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降低基于基质代码的签名方案的签名大小
在理解新的，但同时是旧的建议方面取得了巨大进展。实际上，在最后一轮中针对候选人[4,23]的一些突破性的隐性结果敦促NIST为数字签名开放一个额外的回合[1]，期望在签名和关键大小之间实现潜在的硬性问题和比率的更多多样性。在这一额外的一轮中，NIST表示他们希望选择具有较小签名和不基于结构化晶格的快速验证的方案。适合描述的直接候选者是基于UOV [19]的多元签名，其本质上具有很小的签名。这些缺点是他们通常拥有巨大的公共钥匙，并且不能保证建筑的安全性。在频谱的另一端，是沉重但可证明的菲亚尔·沙米尔（Fiat-Shamir）签名。在几年的过程中，由于通用签名大小的巨大改进，他们从极低效率低下到合理的标准化候选人。现在，根据菲亚特 - 沙米尔范式，在额外的回合中有超过12个候选人。其中三个，Meds [11]，Alteq [22]和更少的[3]使用Goldreich，Micali和Wigderson的GMWσ-Protocol [17]，最初是在图均等概率上提出的，但可以从任何难题的问题中构成。例如，MEDS使用矩阵代码等价问题，其中对象是ma-trix代码，而等效性是双向的双向指行使线性变换。alteq使用一般线性群的交替的三连线形式等效性，但现在起作用在三个“侧面”上。最后，少量使用lin- ear code等效性，其中对象是锤击代码和等价缩放排列的。在所有这些方案中，异构体是在签名中编码的，并且典型地构成了其中的大多数。找到同量法的紧凑表示形式，因此直接影响签名的大小。在本文中，我们的目标是更有效地编码异构体，同时保持对其他性能指标（公共密钥大小和计算性能）的影响。
咨询新的能源 - 库库模型 - 录制 - odec- ...
NRECA的新案例研究系列将重点放在了一个新的能源资源模型中，该模型即将在许多电动合作社中实现 - 一种传统的公用事业模型内而外。电动发电单元的燃料混合物正在发生变化。它包括风的产生，能源存储和太阳能 - 公用事业规模和幕后。消费者与这些资源互动的方式也随着电动汽车充电，消费者安装的智能恒温器以及创新的费率计划即将发挥作用。由于这些资源成为供求投资组合不可或缺的一部分，因此它们的综合效果将是取代传统发电厂生产的能量并破坏公用事业现状。不断变化的一代混合物在许多方面都会影响网格操作。系统负载模式，数十年来一直保持稳定的每日，每月和季节性用电的变化，随着太阳能达到较高的渗透水平，并且消除消费者的需求更多，因此变得越来越多。经济发电厂的经济调度是由太阳和风等“必备”资产塑造的，太阳能和风能在太阳闪耀或风吹来时将其输出不断馈入电网。电网上的功率流现在是双向的。由于这些变化，批发电源供应商（包括发电和传输（G＆T）合作社）及其分销成员之间的关系也在发生变化。适应这种新模型并管理相关的业务中断是分销合作社和G＆TS所面临的关键挑战。以下是G＆T合作社，旧的Dominion Electric合作社（ODEC）的案例研究，与其成员紧密合作，通过在三个州建立大量的分布式太阳能项目，将其电源转换为可持续的低碳资源。在我们的网站上找到有关NRECA的新能源资源模型计划和其他案例研究的更多信息：https：//www.cooperative.com/topics/power-supply-wholesale-markets/pages/new-energy-eenergy-resourge-resourge-resource-modeliniatiatiative.aspx。有关问题或查询，请联系：NRECA合作业务解决方案副总裁Paul Breakman：Paul.breakman@nreca.coop Ph：703.907.5844
