XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEnigma
RSA加密系统
预译者密码学的最早历史可以追溯到人类使用书面交流的时间。在发明计算机之前，人们倾向于选择密码来加密和解密消息。这种交流的一个著名例子是凯撒·密布（Caesar Cipher），朱利叶斯·凯撒（Julius Caesar）在公元前58年左右使用。[6]。凯撒密码（也称为移位密码）是一种替代方法，可以将字母移动到字母1下方的固定位置，这可以使消息无法理解而无需解密。但是，凯撒密码不是加密消息的安全方法。在我们的日常沟通中，某些字母将比其他字母更频繁地使用。将每日通信中每个字母的平均频率与发送的加密消息中的频率进行比较，可以轻松确定普通字母和密码字母之间的相关性。在中世纪后期，随着密码分析的发明，简单的替代方案不再是安全的，从而促使密码学和密码分析进一步发展。从同态密码到多型密码密码，人类开始使用每个字母的多个替代品来提高安全水平。由于他们能够保持信息不受局外人的解释的能力，因此这些密码和密码自18世纪以来一直在军队和政治事务中使用。第二次工业革命先进的加密和密码分析提高到更高的水平。虽然军方可以使用收音机和电报更有效地进行交流，但是这些消息的风险更高，被敌人干扰或解密。为了解决无线电通信出现的问题，各国发明了不同的加密机，以创建令人难以置信的复杂的多Yale-Polyphabetic密码，例如，具有多个转子的Enigma机器和使用开关的紫色机器。然后，随着计算机密码学的发展，数学家和计算机科学家发明了两种密码学：私钥密码学和公共密钥密码学[4]。在私有密钥密码学中，私钥在发件人和接收器之间共享，并用于加密和解密。公共密钥密码学需要一个公共密钥，该公共密钥已发布供加密和一个私钥，该密钥保存
种子：模拟DNA存储中错误的出现
背景：DNA存储是一种非易失性存储技术，用于将数据作为合成DNA字符串存储，可提供前所未有的存储密度和耐用性。然而，将DNA用作实用的数字信息存储介质仍然是一个谜，因为这非常昂贵，并且需要大量时间将数据编码和解码数据与合成DNA进行编码和解码。更重要的是，DNA存储管道的各个阶段（例如，合成，测序等）是易误。此外，DNA会随着时间的流逝而衰减，合成DNA的可靠性取决于各个方面，包括保存介质和温度。允许信息的完美存储和恢复，从而使其与现有的基于闪光灯或磁带技术的竞争性，高级错误保护方案是必不可少的。然而，评估和比较现实模型条件下的各种DNA存储技术和错误纠正代码 - 包括广泛的合成培养基，测序技术，温度和持续时间 - 是非常时间的汇总和昂贵的。结果：在这项研究中，我们提出了种子，这是一种基于误差模型的模拟器，以模仿DNA存储不同阶段累积误差的过程。种子是第一个已知的模拟器，它结合了各种经验得出的统计（或随机？）错误模型，模仿DNA存储中各个阶段的不同类型的误差类型的产生和传播。它的有效性与许多已发表的湿lab实验的数据进行了评估。结论：种子易于使用，并提供灵活的和固定的参数设置，以模仿DNA存储中的误差模型。对体外实验结果的验证表明，其有望模仿DNA存储中错误产生和传播的随机模型。种子可作为带服务器端应用程序的Web界面以及便携式跨平台本机应用程序（可在givethelink中找到）提供。
精神分裂症患者的大脑老化 - 伦敦大学学院发现
constantinos constantinides 1，Laura KM Han 2,3,4，Clara Arsoza 5,6，Linda Antonella Antonucci 7,8，Celso Arango 5,6，Rosa Ayesa-arriola 9,6，Nerisa Banaj 10 Hovski 16,17，Vince Calhoun 18，Vaughan Carr 13,14,19，Stanley Catts 20，Young-Chul Chung Chung 21,22,23，Benedicto Crespo-Facorro 6,24，CovadongaM.Díaz-Caneja 5,6，Gary Donohoe 25 , Stefan Ehrlich 29 , Robin Emsley 26 , Lisa T. Eyler 30,31 , Paola Fuentes-Claramonte 6,32 , Foivos Georgiadis 33 , Melissa Green 13,14 , Amalia Guerrero-Pedraza 32,34 , Minji Ha 35 , Tim Hahn 36 , Frans A. Henskens 37,38,39 , Laurena Holleran 25 , Stephanie Homan 40,41 , Philipp Homan 40 , Neda Jahanshad 42 , Joost Janssen 5,6 , Ellen Ji 40 , Stefan Kaiser 