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摘要:在量子计算中,什么贡献了量子计算的至高无上?候选者之一是量子相干性,因为它是各种量子算法中使用的资源。我们揭示量子相干性有助于训练Y。du et al。,arxiv:1809.06056(2018)。详细说明,在差异量子感知器的训练的第一部分中,总系统的量子相干性集中在指数寄存器中,第二部分中,Grover算法消耗了指数寄存器中的量子相干性。这意味着在训练变异量子感知器时需要量子相干分布和量子相干性耗竭。此外,我们研究了在变异量子感知训练期间纠缠的行为。我们表明,由于Grover操作仅在索引寄存器上执行,因此功能和索引寄存器之间的双方同意下降。另外,我们揭示了索引寄存器的两个量子位之间的同意随着变异量子感知器的训练而增加。
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摘要:力量训练 (ST) 可诱导皮质肌肉适应,从而增强力量。ST 会改变主动肌和拮抗肌的激活,从而改变运动控制,即力量产生的稳定性和准确性。本研究通过量化皮质肌肉一致性 (CMC) 以及力量产生的绝对误差 (AE) 和可变误差 (VE),评估了皮质肌肉通讯和运动控制的变化,该干预为期 3 周,专门用于加强踝关节跖屈 (PF)。在训练前、训练开始后 1 周和训练后进行了脑电图、肌电图和扭矩记录评估。通过最大自主等长收缩 (MVIC)、亚最大扭矩产生、AE 和 VE、肌肉激活和亚最大收缩期间的 CMC 变化来评估训练效果,收缩量为初始和每日 MVIC 的 20%。 MVIC 在整个训练过程中显著增加。对于亚最大收缩,仅在初始扭矩水平下,主动肌激活度随时间降低,而拮抗肌激活度、AE 和 VE 在每个扭矩水平下随时间降低。CMC 不受 MST 的影响。我们的结果表明,神经生理适应在训练后 1 周内就很明显。然而,CMC 不受 MST 的影响,这表明中枢运动适应可能需要更长时间才能转化为 CMC 改变。
抽象的增殖性糖尿病性视网膜病(PDR)糖尿病性视网膜病(DR)的续集是糖尿病(DM)的频繁并发症,是劳动年龄人群失明的主要原因。当前的DR风险筛查过程没有足够的有效性,以至于疾病经常在不可逆的损害发生之前一直未被发现。与糖尿病相关的小血管疾病和神经视网膜变化产生了恶性循环,导致DR转化为PDR,具有特征性的眼部属性,包括线粒体和视网膜细胞过多的细胞损伤,慢性炎症,新血管造口化和视野降低。PDR被认为是其他严重糖尿病并发症(例如缺血性中风)的独立预测指标。“ Domino效应”是级联DM并发症的高度特征,其中DR是分子和视觉信号传导受损的早期指标。线粒体健康控制在临床上与DR管理有关,多摩尼克泪液分析可能对DR预后和PDR预测有用。改变了代谢途径和生物能学,微血管缺陷和小血管疾病,慢性炎症和过度的组织重塑,本文的重点是基于证据和二级博士护理管理。
高维状态的量子叠加使得加密协议中的计算速度和安全性都得以提升。然而,层析成像过程的指数复杂性使得这些属性的认证成为一项具有挑战性的任务。在这项工作中,我们使用由飞秒激光写入技术制造的六模通用光子处理器实现的成对重叠测量,通过实验认证了针对不断增加的维度的量子系统的相干性见证。特别是,我们展示了所提出的相干性和维度见证对于维度高达 5 的量子比特的有效性。我们还展示了量子询问任务中的优势,并表明它是由量子语境性推动的。我们的实验结果证明了这种方法对于可编程集成光子平台中量子属性认证的有效性。
与男性相比,抽象女性大约被诊断出患有重度抑郁症(MDD)的可能性大约是男性的两倍。虽然MDD的性别差异可能是通过循环的性腺激素驱动的,但我们假设发育激素暴露和/或遗传性别可能起作用。小鼠在成年中被赋形切除术,以隔离发育激素的作用。我们研究了发育性性腺和遗传性别对在非压力和慢性应激条件下甲壳虫/抑郁样行为的影响,并在三个与情绪相关的大脑区域进行了RNA序列。我们使用了一种集成网络方法来识别调节应力敏感性的转录模块和特定于应力的集线器基因,重点是这些模块是否与性别有所不同。在识别出Anhedonia/抑郁样行为(女性>男性)的性别差异后,我们表明发育激素暴露(性腺女性> Gonadal雄性)和遗传性别(XX> XY)都会导致性别差异。由差异表达基因表示的顶部生物学途径与免疫功能有关。我们确定哪些差异表达的基因是由发育性性腺或遗传性别驱动的。受男性和女性慢性应激影响的基因几乎没有重叠。我们还鉴定了受压力影响的高度共表达的基因模块,其中一些模块在男性和女性的相反方向上受到影响。由于所有小鼠在成年后都有同等的激素暴露,因此这些结果表明,敏感发育期间性腺激素暴露的性别差异计划成人情绪上的性别差异,并且这些性别差异与成人循环的性腺激素无关。
人们将社会反馈的实例视为相互依存的,对他们的整个自我概念的潜在影响。人们如何在自我概念中保持积极和连贯性,同时从反馈中更新自我观看?我们提出了一个净工作模型,描述了大脑如何代表特征之间的语义依赖关系,并使用此信息来避免阳性和连贯性的总体丧失。男性和女性参与者在进行自我评估任务中都会收到社交反馈,同时进行功能性磁共振成像。我们通过将增强学习模型纳入网络结构中来建模自我更新。参与者从正面反馈中得知,从积极的反馈中学到了更快的学历,并且不太可能改变网络中具有更多依赖性的性状的自我查看。此外,参与者在网络关系中返回了传播的反馈,同时根据网络相似性检索先前的反馈以告知正在进行的自我查看。在腹侧前额叶皮层(VMPFC)中激活反映了受约束的更新过程,以使积极反馈导致更高的激活和负面反馈对具有更多依赖性的性状的激活减少激活。此外,VMPFC与网络中先前自我评估的性状相对于特征的新颖性有关,并且鉴于先前的反馈相关性,角回与更确定性的自我确定性相关。我们建议,有选择地增强或减轻社会反馈并检索过去相关经验以指导正在进行的自我评估的神经计算可能支持整体积极和连贯的自我概念。
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