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基于测量杆的多方半Quantum秘密共享协议并反映操作
半Quantum秘密共享（SQSS）协议作为量子安全多方计算中的基本框架，具有不需要所有用户具有复杂量子设备的优势。但是，当前的SQSS协议主要迎合两部分方案，很少有适用于多方场景的协议。此外，多方SQSS协议面临的限制，例如低量子效率和无法共享确定性的秘密信息。为了解决这一差距，本文提出了基于多粒子GHz状态的多方SQSS协议。在此协议中，量子用户可以将预定的秘密信息分配给具有有限量子capabilies的多个古典用户，并且只有通过所有经典用户之间的相互合作，才能重建正确的秘密信息。通过利用测量 - 反射操作，传输的多粒子GHz状态都可以贡献键，从而改善了传输颗粒的利用。然后，安全分析表明该协议对普遍的外部和内部威胁的弹性。此外，使用IBM Qiskit，我们进行量子电路模拟来验证协议的准确性和可行性。最后，与类似的研究相比，所提出的协议在协议可伸缩性，Qubit效率和共享消息类型方面具有优势。
新型鼠胶质母细胞瘤模型，反映了人类疾病的免疫疗法抗性概况
抽象背景。缺乏模仿人类疾病免疫生物学的鼠类胶质母细胞瘤模型，研究了基本和转化的免疫学研究。因此，我们开发了源自巢蛋白-CKL/L的鼠类胶质母细胞瘤干细胞系； TRP53L/L;由人胶质母细胞瘤常见的临床相关基因突变驱动的PTENL/L（QPP）小鼠。这项研究旨在确定这些QPP线的免疫灵敏度及其基本机制。方法。在大脑中评估了QPP线的差异反应性，并在未处理的抗PD-1或抗CTLA-4处理的小鼠中进行了侧翼。通过整个外显子组测序测量了基因组景观对每个肿瘤反应性的影响。使用流式细胞仪比较敏感（QPP7）与抗性（QPP8）线的免疫微环境（QPP7）线。侧面灵敏度与脑电阻的驱动因素。结果。QPP线是合成的，至C57BL/6J小鼠，并证明了对T细胞免疫检查的敏感性各异的敏感性 - 从治愈响应到完全抗性的范围。对QPP8的肿瘤免疫分析显示，皮下植入（敏感）时，T细胞的适应性改善了，效应子与抑制剂的比例增加，这是在大脑中植入（抗性）（抗性）。PD-L1跨髓样基质的上调起作用，可以在大脑中建立这种免疫特权。 相比之下，即使在大脑中，QPP7也可能是由于其新抗原负担升高而导致的。PD-L1跨髓样基质的上调起作用，可以在大脑中建立这种免疫特权。相比之下，即使在大脑中，QPP7也可能是由于其新抗原负担升高而导致的。结论。这些胶质母细胞瘤的合成QPP模型表明，免疫疗法的临床相关概况以及对免疫疗法的机理发现和评估的潜在效用。
人工智能正在改变科学研究的方式。科学教育必须反映这一变化。
关于人工智能在教学、学习和评估方面的优势，使用包括沉浸式学习体验在内的模拟已被提倡作为一项重要优势。同样，教育工作者也观察到，人工智能通过以以前不可能的方式定制内容和体验，为个性化教育提供了一种强大的手段。例如，可以密切监控学生对任务的参与度，并在最需要反馈时以特定方式提供适当的反馈。关于潜在的缺点，提出了以下问题：当学生可以使用人工智能工具轻松地为家庭作业撰写文本时，学习会变成什么样？如何衡量学生的理解程度，以确保测量的是学习，而不是技术的残余？
局部场电位以特异性和频率依赖性方式反映了皮质种群动力学
皮质神经元种群的尖峰活性通过少数人口范围的协方差模式（“潜在动力学”）很好地描述。这些潜在动力学在很大程度上是由确定局部场电位（LFP）产生的相同相关的突触电流驱动的。然而，潜在动力学和LFP之间的关系仍然在很大程度上尚未探索。在这里，我们为灵长类动物感觉运动皮层的三个不同区域表征了这种关系。潜在动力学和LFP之间的相关性是频率依赖性的，并且在各个区域之间有所不同。但是，对于任何给定的区域，这种关系在各个行为之间保持稳定：在主电动机和前皮层中，LFP-LANTENT动力学相关曲线在运动计划和执行之间非常相似。LFP与神经群体潜在动力学之间的这些强大关联有助于弥合使用两种记录的行为神经相关性的研究丰富的研究。
晚期不可切除肝细胞癌的总体生存率和客观反应：REFLECT 研究的子分析