社论：交叉反应免疫和 COVID-19
SARS-CoV-2 和 COVID-19 就像一场现代瘟疫一样影响着世界，在全球蔓延。当人类发现这种新瘟疫带有变种时，人类更加恐惧，而且即使感染了一种病毒，也并不意味着对所有变种都具有免疫力。但是，正如以前的流行病一样，由于医学科学的进步和病毒自身进化为危害较小的形式，COVID-19 的致命性和传播范围已经减弱到令人稍感担忧的现状。SARS-CoV-2 和 COVID-19 在对世界造成致命袭击的高峰期受到了密切关注，这揭示了一些现在用于抗击这种流行病的方法。我们现在知道，与我们不同，我们的免疫系统对 SARS-CoV-2 并不感到意外，因为在 COVID-19 流行病爆发之前，我们就存在对 SARS-CoV-2 的交叉反应免疫。交叉反应性免疫是由特定病原体或抗原引起的抗体和记忆B细胞和T细胞介导的，这些病原体或抗原也能对其他病原体或抗原作出反应 (1)。交叉反应性是适应性免疫的主要特征，蛋白质抗原（表位）内小部分识别 (2) 和同源 B 细胞和 T 细胞受体的多特异性 (3,4) 高度支持这种免疫反应。人类普通感冒冠状病毒 (hCoV) 作为对 SARS-CoV-2 产生交叉反应性免疫的潜在来源而受到广泛关注 (5)。然而，也有报道称 SARS-CoV-2 与无关病毒 (6)、细菌 (7)、疫苗 (8,9) 甚至食物抗原 (9) 之间存在免疫交叉反应。激活交叉反应性免疫并非总是具有保护作用，也可能产生免疫病理学 (10)。此外，免疫交叉反应是双向的，SARS-CoV-2感染以及COVID-19疫苗也可诱导交叉反应性免疫。事实上，SARS-CoV-2和COVID-19疫苗与人体组织之间存在免疫交叉反应，这提出了SARS-CoV-2感染和COVID-19疫苗可能导致自身免疫反应的可能性（见图1）（11）。显然，预先存在的交叉反应性免疫必定对形成对病毒和COVID-19疫苗的免疫反应产生重大影响，但其影响程度和对保护的贡献仍未确定。同样，SARS-CoV-2和COVID-19疫苗也可能产生重大的交叉反应性免疫学后果，需要进行研究。在这篇关于“交叉反应性免疫学”的前沿研究课题中，
电力储能系统（ESS）中多层拓扑的好处
较早的一代住宅太阳能系统与逆变器相关，后者将电源从太阳能电池板转换为阳光数小时的电源。超额电源可以卖回公用事业公司，但是在黑暗的几个小时内，最终用户仍然必须依靠公用事业来供电。公用事业公司能够通过调整其定价模型并将住宅客户调整到“使用时间”费率来利用这些限制，从而在没有太阳能时收取更多费用。将ESS添加到系统中，使用户能够通过所谓的“剃须刀”来对抗并保护自己免受高能源成本的影响，并将其太阳能电池板收集的电力存储在电池中，并使用这些电池随时提供电力需求。电池技术的发展导致了锂离子（锂离子）电池组的生产，其单位质量和单位量的充电存储量比较旧的技术铅酸电池高得多。结合有效的双向功率转换系统，这些系统可用于在3至12千瓦的范围内创建紧凑的壁挂式ESS单元，能够提供24小时或更长时间的房屋。，尽管具有能量密度优势，但锂离子电池有一些缺点，尤其是在安全方面，包括在高压下过热或损坏的趋势。这可能会导致热失控和燃烧，因此需要安全机制来限制电压和内部压力。存储容量由于老化而导致多年操作后最终失败而导致存储容量也会恶化。因此，每个电池组都必须包括电子电池管理系统（BMS），以确保安全有效的操作。与太阳逆变器不同，ESS必须以两种不同的模式运行：1。充电模式，电池充电2。备用模式，当电池为此提供连接负载的电源时，ESS电源转换系统始终是双向的。与太阳能电池板相结合的住宅ESS被广泛分为DC或AC耦合系统。在DC耦合系统中，单个混合逆变器结合了双向电池转换器的输出和DC-DC太阳能MPPT（最大功率点跟踪）在通用的直流总线上，然后提供网格绑定的逆变器阶段。但是，AC耦合系统（有时称为“ AC电池”）变得越来越流行，因为这种类型的ESS可以很容易地添加到本来已经存在的太阳能安装中，该安装原本不包括储能。这是因为AC耦合ESS直接与网格绑定。另一个优势是可以轻松地平行此类系统以提供更大的功率能力和存储能力。
