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Kinetis K81-150 MHz HW加密处理器，抗tamper和Quadspi微控制器（MCUS）基于ARM®Cortex®-M4 Core
Kinetis®K81MCU扩展了Kinetis MCU投资组合，具有高级安全功能，包括防僵局外围设备，启动ROM，以支持加密的固件更新，外部串行闪存闪存，AES加速器，AES加速器的自动解密，以及对公开密钥密钥的硬件支持。K81 MCU可用于满足销售点（POS）应用程序的安全标准。
根据患者的年龄和乳腺象限的乳腺密度和乳腺体积的定量研究
摘要：目标：乳房密度被认为是乳腺癌发展的独立危险因素。这项研究旨在根据患者的年龄和乳房象限来定量评估乳腺密度百分比（PBD）和乳腺体积（MGV）。我们提出了一个回归模型，以估算PBD和MGV作为患者年龄的函数。方法：1027个螺旋乳房CT（BCT）数据集中的乳房组成，没有软组织质量，钙化或来自517名女性（57±8年）的植入物。在整个乳房和四个象限中的每个象限中测量了乳房的乳腺组织体积（BTV），MGV和PBD。在七个年龄组中分析了三个乳房成分特征，从40到74岁，间隔为5年。将对数模型拟合到BTV，并使用最小二乘方法建立了对MGV和PBD作为年龄函数的乘法逆模型。结果：BTV从545±345增加到676±412 cm 3，MGV和PBD从111±164降至57±43 cm 3，分别从21±21±21降至11±21％，从最小的组最小的组（p <0.05）降低到11±21％。所有年龄段的平均PBD为14±13％。回归模型可以根据患者的年龄为基础预测BTV，MGV和PBD，其残余标准误差分别为386 cm 3、67 cm 3和13％。每个象限中MGV和PBD的减少遵循整个乳房中的象限。结论：根据BCT检查计算的PBD和MGV为妇女的乳腺癌风险评估提供了重要信息。该研究量化了整个乳房的乳腺乳腺减小和密度降低。它建立了数学模型来估计乳房成分特征 - BTV，MGV和PBD，是患者年龄的函数。
Quadracel®（注射0.5 ml悬架）
在瑞典进行的一项临床试验中，比较了三种细胞的百日咳疫苗和一种全细胞DTP疫苗，有20,745名婴儿获得了Tripacel的“混合”制剂，其中包含与二倍抗原相同数量的倍增抗原，在2、4和6或6或3或3、5、5、5和12个月中。在本研究中，不良事件的发生率小于或与其他细胞百日咳疫苗和全细胞DTP组相比。全细胞DTP后的发烧率> 40.5°C和癫痫发作或可疑癫痫发作明显高于颈部百日咳疫苗。低渗/低速发作的速率是可比的，三痛后给予了29个报告。在疫苗接种后的48小时内据报道，据报道，据报道，据报道，没有死亡或脑炎/急性脑病，侵入性细菌感染，婴儿痉挛或过敏反应的死亡。
胸腔手术后增强四倍的健康结果：可行性飞行员使用数字家庭监控
背景：出院后的手术恢复通常给患者和看护人带来挑战。术后并发症和在家管理不良的疼痛可能会导致对急诊科（ED）的意外访问和去医院的再入院。数字家庭监控（DHM）可以改善术后护理。目的：与标准护理相比，我们进行了一项随机对照试验（RCT）的可行性研究，以评估胸外科手术后的DHM有效性。方法：我们在单个三级护理中心进行了2臂平行组飞行员RCT。接受胸腔手术程序的成年患者被随机分为2组：DHM组和护理标准（对照组）。我们遵守了意向性治疗分析原则。主要结果是预先确定的RCT可行性标准。如果超过75％的试验募集，协议依从性和数据收集，则该试验将是可行的。次要结果包括30天的ED访问率，30天的再入院率，术后并发症，住院时间长度，30天阿片类药物消费量，30天的恢复质量，患者培训质量满意度，照料者满意度，医疗保健提供者满意度以及每例案例成本。结果：满足所有RCT可行性标准。试验招聘率为87.9％（95％CI 79.4％-93.8％）。协议依从性和结果数据收集率分别为96.3％（95％CI 89.4％-99.2％）和98.7％（95％CI 92.9％-99.9％）。总共有80名患者被随机分配，DHM组为40例（50％），对照组40例（50％）。基线患者和临床特征在两组之间是可比的。