摘要。维度4在密码学中首先引入了suplydular等菌菌的加密分析(SIDH),并已在包括Sqisignhd(包括Sqisign Isegeny Isegeny Isegeny Signature Signature Specation of Sqisignhd)中进行了建设性地使用。与维度2和3不同,我们不能再依靠雅各布模型及其衍生物来计算同学。在尺寸4(及更高)中,我们只能使用theta模型。罗曼·科塞特(Romain Cosset),戴维·卢比奇(David Lubicz)和达米安·罗伯特(Damien Robert)的先前作品专注于在theta模型中的necrime级别cogenties的计算(这需要在维度g中使用n g坐标)。对于加密应用,我们需要计算2个发病蛋白的链,需要在尺寸G中使用≥3g的坐标,并使用最先进的算法。在本文中,我们提出了算法,以计算2个尺寸的Abelian品种g≥1的Abelian品种的链条,其水平n = 2的theta-coordinate,在Piererick Dartois,Luciano Maino,Luciano Maino,Gi-Acomo Pope and Damien Robert grbert g = 2。我们提出了这些算法在尺寸g = 4中的进化,以计算源自卡尼的引理的椭圆曲线产物的内态 - 并应用于sqisignhd和sidh cryptanalyalysis。现在,当启动曲线的内态环在笔记本电脑的几秒钟内未知的所有NIST Sike参数时,我们都可以对SIDH进行完整的键恢复攻击。
简介:基于运动的脑机接口 (BCI) 利用执行或尝试运动期间产生的大脑活动来控制应用程序。通过依赖自然运动过程,这些 BCI 与其他 BCI 系统相比提供了更直观的控制。然而,利用脑电图 (EEG) 信号的非侵入式基于运动的 BCI 通常需要大量训练数据才能在检测运动意图方面达到适当的准确度。此外,运动障碍患者需要基于提示的范例来指示与运动相关的任务的开始。这样的范例往往会在试验之间引入较长的延迟,从而延长训练时间。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的实验范例,可以在 18 分钟内收集 300 次提示运动试验。
成年后,人类从稀疏的视觉显示中迅速识别物体,并在其外观上遇到重大干扰。实现强大的识别能力所需的最小条件是什么?这些能力何时会发展?要回答这些问题,我们研究了儿童对象识别能力的上限。我们发现,在稀疏且干扰的观看条件下,以100 ms(前向和向后掩盖的速度)成功地识别了3岁的儿童。相比之下,具有生物学知情属性或为视觉识别进行优化的范围计算模型未达到儿童级表现。模型只有与儿童能够体验更多的对象示例相匹配的。这些发现在没有丰富经验的情况下突出了人类视觉系统的鲁棒性,并确定了建造生物学上合理的机器的重要发育限制。
成年后,人类从稀疏的视觉显示中迅速识别物体,并在其外观上遇到重大干扰。实现强大的识别能力所需的最小条件是什么?这些能力何时会发展?要回答这些问题,我们研究了儿童对象识别能力的上限。我们发现,在稀疏且干扰的观看条件下,以100 ms(前向和向后掩盖的速度)成功地识别了3岁的儿童。相比之下,具有生物学知情属性或为视觉识别进行优化的范围计算模型未达到儿童级表现。模型只有与儿童能够体验更多的对象示例相匹配的。这些发现在没有丰富经验的情况下突出了人类视觉系统的鲁棒性,并确定了建造生物学上合理的机器的重要发育限制。
与经典相关(即非量化)。所有这些应用都需要高速开关,这可以通过光学信号的相位调制来实现。现有技术提供低损坏或高带宽解决方案,但并非同时提供。例如,纤维集成的电流调节器在商业上成熟,并且可以在纳秒时间尺度上提供相位调制。nev-这些设备的插入损失增加了一个实际的开销:减轻这些损失需要增加输入功率,中间放大器和废热管理[6]。此外,提高开关速度的功能可能导致现有基于半导体的电信设备的过时,从而推动了对全光开关技术的研究[7]。因此,在一系列应用领域中,需要更有效的光学调制技术。光子量子计算代表了我们对这项工作的实践动机。此平台出于多种原因吸引人,包括所有或多个组件的室温操作,高时钟率,高连通性,对流浪场不敏感和模块化结构。,但仍然是一个关键的技术挑战:以高速和极低的损失进行切换和动态重新旋转光子的要求。这是用于光子量化计算过程的各种过程中的重要阶段,例如实现:循环记忆[8,9],同步[10]或单光子源的多重[11,12,13]和图形状态生成[14]。放大量子量子相干性,因此无法使用
