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Gofetch：使用数据内存依赖的预摘要
微构造的侧通道攻击动摇了现代处理器设计的基础。针对这些攻击的基石防御是为了确保关键安全计划不会使用秘密依赖数据作为地址。简单：不要将秘密作为地址传递给，例如数据存储器说明。然而，发现数据内存依赖性预定器（DMP）（DMP）（将程序数据直接从内存系统内部转换为地址）质疑该方法是否会继续保持安全。本文表明，DMP的安全威胁要比以前想象的要差得多，并使用Apple M-Series DMP证明了对关键安全软件的首次端到端攻击。对我们的攻击进行了探讨，这是对DMP的行为的新理解，该行为表明Apple DMP将代表任何受害者计划激活，并试图“泄漏”任何类似于指针的缓存数据。从这种理解中，我们签署了一种新型的输入攻击，该攻击使用DMP对经典的经典恒定时间实现（OpenSSL Diffie-Hellman键交换，GO RSA解密）和后Quantum Cryptogragra-Phy（Crystals-kyber-kyber-kyber and Crystals-dilith）进行端到端的键提取。
Gofetch：使用数据内存依赖的预摘要
微构造的侧通道攻击动摇了现代处理器设计的基础。针对这些攻击的基石防御是为了确保关键安全计划不会使用秘密依赖数据作为地址。简单：不要将秘密作为地址传递给，例如数据存储器说明。然而，发现数据内存依赖性预定器（DMP）（DMP）（将程序数据直接从内存系统内部转换为地址）质疑该方法是否会继续保持安全。本文表明，DMP的安全威胁要比以前想象的要差得多，并使用Apple M-Series DMP证明了对关键安全软件的首次端到端攻击。对我们的攻击进行了探讨，这是对DMP的行为的新理解，该行为表明Apple DMP将代表任何受害者计划激活，并试图“泄漏”任何类似于指针的缓存数据。从这种理解中，我们签署了一种新型的输入攻击，该攻击使用DMP对经典的经典恒定时间实现（OpenSSL Diffie-Hellman键交换，GO RSA解密）和后Quantum Cryptogragra-Phy（Crystals-kyber-kyber-kyber and Crystals-dilith）进行端到端的键提取。
指向控制理论模型 - Jörg Müller
本文对手动控制理论中的四种模型进行了实证比较，以了解它们对人类用户使用鼠标进行瞄准行为建模的能力：McRuer 的 Crossover、Costello 的 Surge、二阶滞后 (2OL) 和 Bang-bang 模型。此类动态模型具有生成性，不仅可以估计移动时间，还可以估计指针的位置、速度和加速度。我们描述了一个实验框架，用于获取指向动作并自动将数学模型的参数与实证数据相匹配。我们介绍了实验数据的时间序列、相空间和胡克图可视化的使用，以深入了解人类指向动态。我们发现，所识别的控制模型可以生成一系列动态行为，这些行为在不同程度上捕捉人类指向行为的各个方面。难度指数 (ID) 较低的条件表现出较差的适应性，因为它们不受约束的性质自然会导致更多的行为变化。我们报告了人类在指向过程中的波动行为（初始的弹道子运动）的特征，以及许多控制器性能指标的差异，包括过冲、稳定时间、峰值时间和上升时间。我们描述了模型之间的权衡。我们得出结论，控制理论为基于菲茨定律的人机交互方法提供了有希望的补充，模型提供了人类指向动力学的表示和预测，可以提高我们对
仪器框图
准确度——它被定义为指示值和实际值之间的差异。实际值可能是一个已知标准，通过将其与获得的值进行比较可获得准确度。如果差异很小，准确度就很高，反之亦然。准确度取决于其他几个参数，如滞后、线性、灵敏度、偏移、漂移等。它通常以跨度百分比、读数百分比甚至绝对值表示。标准值由政府设定，以维持标准。 读数准确度：是读数时与真实值的偏差，以百分比表示。仪器的绝对准确度是以数字而不是百分比表示的与真实值的偏差。 跨度——它可以定义为仪器从最小到最大刻度值的范围。对于温度计，其刻度从-40°C到100°C。因此，其跨度为140°C。如前所述，准确度定义为跨度的百分比。它实际上是以跨度的百分比表示的与真实值的偏差。 精度——可定义为信号可读取的极限。例如，如果考虑一个模拟刻度，其刻度设置为 0.2 psi，则可估计仪器指针的位置在 0.02 psi 以内。因此，该仪器的精度为 0.02 psi。 范围——可定义为仪器可测量的最低读数和最高读数之间的测量值。温度计的刻度为 −40°C 至 100°C。因此，范围从 −40°C 到 100°C。 再现性——可定义为仪器在相同条件下重复读取相同输入后重复产生相同输出的能力。 灵敏度——也可称为过程的传递函数。它是仪器输出变化与相应测量变量变化之间的比率。对于良好的仪器或过程，灵敏度应始终较高，从而产生更高的输出幅度。 偏移——偏移是零输入仪器的读数。
