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反梯度变异和昂贵的组织假设解释了在Cricetid和Murid啮齿动物高海拔时的平行脑大小减少
为了更好地了解北美和非洲山相关啮齿动物的高海拔高度（海拔3000 m）的功能形态适应，我们使用Microct扫描来获取3D图像和3D形态计量方法来计算内骨体积和颅内长度。这是对北美克里西特小鼠物种的113个低海拔和高海拔种群（两种peromyscus物种，n = 53），以及两个部落的非洲沼泽啮齿动物（五种，五个物种，n = 49）和protaomyini（四种，n = 11）。我们检验了两个不同的假设，即高海拔种群如何在高海拔种群中有所不同：昂贵的组织假设，该假设预测大脑和内部的体积将减少以降低大脑增长和维持大脑的成本；以及脑海中的假设，该假设预测，将作为直接表型效应或适应可容纳大脑肿胀并从而最大程度地减少高度疾病的病理症状的适应性。在校正了颅尺寸的一般异态变化后，我们发现在北美的peromyscus小鼠和非洲层压板（Otomys）大鼠中，高地啮齿动物的核心体积比低较低的啮齿动物较小，与昂贵的组织假设一致。在前组中，peromyscus小鼠，不仅是从高海拔和低海拔的野生捕获的小鼠中获得的，而且还从那些在普通园生实验室条件下从高度或低海拔捕获的父母中获得了颅骨。我们在这些小鼠中的结果表明，脑大小对升高的反应可能具有强大的遗传基础，这反应了相反但对脑量的较弱的影响。这些结果可能表明，选择可以在高海拔高度下减少小型哺乳动物的大脑体积，但是需要进一步的实验来评估该结论的一般性和潜在机制的性质。
四种禽类多宿主病原体中稀释效应假设的现场测试
稀释效应假说（DEH）认为，更大的生物多样性降低了散发性的风险并降低了病原体传播的速度，因为更多样化的社区在任何给定的病原体中都有较少的胜任宿主，从而减少了宿主暴露于病原体。deh预计将在载体传播的病原体和物种富含物种的群落与宿主密度升高相关时最强烈地运作。总体而言，如果较大的物种多样性导致感染载体和易感宿主之间以及受感染的宿主和易感载体之间的接触率较低，则会发生稀释。基于现场的测试同时分析了与宿主和矢量多样性相关的几种多宿主病原体的流行才能验证DEH。我们测试了四种载体传播病原体的房屋麻雀（Passer fordayus）的患病率 - 三个禽流膜孢子虫（包括鸟类疟疾寄生虫疟原虫和类似疟疾的寄生虫的寄生虫造血和白细胞）和西尼氏病毒（WNV）（WNV）（WNV）的关系。鸟类在西班牙西南部的45个地区进行采样，其中存在有关媒介（蚊子）和脊椎动物群落的广泛数据。脊椎动物人口普查是为了量化禽和哺乳动物密度，物种丰富度和均匀度。与DEH，WNV血清阳性和血孢子虫患病率的预测相反，与脊椎动物物种的丰富度甚至均匀度都没有负相关。的确，发现了相反的模式，鸟类丰富度和WNV血清阳性之间存在正相关关系，并且检测到白细胞流行率。当将矢量（mos- quito）丰富性和均匀度纳入模型时，WNV患病率与脊椎动物社区变量之间的所有先前关联保持不变。在任何测试的模型中，尚未发现疟原虫患病率和垂直社区变量的显着关联。尽管研究的系统具有多种特征，这些特征应有利于稀释效应（即，载体传播的病原体，
纠结的量子假设检验的状态
大多数物理学家通过热力学引入熵。熵是控制绝热过程下转换的基本和独特数量：当且仅当熵不降低1时，才能实现封闭系统的两个兼容状态之间的转换。但是，它在信息理论的更抽象领域中也具有至关重要的作用。尤其是一种称为相对熵的发电，提供了一种测量概率分布之间的区分性的方法。将概念扩展到量子状态很具有挑战性，因为量子状态的非交通性特征意味着有许多可能的方法可以定义这种扩展。一种独特而明确的解决方案来自量子假设检验的研究，其中为我们提供了两个量子状态之一ρ或σ的多个副本，目标是区分两种状态。将ρ误以为σ的概率与副本的数量成倍衰减，相应的指数完全由相对熵的量子变体给出。
来自晶格假设的通用计算提取器和多位AIPO
随机Oracle（RO）模型；然后，随机甲骨文是通过良好的“加密哈希函数”（例如SHA-3）实例化的，希望所得的方案仍然安全。RO方法的众所周知的应用包括Fiat-Shamir Transform [FS87]和Fujisaki-Oakamoto Trans- trans- [FO99]。但是，RO方法只是一项经验法则，在理论上被证明是不合理的：在开创性的工作中，Canetti等人。[CGH04]设计了一种在随机Oracle模型中安全的方案，但是当随机Oracle被任何函数替换时，它是不安全的。即使以这些负面的结果，随机的甲骨文方法仍然流行，因为人们认为已知的反例人为地人为地人为。希望在自然和实际情况下，可以安全实例化随机甲骨文。一种自然的补救措施是识别“类似RO的”概述，这些概述足以用于重要的应用，然后在良好的假设下具有此类属性的哈希功能。沿着这条线，现有文献中已经提出了许多安全概念，例如点混淆[CAN97]，相关性Intractabil- ity [CGH04]，相关输入安全性[GOR11]和通用计算提取器（UCES）[UCES）[uces）[BHK13]。在本文中，我们专注于点混淆和uces的构建。
