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微型无线神经界面：教程
有什么想法？决策，计划，信念，回忆，推理 - 所有这些心理现象都是关于某事的。这种基本且看似明显的见解对认知神经科学的当前状态和未来道路产生了深远的影响。当代的认知神经科学，尤其是动物模型研究，经常对感觉运动现象（例如反射等）进行解释。此策略忽略了代表性组成部分对认知的全部含义。相反，这些认知现象的最佳解释模型依赖于计算，即导致行为的大脑表示形式的转换。要从运动转向思维，对智能行为的解释需要比在当代神经科学中广泛地解释感觉运动现象的更弱的代表概念。当代神经科学中的Sherringtonian观点认为，对节点网络，神经元或大脑的区域的描述，通常包括有关神经元本身的生物物理细节，并且需要特定的加权联系来解释认知现象。尽管这种关注分子，细胞和电路可能适用于简单的感觉运动行为，但我们会争辩说它失败了
对量子态的承诺
承诺量子态意味着什么？在这项工作中，我们提出了一个简单的答案：如果在承诺阶段之后，承诺状态从发送者的角度来看是隐藏的，则对量子消息的承诺是具有约束力的。我们用几个实例来说明这个新定义。我们构建了第一个非交互式简洁量子态承诺，它可以看作是量子消息的抗碰撞散列的类似物。我们还表明，任何经典消息的承诺方案都隐含着隐藏量子态承诺 (QSC)。我们所有的构造都可以基于量子密码假设，这些假设隐含在单向函数中，但可能比单向函数更弱。对量子态的承诺为许多新的加密可能性打开了大门。我们对简洁 QSC 的旗舰应用是 Kilian 简洁论证的量子通信版本，适用于任何具有具有恒定误差和多对数局部性的量子 PCP 的语言。代入 PCP 定理，这可以在比经典要求弱得多的假设下为 NP 提供简洁的论证；此外，如果量子 PCP 猜想成立，这将扩展到 QMA。我们安全性证明的核心是一种用于提取量子信息的新型倒带技术。
对量子态的承诺 - 密码学电子印刷档案
承诺量子态意味着什么？在这项工作中，我们提出了一个简单的答案：如果在承诺阶段之后，承诺状态从发送者的角度来看是隐藏的，则对量子消息的承诺具有约束力。我们用几个实例来说明这个新定义。我们构建了第一个非交互式简洁量子态承诺，它可以看作是量子消息的抗碰撞散列的类似物。我们还表明，任何经典消息的承诺方案都隐含着隐藏量子态承诺 (QSC)。我们所有的构造都可以基于量子密码假设，这些假设隐含在单向函数中，但可能比单向函数更弱。对量子态的承诺为许多新的加密可能性打开了大门。简洁 QSC 的旗舰应用是 Kilian 简洁论证的量子通信版本，适用于任何具有具有恒定误差和多对数局部性的量子 PCP 的语言。代入 PCP 定理，这可以在比传统要求弱得多的假设下为 NP 提供简洁的论证；此外，如果量子 PCP 猜想成立，这将扩展到 QMA。我们安全性证明的核心是一种用于提取量子信息的新型倒带技术。
对量子态的承诺
承诺量子态意味着什么？在这项工作中，我们提出了一个简单的答案：如果在承诺阶段之后，承诺状态从发送者的角度来看是隐藏的，则对量子消息的承诺是具有约束力的。我们用几个实例来说明这个新定义。我们构建了第一个非交互式简洁量子态承诺，它可以看作是量子消息的抗碰撞散列的类似物。我们还表明，任何经典消息的承诺方案都隐含着隐藏量子态承诺 (QSC)。我们所有的构造都可以基于量子密码假设，这些假设隐含在单向函数中，但可能比单向函数更弱。对量子态的承诺为许多新的加密可能性打开了大门。我们对简洁 QSC 的旗舰应用是 Kilian 简洁论证的量子通信版本，适用于任何具有具有恒定误差和多对数局部性的量子 PCP 的语言。代入 PCP 定理，这可以在比经典要求弱得多的假设下为 NP 提供简洁的论证；此外，如果量子 PCP 猜想成立，这将扩展到 QMA。我们安全性证明的核心是一种用于提取量子信息的新型倒带技术。
头大小和学术表现-OJS