塔：量子叠加中的数据结构
针对元素独特性，子集总和和最接近的问题等问题的新兴量子算法通过依靠抽象数据结构来展示计算优势。实际上将这种算法视为量子计算机的程序，需要有效地实现数据结构，其操作对应于操纵数据的量子叠加的单一操作员。要在叠加中正确操作，实现必须满足三个属性ð可逆性，历史独立性和有限的时间执行。标准实现，例如将抽象集作为哈希表的表示，使这些属性失败，呼吁开发专门实现的工具。在这项工作中，我们提出了Core Tower，这是具有随机访问记忆的量子编程的第一语言。Core Tower使开发人员能够将数据结构作为基于指针的链接数据实现。它具有可逆语义，使每个有效程序都可以翻译成统一的量子电路。我们提出了Boson，这是第一个支持量子叠加中可逆，独立和恒定时间动态内存分配的内存分配器。我们还展示了塔，这是一种用于递归定义的数据结构的量子编程的语言。塔具有类型系统，该系统使用经典参数界定所有递归，这对于在量子计算机上执行的必要条件是必要的。使用塔，我们实施了地面，即第一个量子数据结构库，包括列表，堆栈，队列，字符串和集合。我们提供了第一个可执行的集合实现，该集合满足了所有三个强制性的可逆性，历史记录独立性和有限时间执行的属性。
利用术中导航的3D彩色多普勒超声在神经胶质瘤手术中
在儿童中看到，切除时可能可以治愈，而低级神经胶质瘤（WHO II级）主要是在年轻人中看到的，最终会发展为高级神经胶质瘤（3）。大多数神经胶质瘤（55.1％）是IV级的胶质母细胞瘤，其发生率为每100,000（1）。神经胶质瘤疗法的主要基石包括组织学诊断和去除肿瘤，放射治疗和药物治疗的手术（4）。关于适当切除策略的持续辩论，主要是由脑磁共振断层扫描（MRI）（5）和计算机断层扫描（CT）（6，7）的区域内的胶质瘤细胞表现出来的驱动，即使在组织学上正常的大脑区域（8）。几项研究证明了神经瘤手术中切除术的程度（EOR）和残留的肿瘤体积是影响患者结果的重要因素，因为它在无进展的生存和整体生存中衡量了（9-12）。因此，在保留神经功能的同时，尽可能多地切除肿瘤是普遍的实践（13）。的先决条件是在神经外科手术过程中病理组织以及雄辩的大脑区域的定位，可以使用神经道系统实现。这些系统通常利用术前成像，对患者进行了注册（14）。术中成像模式，例如计算机断层扫描（ICT）（15-17），磁共振断层扫描（IMRI）（18-20）（18-20）和超声（IUS）（IUS）（21-23）（21 - 23）可以整合到这些系统中，从而提高安全性和准确性。（35）。2003年Keles等。2003年Keles等。除了进行即时切除控制的可能性外，术中成像还可以帮助神经外科医生处理脑转移，这是一种描述的现象，主要是由于脑肿胀，脑脊液减少，减少肿瘤，脑缩回，脑缩回，脑部恢复和吸收后颅骨后颅骨术和颅骨术后（24），24，24，24，24，24，24，，24，24岁。估计大脑变形程度的首次努力可以追溯到1980年代（26）。从那时起，已经进行了各种尝试以解决此问题，包括光学扫描（27）和导航基于指针的表面位移测量（28，29），这是一种具有集成手术显微镜和视频分析（24），IMRI（30，31）和IUS（32 - 34）的立体定向系统（24）。在整个手术过程中已显示出大脑的转移，如Nabavi等人所证明的那样，可以通过串行MRI获取来部分解决。IMRI的主要局限性是其限制可用性，结构要求，时间消耗和高成本（36，37）。这些缺点都不适用于IUS（可以在不明显的外科手术过程中显着中断）进行IUS，如今已广泛可用，使用直接使用且具有成本效益（38）。现代超声系统可以完全整合到神经道设备中（39，40），并能够为神经瘤手术中的切除范围（40，41）和脑变形提供有关切除范围的信息（39）。分析了前后导航的IUS使用IUS的大脑移位测量值的首次描述在1990年代后期发表，当时在术前和术中术中易于识别的易于识别的能够识别的结构（如心室）标记以评估脑部转移（32 - 34）。