随着核电迎来前所未有的机遇,NRC、业界甚至国会都认识到监管流程现代化的必要性。先进反应堆带来了截然不同的制造、建造和运营模式,再加上截然不同的商业模式,这些模式将使迄今为止已开发的监管流程得以实现并需要进行调整。核能研究所 (NEI) 1 及其成员提供了随附的提案文件,概述了对核管理委员会 (NRC) 流程、指导和法规的拟议变更,这些变更将实现更现代化的监管框架,以保持安全并提供更有效、更高效的方法来应对远程应用中快速大容量部署反应堆 (RHDRA) 的独特考虑因素。这些提案侧重于实现大规模微反应堆部署所需的监管效率和灵活性,但许多提案可适用于更大型的先进(轻水和非轻水)反应堆。这些提案与 NRC 为建立符合 2019 年《核能创新与现代化法案》(NEIMA)的新型先进反应堆的现代高效监管框架所做的宝贵努力相一致,并在此基础上进一步扩展。这些提案还将成为风险知情和基于绩效的战略和指导的基础,以许可和监管符合 2024 年《先进反应堆法案》第 208 节要求的微反应堆。此外,这些提案可以部分满足《先进反应堆法案》第 206、505、506 和 507 节中的其他要求。针对《先进反应堆法案》这些部分和其他部分的具体意见将另行提供。
可穿戴生物医学系统的快速发展如今使得实时监测脑电图 (EEG) 信号成为可能。这些信号的采集依赖于电极。这些系统必须应对设计挑战,即选择一组在性能和可用性约束之间取得平衡的最佳电极。从更大的电极集合中搜索最佳电极子集是一个具有组合复杂性的问题。虽然现有研究主要集中于仅探索有限组合的搜索策略,但我们的方法提出了一种计算效率高的方法来探索所有组合。为了避免为每种组合训练模型所带来的计算负担,我们利用了一种受小样本学习启发的创新方法。值得注意的是,该策略涵盖了所有可穿戴电极组合,同时与在每种可能的组合上重新训练网络相比,显著减少了训练时间。在癫痫发作检测任务中,所提出的方法在使用八个电极的配置下实现了 0.917 的 AUC 值。这一性能与之前的研究结果相当,但实现所需的时间却少得多,将原本需要数月才能完成的过程在单个 GPU 设备上缩短为数小时。我们的工作可以全面探索可穿戴生物医学设备设计中的电极配置,从而获得可提高性能和实际可行性的见解。
抽象需要大规模生产高度准确的模拟事件样本,以在大型强子撞机上进行的ATLAS实验广泛的物理计划激发了新的仿真技术的开发。研究了深度学习算法,变异自动编码器和生成对抗网络的最新成功,以建模地图集电磁量热计对各种能量的光子的响应。使用Geant 4将合成淋浴的特性与完整检测器仿真的淋浴进行了比较。各种自动编码器和生成对抗网络都能够快速模拟具有正确的总能量和随机性的电磁淋浴,尽管某些淋浴形状分布的建模需要更多的改进。这项可行性研究表明,将来使用这种算法进行Atlas快速量热仪模拟的潜力,并显示了一种补充当前模拟技术的可能方法。
摘要 - 在简短读取映射的最后一步中,验证了参考基因组上读取的候选位置,以使用序列比对算法从相应的参考段中计算它们的差异。计算两个序列之间的相似性和差异在计算上仍然很昂贵,因为传统上近似的字符串匹配技术继承了具有二次时间和空间复杂性的动态编程算法。我们介绍了Gatekeeper-GPU,这是一种快速准确的预一致过滤器,可有效地减少对昂贵序列比对的需求。Gatekeeper-GPU提供了两个主要贡献:首先,提高了网守的过滤精度(轻巧的预先对准过滤器),其次,利用了由现代GPU的大量GPU螺纹提供的巨大平行性,以快速检查众多序列。通过减少工作,Gatekeeper-GPU提供2.9倍的加速度至序列比对,最高为1。4×加速到全面阅读映射器(MRFAST)的端到端执行时间。Gatekeeper-GPU可从https://github.com/bilkentcompgen/gatekeeper-gpu
Stacy Hernandez 的月经一直不规律。但当出血不止时,她就害怕了。她说她至少六次去看全科医生和急诊。医生改变了她的避孕药,将原因归咎于她的体重过重,并表示出血最终会消退。但并没有。一年多后,医生要求进行超声波检查,随后进行测试,最终确定了问题所在:子宫癌。“这太不真实了,”31 岁的 Hernandez 说道,她正在犹他州家附近接受治疗。“他们不能就这样置之不理。”美国癌症协会表示,子宫癌是过去四十年中唯一存活率下降的癌症。该组织估计,今年这种疾病将导致美国约 13,250 名女性死亡,超过卵巢癌,成为最致命的妇科癌症。过去十年,发病率每年增加约 1%,黑人和西班牙裔女性的发病率上升幅度更大。研究人员表示,肥胖率上升是部分原因,因为超重会增加雌激素水平,从而加剧癌症。而且越来越少的女性选择切除子宫来治疗异常 PleaseturntopageA2