基线空腹木糖醇水平,但不是山梨糖醇或促嗜性醇的水平,在非培训器中比进度者中的木醇水平是higer(p <0.001)。与进度者相比,非宣传者的比例在木糖醇水平的第三三位数(71/180个非推测器[39.4%]与49/180的进步者[27.2%])中。调整了潜在的混杂因素后,与最低四分位数相比,木糖醇水平最高三重的入射糖尿病风险比值比为0.338(95%置信区间0.182-0.628)。此外,木糖醇水平和入射糖尿病之间的关联在糖尿病亚型中持续存在,其空腹血糖和高空腹和2h post植物的血糖都存在,但在分离的高2H-POST植物的高poSt植物血糖亚型中消失了。
前糖尿病。此阶段代表异常的葡萄糖代谢状态,属于正常葡萄糖对糖尿病的耐受性[3]。从糖尿病前期到糖尿病的年度过渡率预计约为5-10%[3]。非常重要的是,预测表明,到2030年,受糖尿病前期影响的个人人数将达到近4.7亿[3]。研究结果表明,糖尿病前期可能导致各种并发症,包括心血管疾病(CVD),糖尿病性视网膜病,神经病和肾脏病[4-7]。糖尿病前和糖尿病的发生率上升给医疗体系,家庭和整个社会带来了重大的经济负担。因此,对糖尿病前和糖尿病的危险因素的早期鉴定和减轻危害对于有效预防和减轻疾病负担很重要。
本文考虑了4轮Keccak -224/256/384/512在量子环境下的抗原像性。为了有效地找到原像的旋转对应项对应的旋转数,我们首先建立一个基于Grover搜索的概率算法,利用某些坐标上比特对的固定关系来猜测可能的旋转数。这致力于实现每次搜索旋转对应项的迭代只包含一次用于验证的4轮Keccak变体运行,这可以降低量子环境下的攻击复杂度。在可接受的随机性下寻找旋转数的基础上,我们构建了两种攻击模型,专注于原像的恢复。在第一个模型中,Grover算法用于寻找原像的旋转对应项。通过64次尝试,可以获得所需的原像。在第二个模型中,我们将寻找旋转对应体抽象为在超立方体上寻找顶点,然后使用SKW量子算法来处理寻找作为旋转对应体的顶点的问题。对轮数减少的Keccak进行量子原像攻击的结果表明,第一个攻击模型对于4轮Keccak -224/256/384/512优于一般的量子原像攻击,而第二个模型对于4轮Keccak -512/384的攻击效果略低但更实用,即该模型比我们的第一个攻击模型和一般的量子原像攻击更容易在量子电路中实现。
目前有两种方法可以消除主轴误差,但需要进行多次跟踪。 Donaldson (4 J) 给出了一种需要两条轨迹的方法,用于转盘式仪器。在轨迹之间,工件和触针位置旋转 1800,而轴和外壳位置保持不变。如果两个图形都记录在同一张图表上,则通过在两者中间绘制第三张图形来获得真实的工件轮廓。虽然非常适合转盘式仪器,但这种方法不易适应主轴式仪器。