XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System顶点的
磁性粒子成像的进步
组织稳态取决于更新和分化之间命运选择的精确平衡，这在肿瘤开始期间失调。近年来已经取得了很多进展，以表征单细胞水平的细胞命运选择的动力学，但它们的潜在机械基础通常仍不清楚。特别是，尽管物理力越来越被视为细胞行为的调节剂，但对全球组织力学如何与局部细胞命运选择相互作用的统一描述。专注于皮肤表皮作为具有复杂命运选择的多层组织的范式，我们开发了一个基于3D顶点的模型，其基础层中受到限制的增殖，表明空间的力学和竞争自然会引起体内平衡和中性漂移动态，实验可以看到。然后，我们探索引入机械不均匀性的效果，从而使亚群具有不同的张力。我们发现，相对较小的机械差异可以足以使细胞倾斜到对称的更新和指数生长。重要的是，模拟预测，这种机械不均匀性是通过单细胞形状的不同形态变化反映的。这使我们得出了两个非常不同的实验可测量参数，细胞形状和长期克隆动力学之间的主关系，我们使用基本细胞癌（BCC）模型验证了这些基础细胞癌（BCC），这些模型由小鼠尾部表皮中的克隆平滑过表达组成。总的来说，我们提出了一个理论框架，以将机械力，定量的细胞形态和复杂组织中的细胞命运结局联系起来。
关于从头桥接配对 - 末端RNA-seq数据-NSF-PAR
高通量的短读RNA-seq协议通常会产生成对的末端读数，其中片段的中部未延迟。我们探索是否可以在没有参考基因组的情况下从测序的两个末端重建全长片段，这是我们称为从头桥接的问题。解决此问题提供了更长，更具信息性的RNA-seq读取，并有益于下游RNA-Seq分析，例如转录本组装，表达量化和拼接不同分析。然而，由于替代剪接，成绩单噪声和测序错误，从头桥接是一项挑战且复杂的任务。尚不清楚数据是否为准确的桥接提供了SU CIENT信息，更不用说确定真正桥梁的E CIENT算法了。方法已被提出在存在参考基因组（称为基于参考的桥接）的情况下桥接成对的末端读取，但是由于后者使用的基础组合de Bruijn图（CDBG），算法远离从头桥接的缩放范围，后者通常包含数百万个角色和Edges和Edges和Edges和Edges。我们为此问题设计了一种新的截断的Dijk- Stra的算法，并提出了一种新型算法，该算法将最短的路径树重复使用，以避免从scratch中运行所有顶点的截断的di-jkstra的算法，以进一步加速。这些创新技术会产生可扩展的算法，这些算法可以在CDBG中桥接所有配对端的读数，并具有数百万个顶点。我们的实验表明，成对的RNA-seq读数可以在很大程度上准确地桥接。所得工具可在https://github.com/shao-group/rnabridge-denovo上免费获得。
高粒度定时探测器低增益雪崩探测器原型的辐射硬度特性
摘要：高粒度定时探测器（HGTD）是ATLAS二期升级的重要组成部分，用于应对极高的堆积密度（平均每个束流团穿越的相互作用次数可达200次）。利用径迹的精确定时信息（σt～30ps），可以在“四维”空间进行径迹到顶点的关联。传感器选用低增益雪崩探测器（LGAD）技术，可提供所需的定时分辨率和良好的信噪比。日本滨松光子学株式会社（HPK）已生产出厚度为35 μm和50 μm的LGAD，中国科学技术大学也与中国科学院微电子研究所（IME）合作开发并生产了50 μm LGAD样机。为评估抗辐照性能，传感器在JSI反应堆设施中接受中子辐照，并在中国科学技术大学进行测试。在室温（20 ℃ ）或−30 ℃ 下，通过I-V和C-V测量表征辐照对增益层和本体的影响。提取了击穿电压和耗尽电压，并将其表示为通量函数。受体去除模型的最终拟合得出HPK-1.2、HPK-3.2和USTC-1.1-W8的c因子分别为3.06×10 −16 cm −2、3.89×10 −16 cm −2和4.12×10 −16 cm −2，表明HPK-1.2传感器具有最耐辐照的增益层。采用一种新颖的分析方法进一步利用数据得到c因子与初始掺杂浓度之间的关系。关键词：LGAD；HGTD；定时探测器；硅探测器中图分类号：TL814文献标识码：A
