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网络值数据的多尺度零假设检验
图 2 将网络顶点集划分为 4 个元素的示例（第 1 列），以及由划分生成的 σ 代数的维度 3 元素 A 诱导的全子网 G full A（第 2 列）、内部子网 G intra A（第 3 列）和子网间 G inter A（第 4 列）（深灰色区域）。在每个面板中，定义相应子网的顶点和边都显示为黑色。
零信任：无压力！
“零信任”不仅仅是IT安全概念 - 它是我们数字现实的原则。它说：信任不是盲目授予的，但必须得到证明。如果您看马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在Meta的情况下做出的决定，这是不可能的，这是Elon Musk已经在X上引入的实践（曾经是Twitter）。后果？虚假信息的狂野增长，它消除了真理与谎言之间的边界。因素不是完美主义者，而是在数字信息泛滥中设定了最低标准。没有这种情况，社交网络将成为混乱的平台，从而促进有针对性的虚假信息，仇恨和分裂。假新闻传播的速度比真理更快 - 这一事实极大地危及民主国家和社会背景。Zuckerberg的决定可能是驱动的（并且是出于政治动机），但价格很高：失去的信任。这里的零信任成为强制性。与此一样，如果没有身份验证，就不允许任何设备进入网络，社交平台还必须创建识别和停止错误信息的机制。最大化利润而不是显示响应的算法是错误的方法。同时，我们被要求作为用户更加批判地提问。我的看法：没有恒定的数字空间就变为混乱。零信任应该是按照平台行事的原则 - 具有透明度，责任和勇气进行监管。您同意吗？分享您的想法！
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。
杂合DAB1无效突变破坏新皮层和海马发育
reelin和Dab1信号通路中的功能丧失突变破坏了大脑新皮层和海马中的适当神经元定位，但潜在的分子机制仍然难以捉摸。在这里，我们认为，杂合的Yotari小鼠具有单一的常染色体隐性hotari yotari突变Dab1的Yotari突变比野生型小鼠在产后日（p）7表现出比野生型小鼠的较薄的新皮层小鼠。然而，一项出生的研究表明，这种减少不是由神经元迁移失败引起的。在子宫电穿孔介导的稀疏标记中表明，杂合子Yotari小鼠的浅表层神经元倾向于在第2层中延长其顶端树突。此外，在杂合的Yotari小鼠中，尾部河马校园中的CA1锥体细胞层异常分裂，一项出生的研究表明，这种分裂主要是由于晚期锥体神经元的迁移失败引起的。与腺相关的病毒（AAV）-Medim-ateed稀疏标记进一步表明，分裂细胞中的许多锥体细胞都具有不良的根尖引导。这些结果表明，reelin-Dab1信号通路对神经元迁移和定位的调节具有独特的依赖性对不同大脑区域中DAB1基因剂量的依赖性。
对 FLG 空表型的研究：展示人类角质形成细胞的 CRISPR/Cas9 编辑方法
自从发现 FLG 功能丧失变异与寻常型鱼鳞病和特应性皮炎发病之间的关联以来，FLG 的功能一直在研究中。个体内基因组易感性、免疫混杂因素和环境相互作用使 FLG 基因型与相关因果关系之间的比较变得复杂。使用 CRISPR/Cas9，我们生成了人类 FLG 敲除 (D FLG) N/TERT-2G 角质形成细胞。通过对人类表皮等效培养物的免疫组织化学分析显示 FLG 缺乏。除了结构蛋白（外皮蛋白、角蛋白、角蛋白 2 和转谷氨酰胺酶 1）的（部分）损失外，角质层更致密，缺乏典型的篮状编织外观。此外，电阻抗光谱和经表皮失水分析强调了 D FLG 人类表皮等效物的表皮屏障受损。校正 FLG 可恢复颗粒层中角蛋白透明颗粒的存在、FLG 蛋白表达以及前面提到的蛋白质的表达。电阻抗光谱和经表皮失水的正常化反映了对角质层形成的有益影响。这项研究显示了 FLG 缺乏的因果表型和功能后果，表明 FLG 不仅在表皮屏障功能中起着核心作用，而且通过协调其他重要表皮蛋白的表达对表皮分化至关重要。这些观察结果为研究 FLG 在皮肤生物学和疾病中的确切作用奠定了基础。
可擦除量子存储器和全息系统中的量子零能量条件
研究在有限温度下存储量子信息且尽量减少主动纠错需求的原理是一个活跃的研究领域。我们在二维全息共形场论中通过量子零能量条件来研究这个问题，我们之前已经展示了量子热力学对这种多体系统施加的限制。我们研究了将逻辑量子比特显式编码为有限温度背景下有限冯·诺依曼熵的两个相似手性传播激发，其擦除可以通过来自无限能量无记忆浴的适当的非均匀和瞬时能量动量流入来实现，从而使系统转变为热状态。全息地，这些快速擦除过程可以用前面描述的广义 AdS-Vaidya 几何来描述，其中不需要假设特定形式的块体物质。我们表明，量子零能量条件给出了删除所需的最小有限温度的分析结果，该温度大于初始背景温度，与 Landauer 原理一致。具体来说，我们找到了擦除大量编码量子比特所需的最低最终温度的简单表达式。我们还发现，如果编码量子比特的局部化间隔短于特定的局部化长度，则快速擦除过程是不可能的，而且对于由中心电荷决定的最佳编码量子比特数量，此局部化长度是最大的。我们估计了针对快速擦除的现实保护的最佳编码量子比特。我们讨论了我们的研究对在有限温度下运行的新型容错量子门结构的可能推广。
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准加密构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受无实例的证明（尽管在此模式下，方案对于是实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们表明，这种放宽足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO）。为了确定该构建块的可行性，我们提出了一种安全的陷门双模 CVQC 构造，假设量子随机预言模型 (QROM) 中的带错误学习 (LWE) 问题的难度。
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准密码构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受证明（尽管在此模式下，方案对于是的实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们证明这种放松足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO），并提出一种陷门双模 CVQC 的构造，可以防止量子随机预言模型 (QROM) 中的带错学习 (LWE) 问题。
约束优化的零空间梯度流及其在形状优化中的应用
摘要。本文旨在介绍一种梯度流算法，用于解决等式和不等式约束优化问题，该算法特别适用于形状优化应用。我们依靠 Yamashita (Math. Program. 18 (1980) 155–168) 提出的用于等式约束问题的常微分方程 (ODE) 方法的变体：搜索方向是零空间步长和范围空间步长的组合，旨在分别降低最小化目标函数的值和违反约束的程度。我们的第一个贡献是提出将这种 ODE 方法扩展到具有等式和不等式约束的优化问题。在文献中，一种常见的做法是通过引入额外的松弛变量将不等式约束简化为等式约束。在这里，我们通过计算目标函数梯度在可行方向锥上的投影来解决它们的局部组合特性。这是通过求解对偶二次规划子问题来实现的，该子问题的大小等于活动或违反约束的数量。这个问题的解决方案允许确定优化轨迹应保持切线的不等式约束。我们的第二个贡献是在无限维希尔伯特空间的背景下以及在更一般的优化集（例如形状集）的背景下对梯度流的公式化，因为它出现在 Hadamard 边界变分法框架内的形状优化中。该公式的基石是形状导数的经典扩展和正则化操作。我们的算法的数值效率和易实现性在实际的形状优化问题上得到了证明。