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解开其量子纠缠和动态
在他们的研究中名为“在BI 0.5 SB 1.5 TE 3中以压力引起的超导性的环境压力进行的“创造，稳定和调查”，发表在美国国家科学院学院会议录中，Liangzi Deng教授Liangzi Deng和Paul Ching-wu Chu of Antival of Antival of Antival of Antival of Antival of Antival of Antival of Bythy of Bythyics of Ankity of Nower of Underc of Suff the Unding In In Inked Hif In In Inky In In Ingun In Ingun In In Ki5 S.5 SB 1（B 1.5 SB）BB。压力 - 没有改变其化学或结构的压力。
来自标准模型中配对的动态分散功能加密
摘要。动态分散功能加密（DDFE）。（加密20）表示（多客户）功能加密的强大概括。它允许用户动态加入并贡献私人输入，以单独控制联合功能，而无需信任的权威。最近，Shi和Vanjani（PKC'23）提出了用于掩盖功能内部产品（FH-IP）的第一个多客户功能加密方案，而无需依赖随机的甲壳。毫无意义地，他们的构建仍然需要一个值得信赖的关键权威，因此，打开了一个问题，即标准模型中是否可以存在全面的FH-IP-DDFE。在这项工作中，我们通过引入可更新的伪零共享来回答这个问题，这是一个新颖的概念，它提供了在标准模型中构建安全DDFE计划所需的关键功能和安全性。我们的第二个贡献是一种新颖的证明策略，它在将FH-IP的任何功能加密方案转换为FH-IP-DDFE时可以保持自适应安全性。一起，这两种技术实现了FH-IP-DDFE的模块化构造，该模块化是可抵抗标准模型中自适应消息和关键查询的安全性。此外，我们的伪零共享方案具有很高的用途，可以在标准模型中获得属性加权总和的第一个DDFE，并补充了Agrawal等人最近基于ROM的结构。（加密23）。
基于DRBRO的基于动态增强的路线优化，用于在移动临时网络中发现有效的路线发现
已经通过无线网络中的路线发现方法探索了各种研究。Perkins和Royer（1999）开发了AODV，这是一种反应性协议，可降低开销的路由，但经历了高潜伏期。Johnson等人。 （2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。 Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。 Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Johnson等人。（2001）提出了DSR，允许源路由，但面临可扩展性问题。Clausen和Jacquet（2003）引入了优化的链路状态路由（OLSR）协议，该协议保持了主动的路线，但能源消耗增加。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。 （2020）增强了适应性，但需要更高的计算。 Sharma等。 （2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。 Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Zhang等人提出的基于增强学习的路由。（2020）增强了适应性，但需要更高的计算。Sharma等。（2022）合并聚类以优化路由，减少控制开销，但缺乏实时适应性。Viji Gripsy等。 （2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。 提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。Viji Gripsy等。（2023）集中于AI驱动的优化如何增强无线传感器网络中的异常检测和节能路由。提出的基于动态增强的路线优化（DRBRO）是通过集成增强学习和实时流量分析以进行更高数据包提供，优化能耗和改善网络昏迷性的基于这些进步的。
对部分观察到的动态系统的深度学习
摘要：微分方程（EDP）是各种科学学科中动态系统月球化的基石。传统上，科学使用一种严格的方法与物理证明，收集余额并得出理论模型。ce-Ce持续时间，研究的简化和模拟可能会掩盖我们对基本现象的理解。本文探讨了从动态系统中获取的数据可用于改进和/或得出更好模型的方式。magriscript特别关注部分观察到的动力学，其中未完全测量或观察到系统的完整状态。感谢部分观察到的系统的理论，包括Mori-Zwanzig和Takens定理的形式主义，我们激励了非马克维亚结构，尤其是不同的延迟方程（EDR）。通过将神经网络的表达能力与EDR相结合，我们提出了用于系统的新模型
