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Gealian Wu
期刊审稿人：IEEE关于模式分析和机器智能的交易，IEEE图像处理的IEE交易，关于多媒体的IEEE交易，有关电路和视频技术，神经计算，机器视觉和应用的电路和系统的IEEE交易
1个国家主要实验室，微生物学院，中国科学院，北京100101，中国 *通信：liwei_zhou1982@im。2江南大学的未来食品科学中心，中国214122 *通信：yanfengliu@jiangnan.edu.cn收到：2024年1月30日； AC
图1。在大肠杆菌的正交线性质粒（O-Replicon）中的正交复制系统的结构和表征不干扰宿主基因组的复制，在大肠杆菌中已成功发展。末端蛋白（TP），正交DNAP（O-DNAP），双链DNA结合蛋白（DSB）和PRD1噬菌体的单链DNA结合蛋白（SSB）的基因在iPTG-诱导促销基因组合的控制下被编码并表达。这些蛋白质与含有倒末端重复序列的异源基因的DNA序列（ITR）相互作用，最终在体内获得正交复制线性质粒。此外，戈伊斯可以通过设计的 - 毒素O-DNAP的连续作用来实现快速而独立的进化，例如在短时间内的短期内显着提高细胞对抗生素的耐药性以及GFP的荧光强度。
jia deng -cs.princeton
审稿人 - 国际计算机视觉杂志（IJCV）。- Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence (TPAMI) - Journal of Machine Learning Research (JMLR) - Transactions on Image Processing (TIP) - Transactions on Multimedia (TMM) - Computer Aided Design (CAD) - Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2012-2017 - European Conference on Computer Vision (ECCV) 2012-2018 - International Conference on Computer Vision (ICCV) 2013-2017 - 2014年AAAI人工智能会议（AAAI） - 国际计算机图形和交互式技术（SIG -GRAPH）2013年国际会议和展览 - 2013年ACM用户界面软件软件和技术研讨会2014年 - ACM ACM国际通用性和普遍性和普遍性计算（UBICOCOMP）2014 2014
b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
董事（“董事会”）（“董事”）（“董事”）的中国氢能技术（JIAXING）有限公司（“公司”或“ Sino-S-S
截至2024年6月30日，Foshan Feichi的控制股东Shanxi Meijin Energy Co.，Ltd。持有公司的3.86％。foshan Feichi由广东·福山（Yunfu）工业转移工业园区投资开发公司（“ Yunfu工业园”）拥有8.33％，我们是我们实质性的股东之一，而Foshan Feichi则拥有32.33％的High high-tech Investment Co.Highy Highy thy hyy hyy hyy hyy hyy hyy hyy。反过来，由Foshan Automobile Transportation Group Co.，Ltd。（“ Foshan Automobile Transportation”）全资拥有。Chen先生是Hongyun High-Tech和Foshan Automobile Transportation的董事长。Chen先生是Hongyun High-Tech和Foshan Automobile Transportation的董事长。
Jiaya Jia
香港科学技术大学主席。2024年8月 - 香港中文大学教授。。。。。。。。。。。2015年8月 - 2024年8月，杰出的科学家，腾讯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2017年5月 - 2020年腾讯X-LAB执行董事。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2017年5月 - 2020年香港中文大学副教授。 。 。 。 。 2010年9月 - 2015年7月，香港中文大学助理教授。 。 2004年9月 - 2010年9月在Adobe Systems，Inc。访问学者。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2017年5月 - 2020年香港中文大学副教授。。。。。2010年9月 - 2015年7月，香港中文大学助理教授。。2004年9月 - 2010年9月在Adobe Systems，Inc。访问学者。。。。。。。。。。。。。。。。。。2007年8月 - 2007年9月，Microsoft Research Asia的兼职研究员。。。。。。。。。2004年3月 - 2005年8月，IEEE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2018年1月 - 礼物
Jichen Li - - UCR概况 - 加利福尼亚大学，河滨大学
[8] J. Yao，X。Zhang，Y。Xia，Z。Wang，A。K. Roy-Chowdhury和J. Li，“ Sonic：具有自适应的保形的推理和约束的强化性的安全社会导航”，已提交给IEEE EEEE机器人和自动化信（RA-L）。[7] J. li *，C。Hua *，H。Ma，J。Park，V。M. Dax和M. J. Kochenderfer，“具有多代理动态关系推理的社会机器人导航”，在修订版中提交了有关机器人技术的IEEE交易。[6] Z. Wu*，Y。Wang*，Z. Wang*，H。Ma，Z。Li，H。Qiu，H。Qiu和J. Li，“ CMP：具有多代理通信的合作运动预测”，审查。[5] J. Li，J。Li，S。Bae和D. Isele，“自适应预测合奏：改善动作预测的分布外通用”，已提交给IEEE机器人技术和自动化信（RA-L），正在审查中。[4] B. Lange，M。Itkina，J。Li和M. J. Kochenderfer，“自主驾驶的自我监管的多未来占用预测”，已提交给IEEE机器人技术和自动化信（RA-L），正在审查中。[3] M. Arief*，M。Timmerman*，J。Li，D。Sele和M. J. Kochenderfer，“在高度互动环境中对智能代理的重要性采样引导的元训练”，审查提交给IEEE机器人和自动化信（RA-L）（RA-L）。[2] V. Dax，Z。Li，X。Zhang，H。Shekhar，J。Li和M. J. Kochenderfer，“整合了时空推理的图形和复发性神经网络”，在IEEE交易中，在IEEE交易中，在审查中。[1] V. Dax，J。Li和M. J. Kochenderfer，“本地无序的GNN的概括差距”，已提交给机器学习，正在审查中。