节能储能系统 (ESS) 中多级拓扑的优势
早期的住宅太阳能系统通过逆变器与公用电网相连，逆变器在日照时间内将太阳能电池板的电力转换为交流电。多余的电力可以卖回给公用事业公司，但在黑暗时期，最终用户仍然必须依靠公用事业公司提供电力。公用事业公司已经能够利用这些限制，通过调整定价模式，将住宅客户转移到“使用时间”费率，从而在太阳能不可用时收取更多费用。在系统中添加 ESS 使用户能够应对这种情况，并通过所谓的“削峰”保护自己免受高昂的能源成本，将太阳能电池板收集的电力存储在电池中，并随时使用这些电池满足他们的电力需求。电池技术的发展导致了锂离子 (Li-ion) 电池组的生产，其单位质量和单位体积的电荷存储量比旧技术的铅酸电池高得多。结合高效的双向电源转换系统，这些电池可用于创建 3 至 12 千瓦范围内的紧凑型壁挂式 ESS 装置，能够为家庭供电 24 小时或更长时间。然而，尽管锂离子电池具有能量密度优势，但它们也有一些缺点，特别是在安全性方面，包括在高电压下容易过热或损坏。这可能会导致热失控和燃烧，因此需要安全机制来限制电压和内部压力。存储容量也会因老化而降低，导致运行几年后最终出现故障。因此，每个电池组都必须包含一个电子电池管理系统 (BMS)，以确保安全高效的运行。与太阳能逆变器不同，ESS 必须在两种不同的模式下运行：1. 充电模式，即电池正在充电时 2. 备用模式，即电池为连接的负载供电时 因此，ESS 电源转换系统始终是双向的。与太阳能电池板结合的住宅 ESS 大致分为直流或交流耦合系统。在直流耦合系统中，单个混合逆变器将双向电池转换器和 DC-DC 太阳能 MPPT（最大功率点跟踪）级的输出组合在公共直流总线上，然后为并网逆变器级供电。然而，交流耦合系统（有时称为“交流电池”）正变得越来越流行，因为这种类型的 ESS 可以轻松添加到现有的太阳能装置中，而这些装置最初不包括能量存储。这是因为交流耦合 ESS 直接连接到电网。另一个优点是，这种系统可以轻松并联以提供更大的功率和存储容量。
卷17∙数字∙4∙2024Page 1800 ...
细胞衰老的抽象标志物是骨组织中炎症，还原性和萎缩性变化的指标之一，并且在植入物的预测中观察到数量的增加，这些植入物的预测是长长的使用寿命，并且是植入物的预测，植入物具有植入周周症状的迹象或周围骨组织的植入症迹象。将细胞老化对植入物周围植物区域骨变化的影响的重要性系统化，并评估使用塞溶剂剂作为优化牙齿内钛载体（植入物（植入物和微植物）在牙科实践中的功能）的方法的前景。这项研究是以综合文献综述的形式进行的。搜索有可能包含与研究目标信息的目标出版物的搜索是通过使用关键字及其组合进行的Google Scholar Service进行的。细胞衰老是慢性炎症的一种致病成分，包括在放置牙齿植入物和正畸小型植入术的投射中发展的疾病，并由植入植入术或颈椎炎的临床图表表示。与细胞衰老和慢性炎症相关的分泌表型之间的关系是双向的：慢性炎症会激发细胞衰老的发展，包括早期衰老，以及衰老细胞的存在支持慢性炎症的过程。