus Mid-Scala 爪工具，CI-4254............................................................................................................................................................. 33 HiFocus SlimJ 电极深度测量仪， CI-1605................................................................................................................................................ 33 HiFocus SlimJ 电极 – 插入耳蜗................................................................................................................................................................... 34 HiFocus SlimJ 电极插入 - 使用镊子的徒手技术...................................................................................................................................... 35 成像...................................................................................................................................................................................................... 37 重新插入 HiFocus SlimJ 电极.................................................................................................................................................................... 37 包扎耳蜗造口术.................................................................................................................................................................................... 37 盘绕电极导线............................................................................................................................................................................................................................................ 38
量子纠缠、超对称以及……
纠缠态（例如 Bell 态和 GHZ 态）是使用已知满足杨-巴克斯特方程及其推广的矩阵从可分离态生成的。这一非凡事实暗示了使用编织算子作为量子纠缠器的可能性，并且是拓扑和量子纠缠之间更大推测联系的一部分。我们通过展示超对称代数可用于构造谱参数相关的广义杨-巴克斯特方程的大量解来推动对这种联系的分析。我们提供了许多明确的例子，并概述了任意数量量子比特的通用算法。我们获得的算子依次产生多量子比特系统中的所有纠缠态，该系统由量子信息论中引入的随机局部操作和经典通信协议分类。
B13DET-超微
Supermicro B13DET 支持双第四代 Intel® Xeon® 可扩展处理器（插槽 E1 LGA 4677-1），具有三个 UPI（最高 16GT/s）和高达 350W 的 TDP（热设计功率）。B13DET 采用 Intel C741 芯片组构建，支持 4TB（最高）3DS RDIMM/RDIMM DDR5 ECC 内存，在 16 个 DIMM 插槽中速度高达 4800MT/s（见下文注释 1）。该主板具有出色的 I/O 可扩展性和灵活性，包括两个支持 SATA 6G/NVMe 的 HDD 连接器、一个支持 PCIe 5.0 的 M.2 连接器、两个支持子转接卡的夹层插槽、一个支持 25GbE 以太网 LAN 的中板，以及一个来自 PCH 的用于支持 SATA 6.0 的附加 SATA 连接器。它还提供最先进的数据保护，支持硬件 RoT（信任根）和 TPM（可信平台模块）（下面的注释 2）。B13DET 针对具有高密度和高速输入/输出能力的 4U/8U SuperBlade 系统进行了优化。它是高性能计算 (HPC)、云计算、财务建模、企业应用程序、具有数据密度应用程序的科学和工程计算的理想选择。请注意，此主板仅供专业技术人员安装和维修。有关处理器/内存更新，请参阅我们的网站 http://www.supermicro.com/products/。
kp.2基于单价mRNA疫苗可鲁棒增强对SARS-COV-2
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年12月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.02.626472 doi：Biorxiv Preprint
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
在增强学习中弥合现实差距：鲁棒
强化学习（RL）通过互动来培训计算模型来解决复杂的决策。但是，由于昂贵或危险错误的高风险，在实地世界环境中的直接培训（例如自动驾驶或医疗程序）通常是不切实际的。因此，RL通常依赖于模拟环境或静态离线数据集。但是，这种依赖引入了一个关键的挑战，称为“现实差距” - 训练条件与现实世界应用中遇到的动态之间的差异。本演示文稿解决了旨在通过增强RL策略的有效性来弥合这一差距的创新策略： - 强大的RL优化：我们深入研究了扰动的战略使用，以优化从模拟器中汲取的政策。这种方法着重于提高这些政策的适应性和鲁棒性，使它们更适合于可变性和意外条件的现实应用程序。- 离线RL优化：进一步的讨论将探讨汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼（HJB）方程的应用，作为增强在静态数据集中训练的策略的方法的方法。该技术对于在无法实现与环境的实时互动的情况下改善现实世界的适用性至关重要。
混合尺寸t-j模型中的鲁棒条纹
在强相关系统中，微观理解竞争订单是现代量子多体物理学的关键挑战。例如，条纹顺序的起源及其与Fermi-Hubbard模型中的配对的关系仍然是中心问题之一，并且可以帮助理解库酸酯中高温超导性的起源。在这里，我们分析了T-J模型的掺杂的混合二维（混合）变体中的条纹形成，其中荷载载流子仅限于一个方向移动，而磁性SU（2）相互作用是二维的。在有限温度下，使用密度矩阵重新归一化组，在没有配对的情况下，我们发现了稳定的垂直条带相，以不优量的磁序和远距离电荷密度的波浪pro纤维纤维纤维在广泛的掺杂范围内。我们在磁耦合〜J / 2的阶面找到高临界温度，因此在电流量子模拟器的范围内。多体状态的快照，可以通过量子模拟器访问，在混合设置中揭示了隐藏的自旋相关性，当考虑纯粹的磁背景时，抗Fiferromagnetic相关性会增强。所提出的模型可以看作是实现条纹阶段的父级哈密顿量，其隐藏的旋转相关性导致预测的对量子和热闪光的弹性。
曲率驱动的毛细管迁移和棒状粒子的组装
毛细作用可用于将各向异性胶体粒子引导到精确位置，并通过使用界面曲率作为施加场来定向它们。我们在实验中展示了这一点，在实验中，界面的形状通过钉扎到不同横截面的垂直柱上而形成。这些界面呈现出明确定义的曲率场，可沿复杂轨迹定向和引导粒子。轨迹和方向由理论模型预测，其中毛细作用力和扭矩与高斯曲率梯度和与曲率主方向的角度偏差有关。界面曲率在尖锐边界附近发散，类似于尖锐导体附近的电场。我们利用这一特性在优选位置诱导迁移和组装，并创建复杂结构。我们还报告了一种排斥相互作用，其中微粒沿曲率梯度轮廓远离平面边界壁。这些现象在微粒子和纳米粒子的定向组装中具有广泛的用途，在制造具有可调机械或电子性能的材料、乳液生产和封装方面有潜在的应用。
scanpro：单细胞分辨率数据的鲁棒比例分析
在较高的生物体中，单个细胞通过表观遗传调节（例如基因表达调节）对信号和扰动做出反应。然而，除了移动其转录曲线外，细胞的适应性响应还可以导致不同细胞类型的比例变化。最近的方法（例如SCRNA-SEQ）允许在单细胞水平上询问表达，并可以量化复杂组织样品中的单个细胞类型簇。为了识别显示不同生物条件之间差异组成的簇，最近引入了差异比例分析。然而，严重缺失了用于重复和未复制的单细胞数据集的生物信息学工具。在本手稿中，我们提出了Scanpro，这是一种用于比例分析的模块化工具，无缝集成到Python环境中广泛接受的框架中。scanpro是快速，准确的，可以不重复支持数据集，并且旨在由生物信息学专家和初学者使用。