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全基因组的DNA修复蛋白分析鉴定单细胞中的高阶配位
a，实验设置和集成的概述。b，染色体1p上的信号。左：在 +DSB条件下的单细胞热图（RPKM），其顶部为 +DSB（有色）和–DSB（灰色）条件的单细胞聚集体。右：带有覆盖MSR调用的单细胞线图。asisi图案，用黑线注释，红色三角形表示经常裂解（或“顶部”）位点。c，所有ASISI位点的条形图≥10％，每个位点的修复蛋白频率（靶蛋白和方法）都有颜色。通过增加绝对修复蛋白频率（即，任何数据集中的最高频率）。每个站点，通过增加每个数据集的修复蛋白频率（即前后；即未堆叠）来排序条。底部水平条表示先前的（缺乏）注释作为顶部位点。d，一个代表性核的共聚焦图像，显示DAPI，RAD51 DAMID M6A-Tracer和内源性γH2AX免疫荧光染色。e，信号共定位的定量（manders的a和a和b每个核），n = 33核。
连续体中的顺序拓扑结合状态
抽象的高阶拓扑绝缘子，正如新发现的非平凡的材料和结构一样，具有超出常规散装的对应关系的拓扑阶段。在先前的研究中，诸如角状状态之类的间隙边界状态被认为是高阶拓扑绝缘子出现的确定证据。在这里，我们提出了光子高阶拓扑绝缘子的实验性观察，其角状态嵌入了整体频谱中，并表示为连续体中的高阶拓扑结合状态。尤其是，我们提出并在实验中展示了一种新的方法来识别拓扑角状态，通过与光子量子叠加状态的散装状态分开刺激它们。我们的结果将连续性的拓扑结合状态扩展到高阶案例，从而提供了一种前所未有的机制，以实现大量频谱中的稳健和局部状态。更重要的是，我们的实验表现出使用量子叠加态的时间演变来识别拓扑角模式的优势，这可能会阐明量子动力学和高阶拓扑光子学之间的未来探索。
用于多模态痴呆症诊断的高阶拉普拉斯正则化低秩表示
多模态异构数据，如结构磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和脑脊液 (CSF)，可通过提供有关退化脑部疾病（如阿尔茨海默病前驱期，即轻度认知障碍）的互补信息，有效提高痴呆症自动诊断的性能。有效地整合多模态数据仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是当这些异构数据由于数据质量差和患者退出而不完整时。此外，多模态数据通常包含由不同扫描仪或成像协议引起的噪声信息。现有方法通常无法很好地处理这些异构且嘈杂的多模态数据以进行脑痴呆症自动诊断。为此，我们提出了一种高阶拉普拉斯正则化低秩表示方法，使用逐块缺失的多模态数据进行痴呆症诊断。对来自真实阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 队列的 805 名受试者（具有不完整的 MRI、PET 和 CSF 数据）对所提出的方法进行了评估。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法在脑疾病分类的三个任务中是有效的。
基于高阶张量分解的头皮到颅内脑电图投影检测发作间期癫痫样放电
摘要。目的。发作间期癫痫样放电 (IED) 发生在两次癫痫发作之间。IED 主要通过颅内记录捕获，通常在头皮上不可见。本研究提出了一种基于张量分解的模型，将头皮脑电图 (sEEG) 的时频 (TF) 特征映射到颅内脑电图 (iEEG) 的 TF 特征，以便以高灵敏度检测头皮上的 IED。方法。采用连续小波变换提取 TF 特征。将来自 iEEG 记录的 IED 段的时间、频率和通道模式连接成四向张量。采用 Tucker 和 CANDECOMP/PARAFAC 分解技术将张量分解为时间、频谱、空间和节段因子。最后，将来自头皮记录的 IED 和非 IED 段的 TF 特征投影到时间分量上进行分类。主要结果。模型性能通过两种不同的方法获得：受试者内和受试者间分类方法。我们提出的方法与其他四种方法进行了比较，即基于张量的空间分量分析方法、基于 TF 的方法、线性回归映射模型以及非对称对称自动编码器映射模型，然后是卷积神经网络。我们提出的方法在受试者内和受试者间分类方法中均优于所有这些方法，分别实现了 84.2% 和 72.6% 的准确率。意义。研究结果表明，将 sEEG 映射到 iEEG 可提高基于头皮的 IED 检测模型的性能。此外，基于张量的映射模型优于基于自动编码器和回归的映射模型。