In the studied models of periodontitis and senile osteoporosis, it was proved that the effect of cellular senescence and premature cellular senescence on the state of bone tissue in general is negative and it's characterized by inhibition of osteogenic differentiation and activation of osteoclastic activity, these processes can occur even after the installation of various designs of implants and grafts into bone tissue as part of a complex reaction of the body to异物。通过调节免疫反应，减少干预站点中的初始细胞数量，并控制安装结构的不同阶段，并刺激了安装结构的不同阶段，刺激了安装的构成效果，并控制了剂量的整合阶段，从而减少牙科实践中的各种植入物设计的功能，从而优化了牙科实践中使用的各种植入物设计的功能的预后，并刺激了安装效果的不同阶段，并刺激了构成的序列效果，并控制了剂量的序列，并降低了牙齿实践的初始数量破骨细胞。同时，有关细胞衰老效果的校正以及使用鼻溶液和鼻溶剂的前景的总数，以优化牙科实践中各种形式植入物功能的预后的预后受到限制，并以明显的异质性为特征，这意味着需要进一步的目标研究。
原子、分子、固体、原子核和粒子的量子物理学，第二版。
自本书第一版出版以来，量子系统物理学领域取得了许多进展，特别是在基本粒子领域，这使得编写第二版的必要性显而易见。在编写第二版时，我们向那些我们知道在课程中使用本书的教师征求了建议（也向那些我们知道没有使用本书的教师征求了建议，以了解他们对本书的反对意见）。第一版广受欢迎，这使我们能够广泛征求意见，了解使第二版更加有用的方法。我们无法对所有收到的建议采取行动，因为有些建议与其他建议相冲突，或者由于技术原因无法实施。但我们确实对这些建议的普遍共识做出了回应。许多第一版的用户认为，应该在本书中添加新主题，通常是量子力学中更复杂的方面，例如微扰理论。但也有人说，第一版的水平非常适合他们教授的课程，不应该改变。我们决定通过在新版本中以新附录的形式添加材料来尝试满足这两组人的需求，但是我们这样做的目的是保持附录和正文的分离，这是原版的特点。更高级的附录很好地整合在正文中，但这是一种单向的，而不是双向的整合。阅读这些附录之一的学生会发现正文中有很多地方提到了发展的动机和使用其结果的地方。另一方面，如果学生因为课程水平较低而没有阅读附录，他不会因为正文中有很多地方提到他不使用的附录中的材料而感到沮丧。相反，他只会在正文中找到一两个简短的括号陈述，告诉他存在一个与正文中处理的主题有关的可选附录。第二版中新增或有重大改动的附录有：附录 A，狭义相对论（增加了一些实例并简化了一个重要计算）；附录 D，波群的傅里叶积分描述（新）；附录 G，方阱势下时间无关薛定谔方程的数值解（完全重写，包含一个在微型计算机上求解二阶微分方程的 BASIC 通用程序）；附录 J，时间无关微扰理论（新）；附录 K，时间相关微扰理论（新）；附录 L，玻恩近似（新）；附录 N，单电子原子的角和径向方程的级数解（新）；附录 Q，晶体学（新）；附录 R，经典和量子机械电磁学中的规范不变性（新）。许多附录（包括新旧附录）的末尾都添加了习题集。特别是，附录 A 现在包含一套简短但全面的习题集，供以相对论为主题开始“现代物理”课程的教师使用。
体重指数，2型糖尿病和骨矿物质密度之间的因果关系：孟德尔随机化