离散的量子行走Chris Godsil＆Harmony Zhan
一个离散的量子步行由统一矩阵u（步行的旋转矩阵）确定。如果系统的初始状态由向量Z给出，则在时间k处的系统状态为u k z。问题是选择U和Z，以便我们可以做一些有用的事情，实际上我们可以 - 格罗弗（Grover）展示了该设置的实现如何用于使量子计算机比任何已知的经典算法更快地搜索数据库。我们刚刚描述的框架是不可能的，量子计算机只能方便地实现一组统一矩阵的子集。也有一个数学困难，因为如果我们不像我们所描述的那样，在不对u上施加某些结构的情况下，可能不可能得出对步行行为的有用预测，过渡矩阵U是复杂的内部产品空间c d的操作员。然而，出于仅给出的原因，大部分关于离散量子行走的工作都考虑了u是图形x的弧线（相邻顶点的有序对）上复杂函数空间的操作员。身体上有意义的问题必须根据权力u k的条目的绝对价值来表达。因此，我们可能会问，对于给定的初始状态z，是否存在整数k，以使u k的条目的绝对值接近相等？然后，我们在此主题上的工作的目标是尝试将步行的属性与基础图的属性联系起来，而本书既是该主题的介绍，又是有关我们进度的报告。我们以最著名的话题（Grover的搜索算法）开始治疗。我们采用了两种方法，但是在这两种情况下，我们都发现过渡矩阵作为乘积U = rc出现，其中R和C是具有简单结构的单一矩阵，并根据基础图进行定义。实际上r和c都是参与，它们产生的代数
按能量对双环有符号有向图进行排序
有符号有向图 (或简称 sidigraph) 由一对 S = ( D , σ ) 组成，其中 D = ( V , A ) 为基础有向图，σ : A →{ 1 , − 1 } 是有符号函数。带有 +1 ( − 1) 符号的弧称为 S 的正 (负) 弧。一般而言，S 的弧称为有符号弧。sidigraph 的符号定义为其弧符号的乘积。如果 sidigraph 的符号为正 (负)，则称其为正 (负)。如果 sidigraph 的所有弧均为正 (负)，则称其为全正 (全负)。如果 sidigraph 的每个环均为正，则称其为环平衡的，否则为非环平衡的。在本文中，我们假设环平衡（非环平衡）环为正（负）环，并用 C + n（C − n）表示，其中 n 是顶点数。对于有向图，我们用 uv 表示从顶点 u 到顶点 v 的弧。顶点集 { vi | i = 1 , 2 , ... , n } 和有符号弧集 { vivi + 1 | i = 1 , 2 , ... , n − 1 } 组成有向路径 P n 。顶点集 { vi | i = 1 , 2 , ... , n } 和有符号弧集 { vivi + 1 | i = 1 , 2 , ... , n − 1 } 组成有向路径 P n 。 , n − 1 } ∪{ vnv 1 } 组成一个有向圈 C n 。如果 sidigraph 的底层图是连通的，则该 sidigraph 是连通的。如果连通的 sidigraph 包含唯一的单个有向圈，则它是单环 sidigraph。如果连通的 sidigraph 恰好包含两个单个有向圈，则它是双环 sidigraph。我们考虑具有 n ( n ≥ 4) 个顶点的双环有符号有向图类 S n ，它的两个有符号有向偶圈是顶点不相交的。对于 sidigraph S = ( D , σ )，如果它有一条从 u 到 v 的有向路径和一条从 v 到 u 的有向路径，其中 ∀ u , v ∈V ，那么它是强连通的。S 的最大强连通子图称为 sidigraph S 的强组件。
pos（iChep2024）286
