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胶质母细胞瘤研究计划假设发展...
合作研究者选择：FY24 GBMRP假设发展奖包括一个以上PI的选项。一个PI将被确定为PI的启动，并将负责与提交应用程序相关的大多数管理任务。另一个PI将被识别为合作PI。这个资金机会允许一个合作PI。两个PI都应为拟议的研究项目的开发和执行做出重大贡献。如果建议进行资金，每个PI将在接收者组织的单独奖励中命名。每个奖项将受到单独的报告，监管和行政要求的约束。有关启动和合作PI的个人提交要求，请参阅II.D.2节，申请提交的内容和形式。
制定并支持假设以解决 6G 通信网络中的“第 22 条军规”问题
2030 年预计将是推出 6G（第六代）电信技术的一年。预计这一年还将推出功能强大到足以破解当前加密算法的量子计算机。加密技术仍然是保护互联网和 6G 网络的支柱。后量子密码 (PQC) 算法目前正在由 NIST（美国国家标准与技术研究所）和其他监管机构开发和标准化。PQC 部署将使 6G 的极低延迟和低成本目标几乎无法实现，因为大多数 PQC 算法依赖的密钥比传统 RSA（Rivest、Shamir 和 Adleman）算法中的密钥大得多。大型 PQC 密钥会消耗更多的存储空间和处理能力，从而增加其实施的延迟和成本。因此，PQC 部署可能会损害 6G 网络的延迟和定价目标。此外，NIST 评估的所有 PQC 候选者迄今为止均未通过评估，这严重危及了它们的标准化，并使 6G 的安全在 Q-Day 威胁面前陷入了两难境地。本报告提出了一个研究问题，并建立和支持了一个研究假设，以探索一种替代的绝对零信任 (AZT) 安全策略来保护 6G 网络。AZT 是自主的、快速的且成本低廉的。
接吻：保持简单的物种迁移模型
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大世界假说及其对人工智能的影响
Sutton (2020) 认为世界很大而且很复杂，代理无法精确学习所有需要学习的东西。他建议采用函数近似来学习价值观、策略、模型和状态。Dong 等人 (2022) 从理论上研究了强化学习算法的性能，但没有对环境做出简化假设。他们的工作将重点从对环境做出假设转移到对代理的能力做出假设。Javed 等人 (2023) 通过实证研究了小型代理在大环境中的表现。他们发现，在大世界中，使用较少计算的近似算法可以胜过使用更多计算的精确算法。Kumar 等人 (2023) 表明，当代理受到计算限制时，持续学习是强化学习的必要元素。
bis（单乙酰甘油） - 磷酸盐假设
溶酶体分解并回收脂质和其他生物分子，以维持各种营养环境中的细胞稳态。溶酶体脂质分解代谢依赖于BIS（Monoacylglycero）磷酸盐（BMP）的刺激活性，这是一种神秘的脂质，其在众多溶酶体相关疾病中都会改变其左旋脂质。在这里，我们回顾了半个世纪前对BMP的发现及其结构特性，可促进脂质水解酶的激活和募集其共激活因子。我们进一步讨论了对BMP分解代谢和合成代谢的当前但不完整的理解。To conclude, we discuss its role in lysosome-associated diseases and the potential for modulating its levels by pharmacologically activating and inhibiting the BMP synthase to therapeu- tically target lysosomal storage disorders, drug-induced phospholipidosis, Alzheimer's disease, Parkinson's disease, frontotemporal dementia, cancer, and viral infection.
缩放假设是否可伪造？
图1：跨LMS多个模型体系结构的缩放定律的示例。缩放定律适用于计算，训练数据大小和参数在各种模型中稳健计数。黑线表示合适的权力定律。最初来自（Kaplan等人（2020））。
本征态热化假说回顾
本论文探讨了本征态热化假说 (ETH)，这是理解孤立量子系统中热行为出现的基石概念。这项工作首先通过遍历性建立经典热化的基础，其中系统会随时间探索所有可访问的微观状态。这个类比为理解 ETH 如何将这个概念转化为量子领域奠定了基础。按照 Mark Srednicki 概述的方法，论文深入研究了 ETH 的核心公式。然后，通过分析波函数、可观测量和它适用的系统类型的限制，研究了对 ETH 的限制。介绍了随机矩阵理论 (RMT) 的讨论，探讨了它与 ETH 的联系及其在通过 Wigner-Dyson 分布理解混沌量子系统中能谱的统计特性方面的作用。此外，论文还探讨了 Berry 猜想，该猜想揭示了大型量子系统中本征态的混沌性质，进一步支持了 ETH 的基本原理。最后，讨论了支持 ETH 有效性的实验，特别是冷原子气体实验。通过回顾 ETH、其理论基础以及其与 RMT 和 Berry 猜想等相关概念的联系，本论文为寻求了解孤立量子系统中热行为出现的学生提供了宝贵的资源。
自闭症的“神经免疫假设”是什么？
与自身免疫性疾病的关联：自身免疫性疾病，例如多发性硬化症（MS），狼疮，克罗恩病，溃疡性结肠炎，类风湿关节炎，1型糖尿病，湿疹/湿疹/牛皮癣，以及身体性和性胸腺炎，当人体在身体攻击身体时会出现身体攻击时会出现。这会引起整个身体的炎症，包括大脑。研究表明，许多ASD患有自身免疫性疾病的家族史。6-11这可能表明家族性自身免疫性疾病与ASD之间的某些共有遗传脆弱性。12实际上，一些研究表明，患有自身免疫性疾病的母亲的母亲很有可能生ASD的孩子。13,14除了ASD外，研究人员还发现，在精神分裂症，严重抑郁症，躁郁症和强迫症的人的亲属中，自身免疫性疾病也可能更频繁地发生。
药物研发中的人工智能驱动假设生成
我们的早期制药客户希望分析来自同一领域的多模态数据类型的数据集，以便通过 AI 算法识别新的生物标记和药物靶标。这种方法可能会减少对各种临床试验的需求，从而为客户创造战略优势。但他们缺乏测试假设所需的内部编程能力。
简单二元假设检验的样本复杂性
简单二元假设检验的样本复杂性是I.I.D的最小数量。在任何一个中都需要区分两个分布p和q所需的样本：（i）先前的设置，最多α误差为type-i误差，最多是II型误差；或（ii）贝叶斯设置，最多有贝叶斯误差δ和先前的分布（α，1 -α）。仅在α=β（无之前）或α= 1/2（贝叶斯）（贝叶斯）进行研究，并且已知样品复杂性的特征是p和q之间的hellinger差异，直至乘法常数。在本文中，我们得出一个表征样品复杂性（直至独立于P，Q和所有误差参数的乘法常数）的公式，用于以下方面： （ii）贝叶斯环境中的所有δ≤α/ 4。尤其是，该公式从詹森 - 香农和赫林格家族的某些差异方面接受了同等的表达。主要的技术结果涉及詹森 - 香农和赫林格家族成员之间的F差异不平等，这通过信息理论工具和逐案分析的结合证明了这一点。我们探讨了结果对鲁棒和分布式（本地私有和沟通受限的）假设检验的应用。