骨质疏松症（OP）是一种全身性骨代谢疾病，其特征是骨骼质量减少，骨头小梁的逐渐丧失和骨矿物质密度降低（BMD）[1]。随着社会的发展以及人类生活方式和饮食方式的变化，超重和肥胖的普遍性已经上升。世界卫生组织（WHO）将超重和肥胖定义为对人类健康产生不利影响的脂肪积累，并建议将体重指数（BMI）用作诊断工具[2]。一些研究[3]提出了较高BMI对OP的保护作用，并且在BMI值和BMD之间观察到正相关。但是，2型糖尿病的发展与BMI密切相关，研究表明，BMI的增加增加了2型糖尿病发作的风险[4-9]。此外，BMD和BMI之间的相关性可以是双向的[10]，在相对肥胖症的情况下是阳性的（BMI 18。0–31。2 kg/m 2）和在严重的肥胖情况下进行负面影响（BMI 31。3–40。6 kg/m 2）。 这些发现表明，研究2型糖尿病，BMI和BMD之间关联的调用观察性研究可能会受到潜在混杂因素和反向因果关系的影响，并可能导致偏见和不准确的结论。 Mendelian随机化（MR）采用遗传变异作为一种工具变量，以在危险因素和疾病之间建立因果关系。 该研究利用UVMR和MVMR研究了2型糖尿病和BMI对BMD的影响。6 kg/m 2）。这些发现表明，研究2型糖尿病，BMI和BMD之间关联的调用观察性研究可能会受到潜在混杂因素和反向因果关系的影响，并可能导致偏见和不准确的结论。Mendelian随机化（MR）采用遗传变异作为一种工具变量，以在危险因素和疾病之间建立因果关系。该研究利用UVMR和MVMR研究了2型糖尿病和BMI对BMD的影响。此方法有效地解决了潜在的混杂和逆转因果关系的问题，使其成为传统流行病学方法的宝贵综合[11]。多变量Mendelian随机化（MVMR）是单变量的Mendelian随机化（UVMR）的扩展，考虑到多种性状的多态性[12]。MVMR的假设更具包容性，因为遗传变异可能会影响几个测量的暴露，并且相应地扩展了排除限制和交换性假设。MVMR在估计初级暴露对结果的直接影响方面给出了一致的结果，而没有充当介体的次级暴露的混淆影响。灵敏度分析，以评估各种假设对研究结果的影响并确保鲁棒性。进行了介导的MR分析，以评估BMI对BMD的影响是否由2型糖尿病介导。
引用狗和c的Elik T（2024）内分泌代谢中肠道菌群的研究趋势：主题和文献计量分析。正面。
肠道分子对于人体来说是必不可少的。据估计，我们体内的微生物共同占人类细胞数量的十倍（Qin等，2010）。最近的证据强烈表明，这些微生物的功能几乎像额外的器官，积极参与塑造和维持我们的生理学（Qi等，2021）。肠道微生物群在调节激素水平，对宿主激素的反应甚至产生其激素方面起关键作用（Sudo，2014年）。因此，它被认为是完全闪烁的内分泌器官，其作用范围延伸至遥远的器官和途径（Qi等，2021）。微生物群和激素之间的复杂关系对健康，行为，代谢，免疫和繁殖的各个方面具有深远的影响（Neuman等，2015）。健康的肠道微生物群由6个门组成，包括富公司，细菌植物，肌动杆菌，proteeobacteria，fusobacteria和verrucomicrobia（Crudele等，2023; Hamjane et al。，2024）。两个门的富公司和细菌剂占肠道菌群的90％（Hamjane等，2024）。菌群组成的变化会显着影响健康。这些变化可以在原因或后果的背景下进行评估。然而，不可否认的是，肠道菌群与我们身体的系统协同作用，以深刻影响健康。微生物群和激素之间的相互作用是双向的。在William的评论中所证明的是，激素具有直接影响菌群多样性和组成的能力，而相反，微生物群可以调节激素的产生并介导激素功能（Williams等，2020）。肠道菌群的组成因性激素，下丘脑 - 垂体 - 肾上腺（HPA）轴和胰岛素的失调，喂养行为和肥胖（Yoon and Kim，2021; Farzi et al。，2018; Kelly et al。，2018; Kelly et al。，2015; rusch et;肠道菌群通过与胰岛素，生长素素和GLP-1等激素相互作用，在调节喂养行为和代谢中起关键作用（Williams等，2020）。