The DHM group had fewer unplanned ED visits (2.7% vs 20.5%; P =.02), fewer unplanned admission rates (0% vs 7.6%; P =.24), lower rates of postoperative complications (20% vs 47.5%, P =.01) shorter hospital stays (4.0 vs 6.9 days; P =.05), but more opioid consumption （111.6，SD 110.9）vs 74.3，SD 71.9 mg吗啡等效物；与对照组相比，p = .08）。DHM also resulted in shorter ED visit times (130, SD 0 vs 1048, SD 1093 minutes; P =.48) and lower cost per case (CAD $12,145 [US $ 8436.34], SD CAD $8779 [US $ 6098.20] vs CAD $17,247 [US $11,980.37], SD
通过语言引导的偏好学习有效地产生表达的四倍行为
摘要 - 表达机器人行为对于在社交环境中广泛接受机器人至关重要。学习的腿部运动控制器的最新进展已实现了更具动态和多功能的机器人行为。，确定在各种情况下与不同用户互动的最佳行为仍然是一个挑战。当前方法要么依赖于自然语言输入，这是有效但低分辨率的，要么从人类的偏好中学习，尽管高分辨率却是效率低下的样本。本文介绍了一种新的方法，该方法利用了预先训练的LLMS产生的先验，并在偏好学习的精确度上。我们的方法称为语言引导的偏好学习（LGPL），使用LLMS生成初始行为样本，然后通过基于偏好的反馈来完善这些样本，以学习与人类期望紧密相符的行为。我们的核心见解是，LLM可以指导偏好学习的抽样过程，从而实现样本效率的实质性提高。我们证明，LGPL可以快速学习精确和表现力的行为，只有四个查询，既优于纯语言参数模型和传统的偏好学习方法。带有视频的网站：此HTTP URL。
Ning Lin Princeton大学民用与环境工程系，电子Quad E328Ning Lin Princeton大学民用与环境工程系，电子Quad E328
Ph.D. ，公民和环境工程，普林斯顿大学2010 M.S. ，德克萨斯理工大学民用与环境工程2005 B.S. ，土木工程，华盛科学技术大学，中国2002年专业职位：2023年至今教授，部门 普林斯顿大学公共与国际事务公共事务和国际事务协会学院，普林斯顿大学能源与环境中心，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学相关教职员工，普林斯顿大学高梅多斯环境学院，2018-2023副教授 民事与环境工程，普林斯顿大学2012 - 2018年助理教授 民事与环境工程，普林斯顿大学2010- 2012年NOAA气候与全球变化（C＆GC）博士后研究员 地球，大气和行星科学，麻省理工学院的荣誉和奖项：Ph.D. ，公民和环境工程，普林斯顿大学2010 M.S.，德克萨斯理工大学民用与环境工程2005 B.S. ，土木工程，华盛科学技术大学，中国2002年专业职位：2023年至今教授，部门 普林斯顿大学公共与国际事务公共事务和国际事务协会学院，普林斯顿大学能源与环境中心，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学相关教职员工，普林斯顿大学高梅多斯环境学院，2018-2023副教授 民事与环境工程，普林斯顿大学2012 - 2018年助理教授 民事与环境工程，普林斯顿大学2010- 2012年NOAA气候与全球变化（C＆GC）博士后研究员 地球，大气和行星科学，麻省理工学院的荣誉和奖项：，德克萨斯理工大学民用与环境工程2005 B.S.，土木工程，华盛科学技术大学，中国2002年专业职位：2023年至今教授，部门普林斯顿大学公共与国际事务公共事务和国际事务协会学院，普林斯顿大学能源与环境中心，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学公共与国际事务联合教职员工，普林斯顿大学相关教职员工，普林斯顿大学高梅多斯环境学院，2018-2023副教授民事与环境工程，普林斯顿大学2012 - 2018年助理教授民事与环境工程，普林斯顿大学2010- 2012年NOAA气候与全球变化（C＆GC）博士后研究员地球，大气和行星科学，麻省理工学院的荣誉和奖项：