天体物理和宇宙学可观察物，例如宇宙微波背景中的波动，螺旋星系的旋转曲线和引力透镜，表明我们宇宙的物质内容由16％的普通物质组成[1]。其余的84％归因于暗物质（DM），该暗物质是中性或仅在标准模型（SM）力下弱带电的。迄今为止，未观察到DM粒子。由于没有理由必须有独特的DM候选SM扩展SM，因此可能存在各种DM颗粒和黑暗力量的完整黑暗扇区。介体可以将SM和黑暗区域连接起来，从而使对撞机实验中的暗区域进行探索，并通过向量，轴，Higgs和Neutrino Portals出现。预计这些介体的耦合强度将非常弱，并且可能是长寿的，从而导致主要和次要顶点的主要位移。如果这些新粒子很轻，例如，质量低于电牵引量表，可以在对撞机实验中检测到它们。实验上最容易获得的可能性是介体是在SM颗粒的相互作用中产生的，并腐烂成可检测的最终态颗粒。此程序讨论了搜索可见的调解人衰减的搜索。将搜索每个可能的门户网站。这些分别是在及时搜索黑暗光子（DP）的搜索，并衰减为𝜇 + 𝜇 - ，在𝐵→𝐾→𝐾 + 𝜇- + + 𝜇-衰减中进行了深色的玻色子搜索，并进行了沉重的中性Lepton（Hnl）搜索𝑊 + +→𝜇 + + + +𝑁±±±±𝑞𝑞这些分析是用LHCB检测器进行的，LHCB检测器对正向区域具有独特的覆盖范围，并允许迅速和流离失所的衰减进行搜索。高光度和低触发阈值之间的平衡对于低质量搜索尤其重要。LHCB检测器的出色顶点和不变的质量分辨率非常适合解决强烈抑制的衰减。
神经元的组件学会分类分布
组件是大量的神经元，其同步射击被假设以代表记忆，概念，单词和其他认知类别。组件被认为可以在高级认知现象和低级神经活动之间提供桥梁。最近，已显示出一种称为组合微积分（AC）的组合系统，其曲目具有生物学上合理的组合操作，可以显示能够模拟任意空间结合的计算，还可以模拟复杂的认知现象，例如语言，推理和计划。但是，组件可以调解学习的机制尚不清楚。在这里我们提出了这样的机制，并严格证明，对于标记组件的分布定义的简单分类问题，可以可靠地形成代表每个类别的新组装，以响应类中的一些刺激。因此，该组件是对同一类的新刺激的响应可靠地召回的。此外，只要相应的类是相似的组件的群集，或者通常可以通过线性阈值函数与边缘分开，则这些类组件将可以区分区分。为了证明这些结果，我们利用具有动态边缘权重的随机图理论来估计激活的顶点的序列，从而在过去五年中对该领域的先前计算和定理产生了强烈的概括。被视为一种学习算法，这种机制完全在线，从很少的样本中概括，并且只需要温和的监督 - 在大脑模型中学习的所有关键属性。这些定理是通过实验来支持的，这些实验证明了组件的成功形成，这些组件代表了从此类分布中绘制的合成数据以及MNIST上的概念类别，这也可以通过一个AS-emerbly每位数字来分类。我们认为，从现实世界数据中提取属性（例如边缘或音素）的单独感觉预处理机制支持的这种学习机制可以是皮质中生物学学习的基础。关键字：关键字列表
通过实验测试量子场论概念......
指定多体量子系统状态所需的参数数量随其成分数量呈指数增长。这一事实使得在计算上难以准确描述动力学并在微观层面上表征状态。在本论文中，我们采用量子场论概念来实验性地表征远离平衡态的旋量玻色气体。首先，我们引入相关概念，这些概念为新兴宏观现象提供有效描述，其公式与超冷原子系统的能力相匹配。在我们的实验研究中，我们在准一维陷阱几何中采用 87 Rb 旋量玻色-爱因斯坦凝聚态。我们通过测量自旋自由度的波动来探索相图作为有效二次塞曼位移的函数，并确定三个不同的相。利用这些知识，我们研究了在分离不同相的量子相变中发生瞬时淬灭后发生的不稳定性。这些不稳定性使我们能够以高度可控的方式将系统驱动到远离平衡状态。在淬火后的很长一段时间内，我们观察到与非热不动点的出现相关的通用动力学。横向自旋角取向的结构因子具有在时间和空间中的重新缩放，具有通用指数以及通用缩放函数。利用实验控制，我们探测了这种现象对初始条件细节的不敏感性。复值横向自旋场的空间分辨快照允许提取单粒子不可约关联函数，这是量子有效作用的基石。我们发现在高度占据状态下出现了低动量的 4 顶点的强烈抑制。引入的概念与提出的实验适用性为研究多体系统在其演化的所有阶段提供了新方法：从初始不稳定性和远离平衡的瞬态现象到最终的热化。
关于给定色数图中奇数圈的加强