本文的目的是研究学校学生的头大小与学习成绩之间的潜在相关性。作为材料，使用J. Aul教授在1966 - 1969年衡量的5034年7 - 18年历史的爱沙尼亚学校学生的头长度和广度测量数据。为了获得头部大小及其增长的发展，使用了头部模块A。使用4840名年龄在8-18岁的学校学生（2406名男孩和2434名女孩）的数据研究了头大小和学校学生的学业表现之间的相关性。根据学校学生在三点系统中的成绩评估学业表现：I - 低，II - 中，III - 良好的学术表现。因此，在塔林学校的学生中，发现头部模块A相对均匀且相对较小（男孩为7％，女孩为4.5％），而男孩的头大于女孩”。男孩和女孩年龄较大的学校学生的相对头模块A下降。直到14岁，男孩的头部模块A的相对价值比女孩大；然而，从16岁开始，男孩的头部模块A的相对价值比男孩更大。在男孩和女孩中都发现了学术性能与头大小之间的显着相关性。头部大小的最大差异是低下学业表现的学生。后者的头部模块A基本上更大。在青春期，几年后的男孩比在女孩中，上述相关性更弱。
大脑局部结构连接组和内侧颞叶的亚型
结果：（1）在局部大脑连接组中，整个网络特征表现出低特征路径长度，并配对中度至高全球效率，这表明局部脑连接组构建的有效性。杏仁核连接组表现出比同侧海马和帕拉希公接连接组显示更长的特征路径长度和更弱的全球效率。（2）杏仁核连接组的轮毂分散在腹侧额叶，嗅觉区域，边缘，顶部，顶部区域和皮层下核，以及枢轴的海马连接组主要位于山缘，皮层和皮层下区域内。帕拉希公接连接组的轮毂分布类似于海马结构连接组，但缺乏半球间连接以及与皮层核的连通性。（3）每个ROI的大脑局部结构连接组的亚型通过层次聚类进行分类，双侧杏仁核连接组的亚型是杏仁核 - 前额叶连接组；杏仁核 - 外侧或对侧边缘连接组和杏仁核 - 伴随连接组。双侧海马连接组的亚型主要包括域半球中的海马冲向或对侧边缘连接组和前颞张 - 海马 - 腹部颞叶枕骨。parahampocampal连接组的亚型与海马的亚型表现出相似之处。
使用双色 X 射线自由电子激光脉冲观察种子 Mn Kβ 受激 X 射线发射
K β x 射线发射光谱是分析 3 d 过渡金属系统电子结构及其超快动力学的有力探针。选择性增强特定光谱区域将提高这种灵敏度并提供全新的见解。最近，我们报道了使用 x 射线自由电子激光观察和分析了 Mn 溶液中 K α 放大的自发 x 射线发射以产生 1 s 芯空穴粒子数反转 [Kroll 等人，Phys. Rev. Lett. 120，133203 (2018) ]。要将这种新方法应用于化学上更敏感但更弱的 K β x 射线发射线，需要一种机制来胜过 K α 发射的主导放大。本文报告了使用两种颜色的 x 射线自由电子激光脉冲对 NaMnO 4 溶液中种子放大 K β x 射线发射的观察结果，一种用于产生 1 s 核心空穴粒子数反转，另一种用于种子放大 K β 发射。将观察到的种子放大 K β 发射信号与相同立体角中的传统 K β 发射信号进行比较，我们获得了超过 10 5 的信号增强。我们的发现是增强和控制 K β 光谱选定最终状态的发射的第一步，可应用于化学和材料科学。
碳捕获和储存：
面对日益增长的公众压力，要求减少导致气候危机的排放，路易斯安那州的人们开始讨论碳捕获与封存 (CCS) 作为解决方案。本简介强调了 CCS 的风险和担忧。1“碳捕获与封存”是指旨在收集或“捕获”工业过程（例如燃煤、燃油和燃气发电或塑料制造）产生的二氧化碳，然后将捕获的排放物运输到地下使用或封存的场所的过程。担忧 1：CCS 不是气候解决方案。碳捕获与封存成本高昂、耗能大、尚未得到大规模验证，而且它不会减少大气中的碳。CCS 技术巩固了对化石燃料的依赖，而不是加速向更便宜、更清洁的可再生能源所需的过渡。该技术对路易斯安那州的目标社区尤为重要，但它也带来环境、安全和健康风险。在燃煤或燃气发电厂增加碳捕获功能会使它们比可再生能源项目更昂贵、效率更低、竞争力更弱，而可再生能源项目已经是美国大部分地区乃至世界大部分地区最便宜的电力来源。近 80% 的捕获碳只是被用来生产更多的石油。担忧 2：路易斯安那州成为目标。路易斯安那州一直被广泛吹捧为美国工业碳捕获与封存开发的潜在中心。现有的石油、天然气和石化基础设施集中使得路易斯安那州对 CCS 支持者来说具有吸引力。2009 年，支持者在路易斯安那州立法机构推动了一项有利于 CCS 的监管计划。现行法律规定监管二氧化碳的注入、封存和使用的责任由自然资源部承担，而该机构以保护而不是监管行业而闻名。
