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World File Search System随机的
随机的两处理，两周，跨界
AIM：Vildagliptin/二甲双胍50 mg/ 1000毫克膜涂层片（Sensityn®）正在开发用于治疗2型糖尿病。An open label, crossover, bioequivalence study (phase I) was conducted to assess the bioequivalence between Sensityn® Film Coated Tablets (Test Product/Alpha Pharma Industries, a subsidiary of Cigalah Healthcare LLC, KAEC, Saudi Arabia) and Galvusmet® Film Coated Tablets (Reference product/Novartis Pharma, Switzerland), in healthy adults under fed conditions.安全性和公差被评估为次要终点。材料和方法：一项随机研究，有两种治疗方法，两个时期，跨界，开放标签，实验室盲，单剂量，在36名健康男性受试者的喂养条件下进行7天的冲洗期。这些是药用药物产品（Sensityn®）或参考药物（Galvusmet®）；在美联储条件下，两者都是单个50 mg/ 1000 mg口服剂量。血样进行药代动力学分析，直到每个研究期间给药24.00h。ANOVA分析（测试序列，嵌套在序列，产物和周期效应中的受试者的嵌套）使用5％的显着性水平的对数和未转换数据的C Max Max AUC 0-T和AUC 0-∞以及对于T Max Max，K消除（L Z）和半寿命的未转换数据和未转换数据。结果：结果表明，Vildagliptin和二甲甲蛋白的C Max，AUC 0-T和AUC 0-∞通过了90％CI的接受度限值为80.00％-125.00％。因此，在美联储条件下证明了Sensityn®和Galvusmet®膜涂层片的生物等效性。此外，它具有可比的安全性。分别在Sensityn®和Galvusmet®给药后由3名受试者和1名受试者报告了治疗的不良事件。结论：目前的发现证实，Sensityn®（测试药物与Galvusmet®（参考药物）的生物等效性在吸收速度和程度上。这些发现支持Vildagliptin/二甲双胍50 mg/ 1000 mg膜涂层片（Sensityn®）的持续开发，用于2型糖尿病患者。
从神经数据中推断出随机的低级复发性神经网络
计算神经科学的核心目的是将大量神经元种群的活性与潜在的动态系统联系起来。这些神经动力学的模型理想情况下应既可以解释又适合观察到的数据。低级复发性神经网络（RNN）通过具有可拖动动力学表现出这种解释性。但是，尚不清楚如何最佳地拟合低级别的RNN与由对潜在随机系统进行嘈杂观察的数据组成的数据。在这里，我们建议与随机的低级RNN一起使用各种顺序蒙特卡洛方法。我们在由连续和尖峰神经数据组成的几个数据集上验证了我们的方法，在该数据集中，我们获得的尺寸潜在动力学比当前方法的当前状态较低。此外，对于具有分段线性非线性的低级模型，我们展示了如何有效地识别单位数量中多项式而不是指数成本的所有固定点，从而分析了针对大型RNN的推断动力学分析。我们的方法都阐明了实验记录的基础动力系统，并提供了一种生成模型，其轨迹与观察到的可变性相匹配。
一种用于随机的增强型水母搜索优化器......
多微电网 (MMG) 的能源管理 (EM) 解决方案是一项提供更多灵活性、可靠性和经济效益的关键任务。然而，由于可再生能源的随机性以及负载波动，MMG 的能源管理 (EM) 成为一项复杂而艰巨的任务，因为可再生能源的渗透率很高。在这方面，本文旨在通过最佳纳入光伏 (PV) 系统、风力涡轮机 (WT) 和生物质系统来解决 MMG 的 EM 问题。在这方面，本文提出了一种增强型水母搜索优化器 (EJSO) 来解决 85 总线 MMGS 系统的 MMG 的 EM，以最小化总成本，同时提高系统性能。所提出的算法基于威布尔飞行运动 (WFM) 和适应度距离平衡 (FDB) 机制来解决传统 JSO 技术的停滞问题。在标准和 CEC 2019 基准函数上测试了 EJSO 的性能，并将获得的结果与优化技术进行了比较。根据获得的结果，与其他优化方法（如沙猫群优化 (SCSO)、蒲公英优化器 (DO)、灰狼优化器 (GWO)、鲸鱼优化算法 (WOA) 和标准水母搜索优化器 (JSO)）相比，EJSO 是一种解决 EM 的强大方法。获得的结果表明，建议的 EJSO 的 EM 解决方案可以将成本降低 44.75%，同时系统电压曲线和稳定性分别提高 40.8% 和 10.56%。
小精灵的恶意：实用的耐药加密而没有随机的口腔
