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这一切都是关于文本的：对餐厅预订平台上不一致的评论的实验调查
抽象的消费者生成的评论在建立信任和促进数字平台上的交易方面起着决定性的作用。但是，先前的研究表明了各种问题，例如，只有少数提供评论，伪造评论和不确定的评论的消费者。我们在餐厅预订平台的背景下使用一个实验来研究不一致的评论对消费者交易决策期限的影响。在第二个实验中，我们研究了审查不一致的情况下的审查组件的相对重要性。利用双重过程理论和媒体丰富性理论，我们预测不一致的评论会导致消费者交易决策（H1）所需的更长的时间，并导致用户的交易决策主要基于定性组成部分（H2）。尽管我们没有找到不一致的餐厅评论对交易决策的持续时间不一致的一般支持，但我们发现证据表明，对于不一致的餐厅评论，定性组成部分的极性对于交易决策的持续时间和决策本身至关重要。
在经典和量子计算平台上估计布尔可满足性问题的状态密度
给定一个合取范式 (CNF) 中的布尔公式 φ (x)，状态密度计算对于所有 e 值，恰好违反 e 个子句的变量分配的数量。因此，状态密度是所有可能分配中未满足子句数量的直方图。这种计算概括了最大可满足性 (MAX-SAT) 和模型计数问题，不仅可以洞察整个解空间，还可以衡量问题实例的难度。因此，在现实世界中，即使使用最先进的算法，这个问题通常也是不可行的。虽然找到这个问题的确切答案是一项计算密集型任务，但我们提出了一种基于测度不等式集中度来估计状态密度的新方法。该方法产生了二次无约束二进制优化 (QUBO)，这特别适用于基于量子退火的解决方案。我们介绍了总体方法，并将 D-Wave 量子退火器的结果与最著名的经典算法（如 Hamze-de Freitas-Selby (HFS) 算法和可满足性模理论 (SMT) 求解器）进行了比较。
绝缘体平台上铌酸锂上的集成亚波长光栅用于模式和偏振操控
据我们所知，这是在 LNOI 平台上首次演示高阶模式通带滤波器。我们的模式滤波器体积小、损耗低、MER 高、功能可扩展，与其他材料平台上报道的器件相比，是一种极具吸引力的选择（详情请参阅支持信息 S5）。此外，我们的器件还可以使用微电子行业开发的成熟的 CMOS 兼容蚀刻工艺来制造，同时保留了基于 LNOI 平台探索高速电光器件和高效光学非线性器件的能力。
利用 CropOS 在育种、基因组编辑和性状开发平台上实现作物创新
样本 PAM 目标序列 Indel WT TTGC TTTC TCCAGTGACCTAAAAGACGATACA ATGGTA #38 TTGCTTTCTCCAGTGACCTAAAA--------ATGGTA -9 #38 TTGCTTTCTCCAGTGACCTAAAA-------CAATGGTA -7 GTCATCATT-GATTCA TA -3 #77 TTGCTTTCTCCAGTGACCTAAAA-------CAATGGTA -7 #86 TTGCTTTCTCCAGTGACC-----------TGGTA -15 #88 TTGCTTTCTCCAGTGACCTAA---------CAATGGTA-9-GTCTC-TA-TT-CA GGTA -8
研究文章神经模型在智能医疗平台上窃取对智能移动设备的攻击
迄今为止，由于其便利性和实用性，已经认可并广泛使用了物联网（MIOT）技术。MIOT使机器学习能够自动准确地预测各种疾病，从而有助于和促进有效和有效的医疗治疗。但是，MIOT容易受到一直在不断发展的网络攻击。在本文中，我们建立了一个Miot平台，并展示了一种场景，其中训练有素的卷积神经网络（CNN）模型可以攻击肺癌与肺栓塞复杂化的肺癌。首先，我们使用CNN构建模型来预测肺癌与肺栓塞复杂化并获得高检测精度。然后，我们仅使用目标网络标记的少量数据构建模型模型，旨在窃取已建立的预测模型。实验结果证明，被盗模型还可以实现相对较高的预测结果，表明模仿网络可以在很大程度上成功将预测性能从目标网络复制。这还表明，部署在MIOT设备上的这种预测模型可能会被攻击者偷走，而有效的预防策略是研究人员的开放问题。
通过硬件/软件共同设计在开源硅平台上核心后加密量的加速