长长的神经生物学：假设和未解决的问题
拖拉图是脑白质的虚拟表示。它由数百万的虚拟纤维组成，编码为3D polyline，近似于白质轴突途径。迄今为止，拖拉图是最准确的白质表示形式，因此用于诸如神经塑性，脑部疾病或脑网络的术前计划和研究。然而，众所周知的问题是，大部分的拖拉机在解剖学上并不合理，并且可以被视为跟踪程序的伪像。使用验证者，我们使用一种新颖的完全监督的学习方法解决了过滤术的问题。与基于信号重建和 /或大脑拓扑正则化的其他方法不同，我们使用现有的白质解剖学知识来指导我们的方法。使用根据解剖学原理注释的拖拉图，我们训练我们的模型验证者，以将纤维分类为解剖上合理或不合理的纤维。所提出的验证模型是一种原始的几何深度学习方法，可以处理可变尺寸纤维，同时又不变到纤维方向。我们的模型将每个文件视为点的图表，并且通过通过提出的序列边缘卷积之间的边缘学习特征，它可以捕获基本的解剖学特性。在一组广泛的实验中，输出过滤结果高度准确，稳健，并且快速；使用12GB的GPU，对1m纤维的拖拉图进行了填充，需要少于一分钟。可在https://github.com/fbk-nilab/verifyber上获得验证实现和训练有素的模型。
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
不考虑 IID 假设的量子态学习特性
我们开发了一个框架，用于学习量子态的特性，超越了独立同分布 (iid) 输入状态的假设。我们证明，给定任何学习问题（在合理的假设下），为 iid 输入状态设计的算法可以适应处理任何性质的输入状态，尽管代价是训练数据大小（又称样本复杂度）的多项式增加。重要的是，如果所讨论的学习算法只需要非自适应的单拷贝测量，那么样本复杂度的这种多项式增加可以显着改善为多对数。除其他应用外，这使我们能够将经典阴影框架推广到非 iid 设置，同时仅导致样本效率的相对较小的损失。我们利用置换不变性和随机单拷贝测量来推导出一个新的量子德菲内蒂定理，该定理主要解决测量结果统计问题，反过来，在希尔伯特空间维度上具有更有利的扩展性。
重新审视Axelrod的假设：北半球常绿的硬化橡树的起源是什么？
Quercus属（Oaks）是Fagaceae家族中生物多样性最多的属，其中包括分布在北半球的400多种。橡树种类与松树一起在森林生态系统中起着至关重要的作用，因为它们是最大的树木生物量，并支持中纬度森林中最大的物种多样性[1]。与其他属不同，例如带有上述的Pinus或密切相关的岩石果，Oaks在形态学，解剖学，物候，生理和生态和生态特征和策略中显示出显着的差异。这种异质性使橡树物种能够在该属的巨大分布范围内占据广泛的不同气候和环境[2]。橡木物种的确切数量仍然不确定，并且可能无限期地保持如此无限。难度在于这些物种形态特征的显着可塑性，以及物种之间的杂交和渗入。尽管如此，几位与该属的作者最近解决了非同叶进化枝内的许多关系 - 通过应用分子数据，经过了广泛的重新分类[3-8]。因此，在对亚属进化枝的最后一次重大修订[5]之后，Quercus属已分为两个亚属：近代的塞里斯（旧世界橡树）和果酱（新世界橡木），以及八个部分：cyclobalanopsis，ilex和cerris suberius cerris and cerranus subnus and loctae and oft unt obbate and oft unt obbate untib andob insob insob insob，亚凝胶Quercus（图1）。除了教派外，目前严格存在于世界各地的每个部分。Quercus，具有霍拉克斯分布和两个分离的种类。Ponticae。尽管2017年之前的研究正在考虑对各节或子属的一些不同概念，但我们将在本综述中提到当前的概念。两个子属的起源都被认为位于各自的地区，旧世界[8]和
多授权功能加密与标准假设的有界碰撞∗
多权利功能加密（MA -FE）[Chase，TCC'07; Lewko-Waters，Eurocrypt'11； Brakererski等人，ITCS'17]是对功能加密（FE）的普遍概括，其中心目标是将信任假设从单个中心信任的关键权威转移到一组多个独立和非相互作用的关键机构。在过去的几十年中，我们看到了从各种假设和各种安全性水平的FE支持不同功能类别的新设计和构造方面的巨大进步。不幸的是，在多权设置中尚未复制同样的情况。当前的MA-Fe设计范围是相当有限的，其正面结果仅因（全部或全部）属性功能而闻名，或者需要通用代码混淆的全部功能。Brakerski等人提供的含义可以部分解释MA-FE中的最新技术。（ITCS'17）。表明，即使只有在有限的收集模型中安全的磁盘方案才能安全，即使MA -FE方案才能安全，即使在界限模型中，每个机构最多都会损坏了通用的混淆方案。在这项工作中，我们重新审视了Ma -fe的问题，并表明从Ma -Fe到混淆的现有含义并不紧张。我们提供了新的方法来设计MA -FE，用于简单和最小的加密假设的电路。我们的主要贡献总结为