动态MMWave网络中自适应用户协会的多代理增强学习
摘要 - 网络密集型和毫米波技术是可以满足移动网络第五代（5G）的能力和数据速率要求的关键推动力。在这种情况下，通过本地观察设计低复杂性政策，但能够适应有关全球网络状态和网络动态的用户关联是一个挑战。实际上，文献中提出的框架需要连续访问全球网络信息，并在无线电环境变化时推荐关联。与这种方法相关的复杂性，这些解决方案不太适合致密的5G网络。在本文中，我们通过设计一种基于多代理增强学习的用户关联的可扩展且灵活的算法来解决此问题。在这种方法中，用户充当独立代理，仅基于其本地观察结果，就会学会自主协调其行动，以优化网络总数。由于代理之间没有直接的信息交换，因此我们还限制了信号开销。仿真结果表明，所提出的算法能够适应无线电环境的（快速）变化，因此与最先进的解决方案相比提供了大量的总和利率增益。
关于最佳动态治疗方案的教程
动态治疗方案是一系列根据个人随着时间的流逝而不断发展的状态量身定制的治疗决策规则。在精确医学中，已经非常重点放在寻找最佳的动态治疗方案上，如果人口中的每个人都跟随，平均将产生最佳结果。从方法论和应用的角度进行了广泛的研究。本教程的目的是为那些对最佳动态治疗方案感兴趣的读者，具有系统的，详细但易于访问的介绍，包括在因果推理的框架内对该主题的正式定义和表述，确定假设，将兴趣的因果量链接到现有数据和估算方法的现有统计模型和实际方法以及数据和数据的现有方法和数据以及这些方法和数据的现有方法和数据以及这些方法和数据的实际方法以及这些方法以及这些方法和数据的实际方法。
一项关于与区块链密钥管理集成的动态AES加密集成的调查
为了应对这些挑战，它提出了一种混合方法，该方法将动态高级加密标准（AES）加密与基于区块链的密钥管理集成在一起。动态AES通过为每个数据实例生成唯一和适应性的键来引入特定文件的加密，从而大大降低了与密钥折衷相关的风险。周期性钥匙旋转进一步增强了系统对攻击的弹性。区块链技术为管理加密密钥提供了一个分散的防篡改框架。其不变的分类帐确保了安全的钥匙存储，可审核性和对未经授权修改的抵抗，从而消除了与集中式系统相关的漏洞。通过组合这些技术，混合框架确保了稳健的数据安全性，细粒度的访问控制以及对云系统的增强信任。
电活性4D多孔支架基于导电聚合物作为反应迅速且动态的体外细胞培养平台
摘要：在体内，细胞居住在3D多孔和动态的微环境中。它提供了在生理和病理过程中调节细胞行为的生化和生物物理提示。在基本细胞生物学研究，组织工程和基于细胞的药物筛查系统的背景下，挑战是开发相关的体外模型，以整合细胞微环境的动态特性。利用有希望的高内相乳液模板，我们在这里设计了一个具有广泛互连的孔隙率的Polyhipe支架，并将其内部3D表面官能化，具有薄薄的电活性导电聚合物聚（3,4-乙基二乙烯二苯乙烯）（PEDOT）将其变成4D电子scappersive。所产生的支架与成纤维细胞，支持的细胞浸润和宿主细胞具有细胞相交，这些细胞显示出3D扩散的形态。它在富含离子和蛋白质的复杂培养基中表现出了强大的致动，并且其电子恢复活力并未通过成纤维细胞定殖改变。多亏了自定义的电化学刺激设置，在共聚焦显微镜下，Polyhipe/Pedot支架的机电响应在原位表征，并显示出10％可逆的体积变化。最后，在几个机电刺激的循环中，设置用于实时监测和原位成纤维细胞在Polyhipe/Pedot支架中培养的原位成纤维细胞。因此，我们证明了这种可调节支架的概念证明，作为未来4D细胞培养和机械生物学研究的工具。关键字：工程细胞微环境，4D支架，响应式细胞培养平台，Polyhipe，Pedot，电子导电聚合物，原位细胞刺激■简介
先天免疫中NF-κB反应的动态调节
摘要：后生动物已经制定了保护自己免受致病攻击的策略。这些保存的机制构成了由先天和适应性反应组成的免疫系统。在两种类型中，先天免疫系统涉及快速反应的激活。NF-κB信号通路在感染过程中被激活，并导致及时控制的免疫反应基因的表达。然而，当不符合措施时，NF-κB途径的激活可能是有害的。他们的调节对于防止炎症性疾病或癌症的发展是必要的。介导昆虫和哺乳动物中免疫机制的NF-κB途径的相似性使果蝇Melanogaster成为研究先天免疫反应和学习一般机制的合适模型，这些模型也与人类相关。在这篇综述中，我们总结了中央NF-κB轨道的动态调节的了解，并详细介绍了IMD途径的分子水平。我们报告了核蛋白Akirin在NF-κB调节中的作用。果蝇模型的使用允许理解该中央NF-κB途径的细节调节。