43 , Vasily Kaleda 44 , Minah Kim 45,46 , Woo-Sung Kim 21,23 , Matthias Kirschner 33,43,47 , Peter Kochunov 48，Yoo Bin Kwak 35，Jun Soo Kwon 35,45,46，Irina Lebedeva 44，Jingyu Liu 49,50，Patricia Mitchie 39,51，Stijn Michielse，Michielse 52，David Mothersill 25,53，Bryan Mowry 54,55，FARZ-54,55 Giulio Pergola 7，Fabrizio Piras 10，Edith Pomarol-Clotet 6,32，Adrian Preda 58，YannQuidé13,14,59，Paul E. Rasser 39,60，Kelly Rootes-Murdy 18,28 Sarró6.32，Ulrich Schall 39.60，AndréSchmidt11，Rodney J.Scott 61，Pierluigi Selvaggi 7.62，Kang Sim 63,64,65，Antonin Skoch 66,67，Gianfranco Spalletta 10.68 10.68 HEV 44，Diana Tordesillas-Gutiérrez72,73，Therese Van Amelsvoort 74，JavierVázquez-Bourgon 6.9，Daniela Vecchio 10，Aristotle Voineskos 75,76，Cynthia S. 13,14,77、Paul M. Thompson 42、Lianne Schmaal 2,3、Theo GM van Erp 78,79、Jessica Turner 28,50、James H. Cole 80,81、ENIGMA 精神分裂症联盟*、Danai Dima 62,82,83 和 Esther Walton 1,83 ✉
分子结构与职业能力
Jean Shin 1,2 , Shaojie Ma 3,4 , Edith Hofer 5,6 , Yash Patel 2 , Daniel E. Vosberg 2 , Steven Tilley 2 , Gennady V. Roshchupkin 7,8,9 , André MM Sousa 10 , 雪球健 11 , Rebecca Gottesman 12 , Thomas H. Mosley 13 , Myriam Fornage 11 、 Yasaman Saba 14 、 Lukas Pirpamer 5 、 Reinhold Schmidt 5 、 Helena Schmidt 14 、 Amaia Carrion-Castillo 15 、 Fabrice Crivello 16 、 Bernard Mazoyer 16 、 Joshua C. Bis 17 、 Shuo Li 18 、 琼阳 18 、米歇尔·卢西亚诺 19,20 , Sherif Karama 21 , Lindsay Lewis 21 , Mark E. Bastin 19,22 , Mathew A. Harris 22,23 , Joanna M. Wardlaw 19,24 , Ian E. Deary 19,20 , Markus Scholz 25,26 , Markus Loeffler 25,26 , A. Veronica Witte 27,28,29 , Frauke Beyer 27,28 , Arno Villringer 27,28,29 , Nicola J. Armstrong 30 , Karen A. Mather 31,32 , David Ames 33,34 , Jiyang Jiang 31 , John B. Kwok 35,36 , Peter R. Schofield 32,36 , Anbupalam Thalamuthu 31 , Julian N. Trollor 31,37、玛格丽特·J·赖特 38,39、亨利·布罗达蒂 31,40、魏文 31、Perminder S. Sachdev 31,41、Natalie Terzikhan 9、Tavia E. Evans 7,9、Hieab HHH Adams 7,9、M. Arfan Ikram 7,9,42、Stefan Frenzel 43、Sandra van der Auwera-Palitschka 43,44、Katharina Wittfeld 43,44、Robin Bülow 45、Hans Jörgen Grabe 43,44、Christophe Tzourio 46,47、Aniket Mishra 46、Sophie Maingault 48、Stephanie Debette 46,47,49、内森·吉莱斯皮50、Carol E. Franz 51,52、William S. Kremen 51,52,53、Linda Ding 54、Neda Jahanshad 54、ENIGMA 联盟、Nenad Sestan 3,4、Zdenka Pausova 1,58,59、Sudha Seshadri 49,55、Tomas Paus 2,56,57以及 NeuroCHARGE 工作组