我们遵循 [9, 13] 中的符号。设 G 为图。对于 V(G) 的非平凡划分 (A,B)，1如果路径 P 的一端在 A 中而另一端在 B 中，则我们称路径 P 为 A - B 路径。设 P 为图 G 中的一条路径。设 | P | 为 P 中的边数。如果 | P | 为偶数（分别为奇数），则我们称 P 为偶数（分别为奇数）。设 C 为按循环顺序具有顶点 v 0 ，v 1 ，...，vt − 1 的环。设 C i,j 表示 C 的子路径 vivi +1...vj，其中索引取自加法群 Z t 。设 H 为 G 的子图。如果顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中与 V ( H ) 中的某个顶点相邻，则我们称 H 和顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中相邻。设 NG ( H ) = S v ∈ V ( H ) NG ( v ) − V ( H ) 且 NG [ H ] = NG ( H ) ∪ V ( H )。对于 S ⊆ V ( G )，如果 V ( G ′ ) = ( V ( G ) − S ) ∪{ s } 且 E ( G ′ ) = E ( G − S ) ∪{ vs : v ∈ V ( G ) − S 与 G 中的 S 相邻 } ，我们称图 G ′ 是通过将 S 收缩为顶点 s 而从 G 得到的。如果 G − v 包含至少两个分支，则连通图 G 的顶点 v 是 G 的割顶点。 G 中的块 B 是 G 的最大连通子图，使得不存在 B 的割顶点。注意块是孤立顶点、边或2连通图。G 中的端块是 G 中最多包含一个 G 的割顶点的块。如果 G 是图并且 x, y 是 G 的两个不同顶点，我们称 ( G, x, y ) 为有根图。有根图 ( G, x, y ) 的最小度为 min { d G ( v ) : v ∈ V ( G ) −{ x, y }} 。如果 G + xy 是2连通的，我们还称有根图 ( G, x, y ) 是2连通的。我们称 k 条路径或 k 条循环 P 1 , P 2 , . . . , P k 为
心肌应变成像
心肌菌株可能表明心脏的临界障碍，可用于在症状和不可逆的心肌功能障碍发展之前为治疗提供信息。背景术语“应变”表示力下的尺寸或变形变化。在超声心动图中使用时，“应变”一词用于描述通过心脏周期缩短，增厚和延长心肌的大小。最常见的心肌应变度量是长轴中左心室（LV）的变形，称为全局纵向应变（GLS）。在收缩期间，心室心肌纤维从底部到顶点的移动缩短。gls用作全局LV功能的度量，并为每个LV段提供了定量的心肌变形分析。心肌菌株成像旨在检测具有保留LV射血分数的患者LV功能的亚临床变化，从而可以尽早检测到收缩功能障碍。由于应变成像可以比标准方法更早地识别LV功能障碍，因此在患者患有症状和不可逆的心肌功能障碍之前，这会提高预防心力衰竭的可能性和原发性预防。斑点跟踪超声心动图的潜在应用是冠状动脉疾病，缺血性心肌病，瓣膜心脏病，扩张心肌病，肥厚性心肌病，胁迫心肌病和化学疗法相关的心脏毒性。心肌菌株成像心肌菌株可以通过心脏磁共振成像（MRI），组织多普勒成像或斑点跟踪超声心动图（Ste）来测量。组织多普勒菌株成像自1990年代以来一直在使用，但其局限性包括角度依赖性和明显的噪声。2016年，Smiseth等人。报告说，目前最广泛使用的心肌菌株的方法是Ste。（1）在Ste中，由超声梁和心肌纤维之间的相互作用产生的天然声学标记形成干涉模式（斑点）。这些标记是稳定的，Ste在常规的二维超声图上分析了每个点（斑点）的空间位错（跟踪）。超声心动图是使用专用工作站上的特定声学跟踪软件处理的，并通过对心肌菌株的离线半小节分析进行处理。二维位移是通过搜索与图像处理算法的搜索来识别的，以跨两个帧进行类似模式。在跟踪框架到框架时，斑点的时空位移提供了有关心脏周期中心肌变形的信息。gls对每个LV段进行定量分析，该分析表示为百分比。除GLS外，Ste还允许评估LV旋转和扭转动力学。监管状况通过510（k）流程，美国食品药品监督管理局（FDA）已清除了许多图像分析系统。这些示例如表1所示。例如，Echolnsight软件系统（Epsilon Imaging）“能够生产和可视化2维（2D）组织运动测量（包括组织速度，应变，应变，应变率）和心脏结构测量信息，这些信息来自于在任何B模式下在任何B模式下在组织中跟踪示意区域的跟踪范围（包括有害的）图像的图像，