从量子安全单向函数构建量子公钥加密的简单方法
量子公钥加密由 Gottesman [ 11 ] 和 Kawachi 等人 [ 14 ] 提出，作为标准公钥加密概念的推广，允许公钥成为量子态。更具体地说，此原语允许 Alice 在本地生成状态 | pk ⟩ 的（多份）副本并将其上传到某个证书颁发机构。稍后，Bob 可以查询证书颁发机构以获取 | pk ⟩ 的副本并使用它来向 Alice 发送私人消息。与经典设置类似，量子 PKE 假设证书颁发机构向 Bob 提供了正确的信息（在本例中为状态 | pk ⟩ ），但不对证书颁发机构的行为做任何假设，证书颁发机构可以尝试以任意方式获取 Alice 的密钥。然而，与经典情况相反，由于量子态通常无法复制，如果 Alice 想要与多方建立安全通道，就必须假设她上传了 | pk ⟩ 的多份副本。尽管存在这一局限性，量子 PKE 仍然是一个有趣的研究对象：（i）由于使用了量子信息，量子 PKE 可能只需要比标准（经典）PKE 更弱的计算假设即可实现，甚至可以无条件实现。（ii）与需要更多交互的量子密钥分发 (QKD) 协议 [ 2 ] 相比，量子 PKE 保留了经典 PKE 的交互模式，从而可以实现轮次最优安全通信。然而，量子 PKE 的现状留下了许多关于构建此原语所需最小假设的问题。现有提案 [ 14 ] 依赖于临时假设，这些假设对于经典 PKE 来说似乎不够，但没有给出此原语的清晰复杂性理论表征。甚至还有关于无条件安全的量子 PKE [ 11 ] 的提案，尽管没有安全性证明。我们注意到，推测量子 PKE 的无条件安全性至少是合理的——毕竟，QKD 确实实现了信息论安全性（假设经过认证的通道）。
随机概念和反向数学
随机性。通过算法测试的随机性理论在Schnorr [37，38]的工作中以及[16]等DeMuth的工作中，在Martin-Lof的论文[28]中开始使用。这些作者中的每一个都使用算法工具来介绍一个有限位序列是否是随机的测试。而不是算法随机性的绝对概念，而是根据允许的算法工具的强度出现的随机性概念的层次结构。martin-lof引入了现在以他命名的随机概念，该概念基于康托尔空间中均匀计算的开放场景序列。schnorr根据可计算的投注策略考虑了更限制的测试，这导致较弱的概念现在称为可计算的随机性，而现在称为schnorr随机性的甚至更弱的概念。随机性比Martin-Lof强，但仍在算术中，库尔兹（Kurtz）在某种程度上提出了算术[24]。 对我们的重要性将是2随意性（即相对于停止问题的ML随机性），而弱2随机性的概念中间介于2随意性和ML随机之间。 有关正式定义，请参见第3和第5节。 算法随机性领域从1990年代后期开始进行了一段激烈的活动，其中大量的研究论文导致出版了两本教科书[17,34]。 这样做的一个原因是实现，回到kuˇcera [25,26]，它使满足的随机性概念与图灵oracles的计算复杂性以有意义的方式相互作用（后者是计算理论中的主要主题）。随机性比Martin-Lof强，但仍在算术中，库尔兹（Kurtz）在某种程度上提出了算术[24]。对我们的重要性将是2随意性（即相对于停止问题的ML随机性），而弱2随机性的概念中间介于2随意性和ML随机之间。有关正式定义，请参见第3和第5节。算法随机性领域从1990年代后期开始进行了一段激烈的活动，其中大量的研究论文导致出版了两本教科书[17,34]。这样做的一个原因是实现，回到kuˇcera [25,26]，它使满足的随机性概念与图灵oracles的计算复杂性以有意义的方式相互作用（后者是计算理论中的主要主题）。可以辨别随机性概念研究的两个主要方向：