混合的高阶拓扑以及超导多功能模型中的节点和无节状平面拓扑阶段
我们研究了在存在常规的旋转单链S-波超导性的轨道版本中出现的拓扑阶段，并可能调整成平面磁场的可能性。我们通过考虑不同的边界条件来绘制相图，并通过考虑Wannier和Wannier和纠缠光谱以及Majoraana极化，进一步检查了各个阶段的拓扑。对于磁场和超导配对振幅的弱到中等值，我们发现了一个二阶拓扑超导相，具有八个零能量角模式。进一步增加了场或配对，一半的角状态可以变成零能量边缘量化模式，从而形成了我们命名的混合阶相。然后，我们发现了两个不同推定的第一阶拓扑阶段，一个淋巴结和一个无节相的相位，均具有零能量的频段，沿镜像对称的开放边缘定位。在节点相中，如所预期的那样，频带位于互相空间中的节点之间，而在无节性相位的零相位，零能量边界的频带跨越整个Brillouin区域，并且似乎与完全盖布的体积谱图脱节。因此，该模型具有可以通过外部磁场来调整的多种意外表面状态。
无信号限制具有不确定因果结构的量子计算
当我们想知道哪些是量子理论所允许的、不假设具有任何特定因果顺序的局部系统的集合的最普遍演化时，就会出现具有不确定因果结构的量子过程。这些过程可以在高阶量子理论的框架内描述，该理论从考虑从量子变换到量子变换的映射开始，递归地构建一个阶数不断增加的量子映射层次结构。在这项工作中，我们开发了一种具有不确定因果结构的量子计算形式；即，我们描述了高阶量子映射的计算结构。采用公理方法，这种计算的规则被确定为与量子理论的数学结构兼容的高阶映射的最普遍组合。我们对任意高阶量子映射的可接受组合提供了数学表征。我们证明，这些规则具有计算和信息论性质，是由高阶量子映射的量子系统之间的信号关系的更物理的概念决定的。
量子熵将物质与几何结合起来
摘要 我们提出了一种将物质场与高阶网络（即细胞复合体）上的离散几何耦合的理论。该方法的关键思想是将高阶网络与其度量的量子熵相关联。具体来说，我们提出了一个具有两个贡献的作用。第一个贡献与度量与高阶网络相关联的体积的对数成正比。在真空中，这个贡献决定了几何的熵。第二个贡献是高阶网络的度量与物质和规范场诱导的度量之间的量子相对熵。诱导度量根据拓扑旋量和离散狄拉克算子定义。定义在节点、边和高维细胞上的拓扑旋量为物质场编码。离散狄拉克算子作用于拓扑旋量，并通过最小替换的离散版本依赖于高阶网络的度量和规范场。我们推导了度量场、物质场和规范场的耦合动力学方程，提供了在离散弯曲空间中获取场论方程的信息论原理。
所提出的教学策略的有效性
本研究调查了采用人工智能应用教授地理的拟议策略对培养中学生高阶思维技能和成绩的有效性。本研究采用准实验方法。使用了高阶思维技能观察卡和地理科目成绩测试。样本包括从中学二年级学生中选出的（60 名女生）。研究表明，对照组和实验组学生在成绩测试中的平均分数之间存在显著差异（0.05），实验组在后测中更胜一筹。此外，对照组和实验组学生在高阶思维技能评估卡上的评估平均值也存在差异，实验组更胜一筹。效果大小很高。研究建议，应强调扩大人工智能在地理教学中的应用。关键词：成就、人工智能应用、地理学科、高阶思维技能。
拓扑量子材料的研究进度
摘要：在凝结物质系统中拓扑非平凡状态的探索以及它们的新运输特性，具有显着的研究兴趣。本评论旨在从量子厅绝缘子的初步提案开始，对代表性拓扑阶段进行全面概述。我们从简洁的介绍开始，然后对第一阶拓扑量子阶段进行详细检查，包括间隙和无间隙系统，涵盖了相关材料和实验中相关现象。随后，我们深入研究了异国高阶拓扑量子相的领域，研究了理论命题和实验发现。此外，我们讨论了高阶拓扑结构出现的基础机制，以及在实验验证表现出此类特性的材料中所涉及的挑战。最后，我们概述了未来的研究方向。本综述不仅系统地调查了各种拓扑量子状态，从一阶到高阶，而且还提出了实现高阶拓扑阶段的潜在方法，从而为检测实验中相关量子现象的检测提供了指导。
拓扑如何驱动大脑，气候和AI
高阶拓扑动态结合了高阶相互作用，拓扑和非线性动力学，从而引起了新的新兴现象。这些现象编码的信息可以极大地改变我们对大脑和气候等复杂系统的理解，并可以允许制定受物理启发的新有效的AI算法。信用：伦敦皇后大学