XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System区分
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准加密构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受无实例的证明（尽管在此模式下，方案对于是实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们表明，这种放宽足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO）。为了确定该构建块的可行性，我们提出了一种安全的陷门双模 CVQC 构造，假设量子随机预言模型 (QROM) 中的带错误学习 (LWE) 问题的难度。
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准密码构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受证明（尽管在此模式下，方案对于是的实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们证明这种放松足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO），并提出一种陷门双模 CVQC 的构造，可以防止量子随机预言模型 (QROM) 中的带错学习 (LWE) 问题。
文章 - 反向区分：美国违反了......法律。
乔治城大学法学院法学教授。作者非常感谢三位杰出研究助理 Danielle B. Ellison、Perry R. Cao 和 Ryan M. Pereira 的大力支持，以及研究图书管理员 Jeremy McCabe 的出色协助。还要特别感谢以下朋友和同事对本文的先前草稿慷慨地提出评论：Almudena Azcárate Ortega、Jack M. Beard、Laurie R. Blank、Michael R. Cannon、Karl Chang、David E. Graham、Peter Hulsrøj、Christopher D. Johnson、David S. Jonas、Matthew T. King、Steven A. Mirmina、James A. Schoettler、Gary D. Solis、Dale Stephens、Matthew Stubbs、Kieran R.J. Tinkler 和 Brian Weeden。这项工作也受益于作者参与 Woomera 手册项目。当然，任何错误或遗漏的责任仍由我承担。本文表达的观点不一定代表美国国防部、美国政府或任何其他实体的观点。
在区分特发性帕金森氏病和帕金森氏症症状
抽象的目标诊断运动障碍可能具有挑战性，因为它们与其他神经退行性和基底神经节疾病的类似临床表现，例如特发性帕金森氏病（IPD），基本震颤（ET），血管帕金森氏症，帕斯科派帕金森氏症，多个系统萎缩（MSA）（MSA），以及渐进性超级努力（Palsranuclear Pals）。Technetium- 99m标记的Tropane衍生物（99mtc-Trododat-1）成像可以帮助诊断帕金森氏病在早期诊断帕金森氏病，以帮助早期开始治疗。当前的研究旨在评估99mtc-Trododat-1成像在区分IPD和Parkinson-Plus综合征（PPS）中的作用。材料和方法我们分析了38名患者，转交给了我们部门进行99mtc-TrodotaT成像。这些患者在我们研究所的运动障碍诊所中进行了彻底评估，并可以诊断出IPD，Hoehn和Yahr（H＆Y）阶段I/ II（N¼28）或PPS（PSP [N¼06]和MSA [N¼04]）。纹状体摄取比（SUR），并对数据进行了统计分析。结果IPD，PSP和MSA组的平均年龄分别为56.5 12.15、65.2 11.1和51.2 3.9岁。在定性评估中，与尾状核相比，所有患者在99MTC-Trodot成像上的纹状体摄取降低降低，甲虫摄取量的降低较大。在半定位评估中，平均总SUR为0.58 0.27、0.53 0.31和0.91 0.20，IPD，PSP和MSA组分别为0.20。PSP组的总SUR最低，其次是IPD，但MSA的SUR相对较高，尽管差异在统计学上并不重要。在IPD患者组中，25/28例患者（89.3％）经历了更大的
先天免疫可以区分有益的致病性根际1
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年1月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.01.07.523123 doi：biorxiv Preprint
not-iva用于识别脑电图中的区分特征