摘要。变形加密的概念（Persiano，Phan和Yung，Eurocrypt '22），旨在使私人通信能够在中央权威（Henceforth称为独裁者）大量控制的环境中，他们可以获取用户的秘密密钥。从那时起，各种作品就在几个方面（包括其局限性）提高了我们对AE的理解。在这方面，最近的两部作品构建了各种抗变形的加密（是）方案，即，最多允许Covert通信的O（log（log（λ））位的方案。但是，这些结果仍然不令人满意，每个结果都至少带有以下问题之一：（1）使用加密重型锤子（例如，难以区分性混淆（IO））； （2）滥用原始定义以定义过于强大的独裁者； （3）依赖随机甲骨文模型（ROM）。尤其是，ROM中的证据是有争议的，因为它们无法解释用于实例化随机Oracle的哈希函数的变形方案。在这项工作中，我们克服了所有这些局限性。首先，我们描述了一种耐药的加密（是）方案，仅依靠公开的加密和极其有损函数（ELFS）来实现实用性，这都是从（指数）DDH假设中得知的。进一步假设独特的Nizks（从IO中知道），我们提供了另一种结构，我们后来用它来意识到第一个确定性是：也就是说，一种同时达到对每个可能的变形安全水平的变形抗性水平的单一方案。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
驱逐与随机的缓存中的探索，并通过加强学习Mulong Luo和Mohit Tiwari austin mulong@utexas.edu
备注：驱逐设置算法是实现更强大的缓存正时攻击的关键1.last级高速缓存侧渠道攻击是实用的，刘，奥克兰，2015年，2015年2。加密地址缓存的新攻击和防御寻找驱逐集的理论和实践，奥克兰Vila，2019年4。对基于随机的保护缓存架构的系统分析。Purnal等。al。2021 5。最后一级的缓存侧通道攻击在现代公共云中是可行的，
伊朗经济对货币和汇率政策的反应基于外国部门的基础：动态随机的一般平衡ana
更多信息：本文是从伊斯兰阿萨德大学（Isfahan）（Khorasgan）分支的伊斯兰阿萨德大学（Islamic Azad University）的Saeed Daei-Karimzadeh的主管与Karim Azarbiejani的主管和Saeed Daei-Karimzadeh的顾问中获取的。致谢：可能会对做出重要贡献的个人或机构做出感谢。利益冲突：作者没有宣布利益冲突。资金：作者没有为本文的研究，作者身份和出版而获得财务支持。如何引用：Albaji，Yousef。，Azarbiejani，Karim＆Daei-Karimzadeh，Saeed。（2024）。伊朗经济对货币和汇率政策的反应基于外国部门的基础：动态随机的一般平衡分析。定量经济学季刊（JQE），20（4），1-37。
乳酸酶杆菌MSMC39-1和动物双歧杆菌TA-1益生菌在调节肠道微生物群中的疗效并降低了代谢综合征的风险：一种随机的，一项随机的，双盲，宽盲，安慰剂研究
1 Srisavangavadhana公主医学院，Chulabhorn Royal Academy，曼谷，泰国，泰国2个心脏病学系，医学系，Chulabhorn医院，Chulabhorn医院，Chulabhorn皇家学院，曼谷，泰国，泰国，泰国，3个OMICS Sciences and Bioinformant Centers and Bioinformics Center，coult of Science of Science of Science有限公司，曼谷，泰国，5个益生菌卓越卓越中心，斯林纳克兰维罗特大学，曼谷，泰国，泰国6个Boromarajonani护理学院Phayao学院，护理学院，Praboromarajchanok学院，Praboromarajchanok研究所，Phayao Ongkharak，Nakhon Nayok，泰国，8个临床研究中心，斯林纳克海林威尔大学医学院，泰国纳克恩·纳耶克（Nakhon Nayok），泰国，泰国，泰国，泰国9号。
肠道微生物组的多样性和抗菌素耐药性在儿童中单剂量的口服阿奇霉素：一项随机的安慰剂对照试验
摘要。对学龄前儿童的质量抗生素分布导致分布后几个月的肠道微生物组改变。这项单独随机的安慰剂对照试验评估了肠道微生物组和分辨率的变化，该剂量是在Burkina Faso的一剂口服阿奇霉素后8天至59个月的儿童中的变化。总共450名儿童以1：1的比例与安慰剂或阿奇霉素随机分配。直肠样品，并进行DNA深度测序。肠道微生物组多样性和不同抗生素类别的归一化抗菌耐药性决定因素。阿奇霉素降低了肠道性的多样性（Shannon P，0.0001； simpson P，0.001）2周后相对于安慰剂。同时，大花环抗性遗传决定因素的归一化丰度高243倍（95％CI：76倍至776倍，p，0.0001）。这些变化在6个月时没有持续存在，表明破坏是短暂的。更重要的是，我们无法检测到其他抗生素类别的耐药性变化，表明在单个水平治疗时与单一疗程的阿奇霉素共耐药是不可能的。