基于各向同性二次形式的有效签名的隐脑分析
基于晶格的签名方案[8]和Falcon [15]已被NIST [22]选择为量子后加密后的第一个标准。但是，这种量子后的安全性是有代价的：Pub-lit键的大小和Dilithium and Falcon的签名的大小明显大于ECDSA和RSA。拥有更有效的量词后签名方案和/或基于不同的假设是有用的：这激发了NIST在2022年打开呼吁其他数字签名建议[21]。在该电话中，Feussner和Semaev提交了基于晶格的签名方案EHTV3V4 [12]，该方案目前在修复后仍未破裂。Very recently [13], the same authors proposed a very different and much more efficient scheme, called DEFI, on the NIST pqc mailing list: with a 800-byte public key and a 432-byte signature, DEFI is more efficient than both Dilithium and Falcon, and beats all additional NIST submissions except for SQISign in (public key + sig- nature) size [23].即使实施了不优化的实施，DEFI的签名和验证时间似乎也与所有提议的签名相比有利[5]。defi是从多元加密和基于晶格的加密术借用的特殊方案：其安全性是基于求解整数上二次方程的硬度的硬度，以及Z [x] /（x 64 + 1）等多项式环R等多项式环R。以其一般形式，已知这个问题是NP-HARD，因此Defi的作者在最坏的情况下认为它很难，但是Defi使用了问题的特殊实例，这可能更容易解决。因为r是多项式更确切地说，DEFI私钥是通过defi公共密钥确定的二次方程式小型系统的解决方案。
基于近似的四重模块冗余电路的设计空间探索
摘要 — 在过去十年中，近似计算 (AxC) 已被研究作为一种可能的替代计算范式。它已被用于降低传统容错方案（如三重模块冗余 (TMR)）的开销成本。最近的提议之一是四重近似模块冗余 (QAMR) 的概念。QAMR 降低了相对于传统 TMR 结构的开销成本，同时保证了相同的容错能力。在本文中，我们提出了一种新的近似技术来实现 QAMR，并进行了设计空间探索 (DSE) 以找到 QAMR 帕累托最优实现。此外，我们为所提出的架构提供了一个新的多数表决器的设计。实验结果表明，对于 FPGA 和 ASIC 技术，分别有 85.4% 和 97% 的电路可以找到与 TMR 对应物相比实现面积和/或延迟增益的 QAMR 变体。索引词 — 容错；纠错；三重模块冗余；TMR；近似计算；四重近似模块冗余；QAMR；数字电路；近似计算
间隔有价值的次级K范围对称Quadri分区的中性粒细胞模糊矩阵
间隔价值的二级K范围对称Quadri分区的中性粒细胞模糊矩阵是一个高级数学框架，它扩展了传统的矩阵理论，以处理复杂系统中的不确定性，不确定性和不一致性。该模型从中性粒子逻辑，间隔值模糊集和矩阵理论中整合了多个数学概念，以提供一种多功能工具，用于在不确定的环境中表示和处理数据。中性粒子逻辑是模糊逻辑的扩展，它引入了三个成员资格功能 - truth（t），虚假（f）和不确定性（i）。与传统的模糊逻辑不同，中性粒子逻辑可以同时在给定的命题或元素中在不同程度上同时存在真理，虚假和不确定性。中性粒细胞模糊基质代表一个基质，其元素是中性粒细胞模糊集。矩阵中的每个元素的特征是有序的三重（t，i，f），其中：
第十四次军事赔偿四年期审查
QRMC 还定期向由国防部副部长凯瑟琳·希克斯和参谋长联席会议副主席克里斯托弗·格雷迪海军上将共同主持的副部长劳动力委员会 (DWC) 提供最新进展。各军种部长、各军种参谋长和国防部长办公室 (OSD) 首席参谋助理都向 DWC 发出长期邀请，并被授权在适当的时候向其副部长发出邀请。DWC 得到了劳动力管理小组的支持，该小组由阿希什·瓦齐拉尼担任主席，履行国防部人事和战备副部长的职责，其他部门的高级行政部门和军事三星代表也参与其中。此外，高级士兵顾问也参加了这些更高级别的小组，并在单独会议中听取了 QRMC 的进展情况汇报。