摘要 - 我们提出了一种新方法，共同独立矢量分析（JIVA），用于获得区分特征，即可以从医学数据中互间签名，可用于研究多种条件或组之间的差异。该方法对于脑电图（EEG）数据的事件相关的研究特别有吸引力，因为它使人们能够有效地利用跨多个通道的交叉信息，同时可以使用多个时期的信息。我们介绍了通用模型，然后证明了其成功应用于驾驶实验期间收集的脑电图数据。与仅检测差异的传统分析技术相反，我们在统计学上确定了测量的带功率上的显着差异，显示了何时以及如何在同一受试者中两个实验条件发生差异。我们将JIVA功能与竞争性数据驱动方法产生的功能进行了比较，并证明了JIVA的优势，因为它完全利用了多个电极之间的统计依赖性，并将其作为获得多功能数据提供信息特征的强大数据驱动方法。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div>
摘要本文重点介绍了带通（BP）负数组延迟（NGD）功能的时间域分析。创新的NGD调查基于“ lill” - 形状被动微带电路的创新拓扑的时域实验。描述了特定微带形状构成的概念证明（POC）的设计原理。NGD电路的灵感来自最近分布的“ Li” - 拓扑。在时间域调查之前，研究了所研究电路的BP NGD规格是学术上定义的。作为基本定义的实际应用，本文的第一部分介绍了“ lill” - 电路的频域验证。POC电路是由2.31 GHz NGD中心频率和27 MHz NGD带宽的-8 NS NGD值指定的。“ Lill” - 电路的衰减损失约为-6。在NGD中心频率下 2 dB。 然后，用测得的S-参数的Touchstone数据代表的“ Lill”的两端子黑框模型被用于瞬态模拟。 测得的组延迟（GD）说明了测试的“ lill” - 电路在NGD方面作为BP函数，NGD等于-8。 在NGD中心频率处为1 ns。 使用高斯脉冲调节正弦载波进行BP NGD函数的时间域演示。 可以解释具有同时绘制良好同步输入和输出信号的创新实验设置。 可以观察到，正弦载波不超出NGD波段时，输出信号会延迟。2 dB。然后，用测得的S-参数的Touchstone数据代表的“ Lill”的两端子黑框模型被用于瞬态模拟。测得的组延迟（GD）说明了测试的“ lill” - 电路在NGD方面作为BP函数，NGD等于-8。在NGD中心频率处为1 ns。使用高斯脉冲调节正弦载波进行BP NGD函数的时间域演示。可以解释具有同时绘制良好同步输入和输出信号的创新实验设置。可以观察到，正弦载波不超出NGD波段时，输出信号会延迟。通过使用具有27 MHz频率带宽的高斯向上转换的脉冲，使用测量的“ Lill”电路的Touchstone S-参数从商业工具模拟中理解了BP NGD时间域响应。但是，当将载体调谐为大约等于2.31 GHz NGD中心频率时，输出信号包络线在大约-8 ns中。确认BP NGD响应的时间域典型行为，在测试期间考虑了具有高斯波形的输入脉冲信号。但是，必须在NGD带宽的功能中确定输入信号频谱。在测试后，与输入相比，测量的输出信号信封显示前缘，后边缘和时间效率的峰值。当前可行性研究的结果开放了BP NGD功能的潜在微波通信应用，特别是对于使用ISM和IEEE 802.11标准运行的系统。
双方量子测量，具有最佳的单面区分性
我们分析了一个复合n×n hilbert空间中的正交碱基，该空间描述了两部分量子系统，并寻求具有最佳单侧互态区分性的基础。此条件意味着在每个子系统中，n 2还原状态形成最大边缘长度的常规单纯形，相对于痕量距离定义。在两个Qubit系统的情况下，我们的解决方案与Gisin引入的优雅关节测量相吻合。我们得出了n = 3的类似星座的显式表达式，并提供了n 2个状态的一般结构，在h n n n n n n中形成了这种最佳基础。我们的构建对于已知对称信息完整（SIC）广义测量的所有维度都是有效的。此外，我们表明，区分复合系统最佳基础状态的一方测量会导致具有线性重建公式的局部量子状态层析成像。最后，我们使用两台不同的IBM机器在一组三个相互偏见的基底座上测试了引入的层析成绩方案。
小鼠与人类：树突结构区分人类与小鼠的神经网络
1 蓝脑项目，洛桑联邦理工学院 (EPFL)，Campus Biotech，1202 日内瓦，瑞士。 2 马德里理工大学和卡哈尔研究所 (CSIC) 皮质卡哈尔电路实验室，Pozuelo de Alarc´on，马德里 28223，西班牙 3 洛桑联邦理工学院 (EPFL) 大脑思维研究所拓扑学和神经科学实验室，洛桑 1015，瑞士 4 阿姆斯特丹自由大学神经基因组学和认知研究中心综合神经生理学系，阿姆斯特丹 1081 HV，荷兰 5 洛桑联邦理工学院 (EPFL) 神经微电路实验室，洛桑 1015，瑞士 6 沃州大学医院中心神经外科临床神经科学系，洛桑，瑞士 7 精神病学系精神神经科学中心，瑞士洛桑洛桑大学医院中心 8 耶路撒冷希伯来大学神经生物学系和 Edmond 和 Lily Safra 脑科学中心，9190501 耶路撒冷，以色列