保加利亚和其他欧洲国家丁型肝炎的流行病学模式、流行基因型分布、抗击耻辱和控制方案
丁型肝炎病毒 (HDV) 是一种小卫星病毒，是迄今为止在人类中发现的最小的病毒，可导致所有病毒性肝炎毒株中最具侵袭性的肝炎。HDV 的历史始于 1977 年，当时意大利都灵胃肠病学系的意大利胃肠病学家和病毒学家 Mario Rizzetto 报告说，他利用免疫荧光技术发现了一种名为 HBsAg 相关 delta 抗原的新抗原 [1]。该抗原是在已感染 HBV 并患有严重肝病的受试者体内发现的。丁型肝炎病毒的正式发现是在 1980 年，其命名法从希腊语改为拉丁语，delta 被 D 取代，例如 HDV [2]。尽管发病率和死亡率在发现 46 年后有所上升，但这种独特的病毒仍然是一个研究不足且被大大低估的谜 [3]。根据国际病毒分类委员会 (ICTV) 的规定，HDV 是 Deltavirus 属的唯一成员，属于 Delatviridae 科 [ 4 ]。最近，HDV 与其他 HDV 样病毒一起被重新归类为 Kolmioviridae，这是新领域 Ribozyviria 中唯一的科，其中 kolmio 在芬兰语中是“三角形”的意思，指的是希腊字母“ ∆ ”（delta）[ 5 , 6 ]。病毒基因组由一个环状单链负 (-) RNA 分子组成，该分子由 1668–1697 个核糖核苷酸组成（取决于基因型）[ 7 ]。HDV 使用 HBV 的 HBsAg 作为包膜，并使用相同的受体进入病毒 [ 8 ]。丁型肝炎病毒核衣壳含有两种 HDAg (δ 抗原颗粒 - HDAg) 亚型：大 (27 kD) 和小 (24 kD)。HDV 仅编码这两种蛋白质。这两种 HDAg 亚型的相对比例调节着复制和病毒组装之间的平衡 [9]。HDV 不编码 RNA 依赖性 RNA 聚合酶，但依赖宿主 DNA 依赖性 RNA 聚合酶将基因组转录并复制到靶细胞中 [10]。HDV 的基因组 RNA 通过滚环机制复制。尽管 HDV 在环状 RNA 基因组的存在和复制机制方面与类病毒相似，但 HDV 的基因组较大且能够编码蛋白质，这与类病毒有明显的不同 [11]。
早期生活压力，情感和青少年物质使用之间的联系中的神经内分泌机制：一种研究性别和性别差异的概念模型
Yinghan zhu 1 , norihide makusa 1 , Joaquim Radua 2 , Philipp G. Sämann 3 , Paolo fusus-poli 4,5 , Ingrid Agartz 6,7,8,9 , ole A. Andreasssen 8,9 Xiao Chen 12,13 , SUNAH CHOI 14 , Cheryl M. Corcoran 15,16 , Bjørn H. Ebbrup 17,18，Adriana Fortea 19，Ranji RG。20 , Birte yding Glenthøj 17,18 , Louise Biredal Glenthøj 21 , Shalaila S. Haas 15 , Holly K. Hamilton 2,2 26,27,28 , Naoyuki kadangri 29 , Minah Kim 30,31 , Tyle D. Kristensen 17 , Jun Soo kwon 14,30,31 , STEPHEN M. LABEDEVA 33 , RAMYEL , RAMYEL ，Rathother，Rachel L. H. Mathalon 22,23，Philip McGuire 36 36 36 36，Romina Mizrahi 37，Masifami Mizono 38，PaulMøller39，Takahiro Nemoto 29，Dort Nordholm 21，Dort Nordholm 21，MaryA.Røssberg9 Sababanashi 44,45 , Lukasz Smigielski 25,46 , GISELla Sugranyes , Jinsong Tang 48,49 , Anastasia Theodoridou 25 , Alexander S. Tomyshev 33 , Peter J. Uhlhaas 50,51 , Tor G. Væunnes 9,52 , Therese A. J. Van 8,9,55 , Juan H. Zhou 56,57 , Paul M. Thompson 58，Dennis Henaus 53，Maria Jalbrzikwski 10,59，Shinsuke Coike20 , Birte yding Glenthøj 17,18 , Louise Biredal Glenthøj 21 , Shalaila S. Haas 15 , Holly K. Hamilton 2,2 26,27,28 , Naoyuki kadangri 29 , Minah Kim 30,31 , Tyle D. Kristensen 17 , Jun Soo kwon 14,30,31 , STEPHEN M. LABEDEVA 33 , RAMYEL , RAMYEL ，Rathother，Rachel L. H. Mathalon 22,23，Philip McGuire 36 36 36 36，Romina Mizrahi 37，Masifami Mizono 38，PaulMøller39，Takahiro Nemoto 29，Dort Nordholm 21，Dort Nordholm 21，MaryA.Røssberg9 Sababanashi 44,45 , Lukasz Smigielski 25,46 , GISELla Sugranyes , Jinsong Tang 48,49 , Anastasia Theodoridou 25 , Alexander S. Tomyshev 33 , Peter J. Uhlhaas 50,51 , Tor G. Væunnes 9,52 , Therese A. J. Van 8,9,55 , Juan H. Zhou 56,57 , Paul M. Thompson 58，Dennis Henaus 53，Maria Jalbrzikwski 10,59，Shinsuke Coike
大脑神经影像上下文任务的机器学习
人类神经科学使用磁共振成像（MRI）来了解大脑的结构和功能并表征某些神经系统和精神疾病。最近已经建立了大型成像队列，其中包括一千个（人类连接项目，Abide，Adni，Imagen，Eu-Aims，1000brains，abcd），向十万个人（Enigma Consortium，UK BiobAbank）。这种同类群是研究流行病学研究（UK Biobank）中许多脑部病理（精神病，成瘾，神经退行性疾病）或危险因素的影响所必需的。相应的数据通常可公开可用。除了这些大型研究外，还获得了较小的数据集，并且在认知神经科学的背景下，越来越频繁地公开（https://openneuro.org）。所有这些研究的数据分析需要医学图像处理工具，而且越来越多的统计分析和学习工具。大脑成像社区已经开发了标准，即大脑成像数据结构（BIDS）（1），以组织数据并促进大规模的统计分析。在此框架中，思维对神经影像学中的统计学习产生了许多贡献，对监督学习，基于模拟的推论和协方差模型估计的兴趣非常兴趣。这些贡献的一部分是通过NiLearn库（http://nilearn.github.io）传播的（2）。niLearn是神经科学生态系统中的关键开源库，它依赖于科学的Python stack（Numpy，Scikit-Learn，Matplotlib）。它非常成功（PYPI上下载50 K）。Nilearn由来自几个国家的许多人贡献，请参见https://github.com/nilearn/nilearn/graphs/contributors。它遵循软件开发方面的最佳实践（详尽的自动化测试，CI，完整的API文档以及叙事文档，API同质性，合理的依赖性，有关技术选择的公开讨论等）该开发由Coredev团队管理，有9个每月开会的成员。开发人员社区非常活跃，因为它在神经频道（Neurostars）等公共渠道上提供了反馈，在GitHub界面上打开问题并提取请求。最后，Mind正在将大量资源投资于临床合作。Specifically, Mind is engaged in a collaborative initiative with the Assistance Publique - Hopitaux de Paris (AP-HP), Institut Pasteur, Sainte Anne, Stanford University and Neurospin, to address clinical scenarios such as brain tumor surgeries, analysis of stroke-induced lesions ( 3 ; 4 ), understand the relationship between brain structure and cognition, or the use of ultra-high field MRI.
