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对侧...
要保护加密实现免受侧通道漏洞的影响，开发人员必须采用恒定的时间编程实践。由于这些可能是错误的，因此已经提出了许多侧通道检测工具。尽管如此，此类漏洞仍在加密库中手动发现。虽然Jancar等人最近的一篇论文。表明，开发人员很少执行侧道通道检测，目前尚不清楚现有的检测工具是否首先会发现这些漏洞。为了回答这个问题，我们调查了文献，以建立34个侧通道检测框架的分类。我们提供的分类比较了多个标准，包括所使用的方法，分析的可扩展性或所考虑的威胁模型。然后，我们在选择了5种有前途的检测工具的选择上建立了代表性Cryp-Graphic操作的统一共同基准。此基准测试使我们能够更好地比较每个工具的功能及其分析的可扩展性。此外，我们还提供了最近发布的侧通道漏洞的分类。然后，我们在基准上测试每个漏洞子集以及它们出现的上下文的每个选定工具。我们发现，由于各种原因，现有的工具可能难以找到脆弱性，主要是缺乏对SIMD指示，隐性流和内部秘密生成的支持。根据我们的发现，我们为研究社区和密码图书馆开发人员开发了一系列建议，其目标是提高侧通道检测工具的有效性。
与雷诺现象的全身性硬化症中腹手指微举病的超声定量评估：一项比较研究
使用各种超声技术评估使用Raynaud现象（RP-SSC）的全身性硬化症患者的手指血管性的抽象目标。使用四种超声血管成像技术在室温下成像18种RP-SSC患者的所有手指（拇指）和18个对照。通过计算25 mm 2正方形的血流像素以背侧侧的指甲褶皱和25 mm 2和距腹侧100毫米2平方平方的25 mm 2平方计算血管面积的百分比。平均血管强度是根据背侧和腹侧的相应区域计算的。结果，RP-SSC中血管区域和平均血管强度的百分比明显低于背侧和腹侧的对照组（P <0.01）。无论成像技术和评估方面如何，曲线下的平均血管强度（AUC）（AUC）（AUC）的面积略高于（AUC）（AUC）（0.53-0.91 vs 0.53-0.90）。对于每种成像技术，与背侧相比，腹侧血管表现出更高的AUC（0.74–0.91）（0.53-0.81）。此外，腹侧异常与数字溃疡病史有关。结论超声表现出了量化RP-SSC的手指血管性的潜力。手指的腹侧显示出比背侧比背侧更高的精度。
用于物体识别的中心空间关系
尽管有越来越多的证据表明，来自背侧视觉通路的输入对于腹侧通路中的物体 29 过程至关重要，但背侧皮质对这些 30 过程的具体功能贡献仍知之甚少。在这里，我们假设背侧皮质计算物体各部分之间的 31 空间关系（这是形成整体形状感知的关键过程）32，并将此信息传输到腹侧通路以支持物体分类。使用 fMRI 33 对人类参与者（女性和男性）进行研究，我们发现顶内沟 34 (IPS) 中的区域选择性地参与计算以物体为中心的部分关系。这些区域 35 表现出与腹侧皮质的任务依赖性功能和有效连接，36 与其他背部区域不同，例如代表异中心关系、3D 形状和 37 工具的区域。在随后的实验中，我们发现后 IPS 的多变量反应（根据部分关系定义）可用于解码与腹侧物体区域相当的物体类别。此外，中介和多变量有效连接分析进一步表明，IPS 可能解释了腹侧通路中部分关系的表征。总之，我们的结果突出了背侧视觉通路对物体识别的特定贡献。我们认为背侧皮层是腹侧通路的重要输入来源，可能支持根据整体形状对物体进行分类的能力。
3/11/2024 1主动脉弓异常
• Main Components : • Aortic Sac and its 2 horns • Paired Pharyngeal Arteries (Aortic Arch) 1, 2, 3‐4 and 6 • Paired Dorsal Descending Aorta • 7 th intersegmental arteries • Primitive Paired Aorta • Ventral aorta and Dorsal Aorta connected by an arched portion in first pharyngeal arch • Aortic sac forms from fusion of paired腹主动脉•随后的配对咽动脉在腹侧主动脉腹主动脉腹侧连接到•7个段分段动脉以形成降主动脉
视觉失认症中形状处理的大规模组织发生改变