研究肠道菌群与肥胖之间关系的研究解释了肠道微生物群可以改变宿主代谢以及不疾病的肠道肠菌群在肥胖发展中的作用（Qi等，2021; Angelakis等，2012; Everard et el。，Everard等，2013; Everard等，2013）。肠道菌群产生的数十种代谢产物会影响能量调节和胰岛素敏感性（Qi等，2021;Wahlström等，2016）。代谢物，例如短链脂肪酸（SCFA）和胆汁酸在代谢综合征的中心病理中起重要作用，例如胰岛素抵抗；这些代谢物是影响能量平衡和胰岛素敏感性的肠道菌群的产物（Wahlström等，2016; Den Besten等，2015）。此外，抗糖尿病药物通过促进负责SCFA产生的微生物群生长，从而对丁酸酯和丙酸酯的水平产生积极影响。了解肠道细菌代谢物在内分泌疾病发展中的各种影响对于发现针对代谢疾病的新靶标和新药的发展至关重要。这些微生物群驱动的效应的潜力是深刻的，需要进一步研究其基础。
量子计算和人工智能——引人注目的组合
2024 年有望成为量子计算的突破之年。我们即将看到量子和人工智能 (AI) 之间共生关系的出现。这具有巨大的潜力，可以推动这两个领域的进步，突破可能的界限。由于我们终于达到了摩尔定律的极限，我们需要替代方法来提高计算性能。将量子计算与人工智能结合起来正在开启一些令人兴奋的可能性。它是双向的。我们可以越来越多地使用人工智能来检测和补偿量子计算中的异常——目前阻碍其快速发展的因素——另一方面，利用量子计算来扩展人工智能的发展。我们能够利用量子系统的巨大计算能力只是时间问题——这将推动药物发现等领域的突破，并通过在眨眼间处理复杂算法的能力彻底改变金融市场。但一些专家表示，我们可能还需要 10 年才能达到这一点。尽管有可能比传统的硅基计算快很多倍，但这项技术仍然容易出错。用于量子计算的量子比特必须足够稳定才能产生有意义、准确的结果。如果它们不稳定，那么结果就不可靠。尽管我们在获得和保持量子系统稳定状态方面取得了进展，但进展仍然不够快。当然，启动和运行量子计算机比传统计算机要复杂一些。在超导量子比特技术中，量子比特使用微波进行控制和测量。它们本质上很脆弱，容易受到周围环境噪声的影响——这意味着它们会受到热噪声、电磁干扰和材料缺陷等因素的影响。即使是简单的操作或测量也会导致错误。这意味着量子计算必须始终在高性能计算系统上进行交叉检查——这一事实严重削弱了当前量子计算机的实用性。尽管 HPC 系统是世界上最强大的传统计算机，但在某些计算中，其速度比量子计算机慢很多倍。如今，为了微调量子比特，我们手动优化微波脉冲的形状——但规模有限，因为实际上，人类根本不可能同时对数十个量子比特进行这样的优化。这时，人工智能就可以发挥作用了。它可以学习如何优化微波脉冲，以便更好地同时控制多个量子比特，从而减少量子误差。除此之外，人工智能还可以用来识别哪些量子比特应该优先用于特定的量子计算。另一方面，更强大的量子计算将推动更快、更先进的人工智能系统的开发。而且，您无需成为量子专家即可了解这种组合为何如此令人兴奋。2024 年，我们还可能看到优化任务分配的发展。在这里，我们将改进 AI 驱动的计算代理来评估计算任务，并确定它们是否更适合量子计算机、传统计算机或混合组合。这是因为在许多任务中，高性能计算机 (HPC) 的速度仍然比量子计算机更快——例如，在乘法和加法等简单的数学函数中。随着我们利用 AI 算法来优化操纵量子位的方式，它可能会带来更稳定的量子操作：这是一项关键的突破，它将使我们能够迅速增加量子系统中可靠量子位的数量，超过我们今天达到的 100 个量子位。富士通正在与日本研究机构 RIKEN 合作，共同完成一项任务，通过增强硬件和软件功能将量子技术的使用率提高到 1,000 个量子位。该方法结合了 DMET（密度矩阵嵌入理论），该理论为在存在周围分子或本体环境的情况下处理有限片段提供了一个理论框架，即使片段之间存在很大的相关性