摘要。Quantum加密（PQC）算法目前正在标准化，并且它们的早期实施效率不如成熟的公共密钥密码学（PKC）算法，这些算法从数十年的优化中受益。我们报告了加速数量理论变换（NTT）的努力，这是Kyber（ML-KEM）（ML-KEM）和二硫思军（ML-DSA）PQC算法中最昂贵的原始原始性。我们的目标平台是Opentitan Big Number Accelerator（OTBN），这是第一个开源硅芯片芯片的一部分。我们仅使用现有说明在OTBN组装中实现了Kyber NTT，并确定了其瓶颈。然后，我们对代码进行了重组，以利用Parlelism，并为开源协作处理器定义了其他汇编指令，以实现我们的矢量插入。我们的硬件/软件共同设计方法产生了重大的性能：NTT的运行速度比仅使用OTBN现有说明的基线实现快21.1倍。我们的方法充分利用了并行性的潜力，并最大程度地说明了OTBN的现有能力。我们的一些优化是相当笼统的，可能会成功地应用于其他上下文，包括在其他平台上加速其他算法。
硅平台上生长的 Cu2O 微晶中的里德堡激子
氧化亚铜 (Cu 2 O) 是一种具有大激子结合能的半导体，在光伏和太阳能水分解等应用中具有重要的技术重要性。它还是一种适用于量子光学的优越材料体系，能够观察到一些有趣的现象，例如里德堡激子作为高激发原子态的固态类似物。之前与激子特性相关的实验主要集中在天然块体晶体上，因为生长高质量合成样品存在很大困难。本文介绍了具有优异光学材料质量和极低点缺陷水平的 Cu 2 O 微晶体的生长。本文采用了一种可扩展的热氧化工艺，非常适合在硅上集成，片上波导耦合的 Cu 2 O 微晶体就证明了这一点。此外，还展示了位点控制的 Cu 2 O 微结构中的里德堡激子，这与量子光子学中的应用有关。这项工作为 Cu 2 O 在光电子学中的广泛应用以及新型器件技术的开发铺平了道路。
在数字微流体平台上用于定向液滴运动的不对称电极
开发具有大量集成功能的大规模电解式 - 电气（EWOD）平台需要大量电极。传统上通过针计算最小化策略和路线路线方案来解决这一挑战，但我们提出了心形电极，当液滴运动是单向运动时，允许使用更少的引脚。此电极几何形状可确保液滴与前电极的重叠相比，而不是后部电极，从而产生了净毛细管将液滴向前拉的净毛细管。底部直径在0.8到1倍的底部液滴可以在长距离内可靠地驱动电极宽度，仅使用两个交替应用的驱动信号。最大信号开关频率使液滴的可靠运动与施加电压的平方和间隙高度成正比，但与电极直径成反比。互连电路的每个段仅跨越两个电极长度，这简化了电路路由并避免了大规模电极阵列中可能的迹线重叠。通过最小化销钉数，这种不对称设计为多功能大规模的EWOD平台中的电极布置提供了有希望的策略。
大型语言模型减少了在线问答平台上的公共知识共享
大语言模型（LLM）是人类生成的数据和知识资源的潜在替代品。但是，如果这种替换会导致人类生成的内容减少，则可以为开发未来模型所需的培训数据带来一个重大问题。在这项工作中，我们记录了与流行的LLM Chatgpt发行的堆栈溢出的活动减少。为了测试这种减少活动是否特定于引入该LLM的引入，我们使用涉及类似人类知识资源的反事实，这些资源不应受到在这样的程度上引入Chatgpt的影响。在Chatgpt发行的6个月内，相对于俄罗斯和中国的同行，堆栈溢出的活动减少了25％，在俄罗斯和中国的同行中，访问Chatgpt的访问受到限制，并且与Chatgpt的数学论坛相似，而Chatgpt的能力较低。我们将此估计值解释为Chatgpt对堆栈溢出的真正影响的下限。对于与最广泛使用的编程语言有关的帖子，下降幅度较大。我们发现，通过同行反馈来衡量的后质量没有显着变化，并且通过越来越多的用户观察到内容创建的类似减少。因此，LLM不仅可以取代重复，低质量或初学者级别的内容。我们的发现表明，LLM的迅速采用减少了培训它们所需的公共数据的产生，并产生重大影响。
将TMTPRO试剂扩展到32-PLEX，用于Orbitrap平台上的高通量定量蛋白质组学
Thermo Scientific™TMTPRO试剂使研究人员能够在单个LC-MS/MS实验中同时识别和量化许多样品中的蛋白质和肽。当前的TMTPRO同质质量标签结合了13 C＆15 N稳定的同位素，以通过高分辨率MS/MS分析并行对多达18个样品进行定量分析。为了进一步提高多路复用能力，我们开发了17种同位素的同型同位同位素集，该集合在记者组上包含一个2 h同位素，以产生不同的记者离子质量，与3 MDA的现有集合不同。与传统的试剂集合结合使用，氘化试剂可以对Thermo Scientific™Orbitrap平台上多达35个样品进行多重定量分析。在这里，我们表征了新型的TMTPRO变体，并评估了它们的32个PLEX定量的性能。