IAF/IAA 空间生命科学研讨会 (IP) 作者
这篇评论文章深入研究了重力领域，介绍了人造重力的复杂情况及其对肌肉骨骼系统的影响，揭开了围绕这项技术应用的谜团。因此，本文探讨了人造重力对肌肉骨骼系统的影响，分析了其积极和消极影响。为了实现这一目标，我们分析了关于这个主题的几项研究，重点研究了短臂离心机实验的使用情况。人造重力最初是在 19 世纪作为应对微重力环境严重生理影响的对策而提出的，当科学家意识到短时间的太空飞行对人体生理的影响微乎其微时，人造重力并不是优先考虑的事情。然而，随着即将到来的月球和火星长期任务的新计划和雄心勃勃的计划，人们对人造重力的兴趣再次高涨。人类在太空飞行 50 多年的经验表明，需要采取像人工重力这样的有效对策。提出的对策之一是阻力训练，虽然有益，但不能完全完成保持肌肉质量的任务，这会导致宇航员耗费大量时间。国际空间站中当前进行的锻炼的局限性，凸显了人工重力作为更完整的综合解决方案的潜力。尽管实施人工重力带来了后勤和财务挑战，但其潜在的好处使其成为未来太空任务非常值得投资的技术。模拟微重力效应的卧床研究（例如在 AGBRESA 中进行的研究）为了解生理对人工重力的反应提供了宝贵的见解。然而，人们担心使用它可能会产生负面影响，因为人工重力和失重交替可能会损害人体生理。因此，在本文中，我们分析了对进行卧床休息研究的受试者的研究，特别是研究对肌肉骨骼系统的影响；最后，我们回顾了不同的潜在副作用并对我们的研究结果得出结论。总之，本综述强调了人工重力作为对抗失重对肌肉骨骼系统的破坏性影响的对策的重要作用。未来的太空探索需要更好地处理失重影响减轻的技术，如人工重力。因此，应该对它的研究投入更多。
信息安全标记邮票解决方案手册
信息安全性仍然是现场的首要文本，非常感谢您帮助我们结束了2024年的筹款活动。在您的支持下，我们将在2025年完成更多。祝您新年快乐，并享受档案！信息安全至关重要，因为复杂的跨国信息系统越来越依赖于业务和消费者。信息安全性的完全更新和修订版：原理和实践提供了读者应对任何信息安全挑战所需的技能和知识。可以使用一套全面的教室测试的PowerPoint幻灯片和解决方案手册来协助课程开发。信息安全：一种解决现实世界挑战的实用方法。本书探讨了四个核心主题：密码学，访问控制，协议和软件。密码学探讨了经典的加密系统，对称密钥加密，公共密钥加密，哈希功能，随机数，信息隐藏和密码分析。访问控制重点介绍身份验证和授权，基于密码的安全性，ACL和功能，多级安全性和隔间，掩护渠道和推理控制。协议检查简单的身份验证协议，会话键，完美的前向保密，时间戳，SSH，SSL，IPSEC，Kerberos，WEP和GSM。软件讨论缺陷和恶意软件，缓冲区溢出，病毒和蠕虫，恶意软件检测，软件逆向工程，数字版权管理，安全软件开发以及操作系统安全性。其他背景材料涵盖了谜语密码和“橙色书”的安全性。第二版更新了有关SSH和WEP协议，实用的RSA定时攻击，僵尸网络和安全认证等相关主题的讨论。家庭作业问题已大大扩展和升级，并伴随着新的人物，表格和图表，以说明复杂的主题。可用于课程开发一套全面的教室测试的PowerPoint幻灯片和解决方案手册。本文提供了清晰易访问的内容，使其成为信息技术，计算机科学和工程学的学生和讲师以及在这些领域工作的专业人员的理想资源。Mark Stamp博士是圣何塞州立大学的计算机科学教授，在私营企业，学术界和美国国家安全局（NSA）方面拥有经验，在那里他担任隐式分析师已有7年了。 他撰写了数十本学术论文和两本有关信息安全的书籍。Mark Stamp博士是圣何塞州立大学的计算机科学教授，在私营企业，学术界和美国国家安全局（NSA）方面拥有经验，在那里他担任隐式分析师已有7年了。他撰写了数十本学术论文和两本有关信息安全的书籍。