那么，一个悬而未决的问题涉及两条通路得出的对象表征之间的关系。一种观点认为，这两条通路得出独立的表征，这种说法可以轻松解释报道的腹侧通路和背侧通路之间的功能分离（即感知与行动）（Goodale、Milner、Jakobson & Carey，1991）。鉴于加工的独立性，一条通路的损伤应该不会影响另一条通路得出的表征。然而，这种独立架构既没有得到功能研究（Freud、Rosenthal、Ganel & Avidan，2015；Garcea、Chen、Vargas、Narayan & Mahon，2018；Mahon、Kumar & Almeida，2013）的支持，也没有得到解剖学研究（Yeatman et al., 2014）的支持，这些研究揭示了两条通路之间存在强大的结构和功能联系。另一种解释是，背侧通路表征（特别是对于没有视觉运动成分的任务）仅仅是腹侧通路计算的结果。这种观点预测腹侧通路的损伤会对背侧通路获得的表征产生不利影响，但反之则不然。最近的研究结果挑战了这种观点，因为背侧通路的形状敏感性可能在时间上先于腹侧通路形状敏感性的出现（Collins et al., 2019）。此外，猴子背侧通路（即尾部顶内沟 (CIP)）的暂时失活会导致腹侧通路的 fMRI 激活降低，并导致 3D 感知的知觉缺陷（Van Dromme、Premereur、Verhoef、Vanduffel & Janssen, 2016）。最后，第三个可能的观点表明两条通路都获得物体表征。这些表征可能相同，也可能不相同，如果是后者，则可能编码有关物体的不同信息，而这些信息可能服务于不同的功能目标 (Freud, Behrmann, & Snow, 2020)。然而，无论哪种情况，这两条通路都是相互作用的，因此，任何一条通路的损伤都会影响另一条通路得到的表征。在之前的论文中，我们还研究了背侧通路和腹侧通路之间的相互状态，并证明，在腹侧通路受损后患有视觉失认症的患者中，背侧通路仍然对物体的 3D 结构表现出敏感性，即使在双侧腹侧病变非常广泛的情况下也是如此 (Freud, Ganel, et al., 2017)。这一发现可以被视为对第一个解释，即独立物体表征的支持。然而，值得注意的是，这项研究只关注一个高级视觉属性，那就是形状（即 3D 结构）。此外，fMRI 分析只关注背侧通路上的两个 ROI，因此，目前尚不清楚背侧通路上的其他区域是否以及在多大程度上会受到腹侧通路损伤的影响。在本研究中，我们试图对右腹侧通路损伤后患有视觉失认症 SM 的患者的两条视觉通路进行全面检查。通过采用参数置乱操作（Collins 等人，2019 年；Freud、Culham 等人，2017 年；Freud、Plaut 和 Behrmann，2019 年；Grill-Spector 等人，1998 年；Lerner、Hendler、Ben-Bashat、Harel 和 Malach，2001 年；
内源性Orexin和dynorphin Corelease对投影定义的腹侧换段多巴胺神经元的明显神经调节作用
神经元通过Orexin 1（OX1R）或Kappa阿片类药物（Kor）受体。鉴于OX1R激活增加了VTA DAFINF，而Kor会减少燃料，因此尚不清楚加冕的肽如何促进DA神经元的净活性。我们测试了对LH OX/DYN神经调节的光刺激是否通过肽释放来释放VTA DA神经元活性，以及基于VTA DA投影靶标（包括基底外侧杏仁核（BLA）（BLA）或内医生或内膜外壳的光学驱动的LH OX/DYN释放的效果。使用电路跟踪，光遗传学和斑块夹电生理学的组合，在男性和女性Orexin Cre小鼠中，我们显示出对VTA DA神经元的LH ox/dyn光学刺激的多样化响应，这不是由快速发射器释放介导的，并被拮抗剂封闭，并被拮抗剂驱动到Kor和Ox1r和Ox1r Signal1r。此外，在VTA中对LH OX/DYN输入的光学刺激抑制了大多数BLA验证的VTA DA神经元的结构，而VTA双向的LH ox/dyn输入的光学刺激会影响lacbsh-或machsh-progenting vta neurons的filtirection。这些发现表明，LH ox/dyn Corelease可能通过在每个人群中平衡神经元的合奏，从而影响VTA的输出，从而有助于寻求奖励的不同方面。
数学天才大脑在长链推理任务中的脑电图源空间同步状态转换和马尔可夫建模
图5 代表不同簇内同步状态的原型功能脑网络。在非任务空闲状态和推理过程中，原型网络的拓扑结构分别对应于（a）默认模式网络（DMN）、（b）中央执行网络（CEN）、（c）背侧注意网络（DAN）、（d）扣带回-岛叶网络（CON）、（e）左腹侧额顶叶网络（lVFPN）、（f）右腹侧额顶叶网络（rVFPN）和（g）腹侧视觉网络（VVN）。此外，在推理任务过程中还形成了额外的（h）右额颞叶网络（rFTN）。在原型网络中，每个红球代表一个节点，其直径与节点度数成正比
视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
使用能量景观可视化方法来检查淀粉样蛋白β单体变体的集合及其倾向以形成纤维
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。