这项分析来自一项已完成的临床试验 (REFLECT) 的数据，旨在寻找接受抗血管生成治疗的不可切除性 HCC 患者的客观反应和总生存期之间的任何联系。结果发现，反应者的中位总生存期 (21.6 个月) 明显长于无反应者的中位总生存期 (11.9 个月)。在里程碑分析中，反应者的总体生存期也明显长于无反应者 (基于 2、4 和 6 个月的客观反应状态)。我们的结果表明，客观反应是这种情况下总体生存期的独立预测因素，证实了其作为可用于 II 期试验的快速疗效标记物的有效性；然而，需要进一步验证以确定其对其他全身治疗 (如免疫疗法) 的有效性，或作为总体生存期的替代指标。
2023温度反映了稳定的全球变暖和内部海面温度可变性
主要是由绿色房屋气体排放驱动的人类全球变暖，其稳定速度约为0.2°C/十年，SinceatLeast1970 1.然而，几个阶段性地点在全球平均表面温度的速度上逐渐升高（GSTA）左右（GSTA）的全球平均水平升高（GSTA）的次数较小（GSTA），这是4个4号（GSSA），并增加了1990年4月4日。海水含量积累的加速度6。 因素因人为排放而导致的，包括富集的温室气体堆积，以及硫排放清理7后人为气溶胶的冷却损失，尤其是在中国和全球运输部门。 尽管变暖速率明显增加，并且赤道过渡到ENSO阳性状态，但通过2023年记录的创纪录的表面温度异常令人惊讶。 所有主要温度Seriesshow 2023是有记录以来最温暖的一年。 设定记录的边距约为0.15°C，也是不寻常的，但在强劲的厄尔尼诺时代却没有前所未有的。 值得注意的是，几个海洋盆地在一年中的大部分时间里都有前所未有的表面温度，包括赤道和北太平洋，北大西洋和南大洋8、9。 一个核心问题是，这种强烈的异常是与内部变异性10和已知的衰老量表区域强迫一致，还是表明气候系统的迅速变化，或者我们对其的影响4、11。 清理运输排放量与2021 Hunga Tonga Volcano 13一样，以及与气雾相关的透露措施的抗态度高于预期的气候敏感性。主要是由绿色房屋气体排放驱动的人类全球变暖，其稳定速度约为0.2°C/十年，SinceatLeast1970 1.然而，几个阶段性地点在全球平均表面温度的速度上逐渐升高（GSTA）左右（GSTA）的全球平均水平升高（GSTA）的次数较小（GSTA），这是4个4号（GSSA），并增加了1990年4月4日。海水含量积累的加速度6。因素因人为排放而导致的，包括富集的温室气体堆积，以及硫排放清理7后人为气溶胶的冷却损失，尤其是在中国和全球运输部门。尽管变暖速率明显增加，并且赤道过渡到ENSO阳性状态，但通过2023年记录的创纪录的表面温度异常令人惊讶。所有主要温度Seriesshow 2023是有记录以来最温暖的一年。设定记录的边距约为0.15°C，也是不寻常的，但在强劲的厄尔尼诺时代却没有前所未有的。值得注意的是，几个海洋盆地在一年中的大部分时间里都有前所未有的表面温度，包括赤道和北太平洋，北大西洋和南大洋8、9。一个核心问题是，这种强烈的异常是与内部变异性10和已知的衰老量表区域强迫一致，还是表明气候系统的迅速变化，或者我们对其的影响4、11。清理运输排放量与2021 Hunga Tonga Volcano 13一样，以及与气雾相关的透露措施的抗态度高于预期的气候敏感性。然而，可能性仍然是2023 GSTA记录仅仅是正在进行的原子源性影响的组合，以及在观察到的年际和际变异性范围内的海面温度模式。
GAO-20-244，FDA 药品批准：申请审查时间很大程度上反映了机构目标
GAO 发现，FDA 各部门完成 NDA 初步审查所需的平均天数有所不同，而这些差异在很大程度上反映了他们所审查的 NDA 的关键特征。GAO 的分析表明，FDA 完成 NDA 初步审查所需的时间受以下因素影响：(1) 该机构的 PDUFA 目标规定的完成审查的目标时间范围，(2) NDA 符合的加急项目数量，以及 (3) 执行审查的部门。GAO 还发现，审查的目标时间范围是造成初步审查时间差异的主要原因。具体而言，具有导致根据 FDA 的 PDUFA 目标审查目标时间范围更短的关键特征的 NDA 具有更短的初步审查时间。控制这些目标时间范围和 NDA 符合的加急项目数量的影响后，GAO 发现大多数部门的平均审查时间彼此相似（相差在 2 周以内）。
猕猴大脑皮层神经元网络中的信息动态反映了认知状态和行为
先前的内部状态和环境的感觉输入。这个过程被称为35“分布式计算” [2，3]，在大脑的背景下，被认为是认知和36个havior的基础。可以通过将“信息动力学”分为三部分37 [3]：信息存储（神经元的过去活动都会告知其未来的程度，例如LTP 38或LTD）[4]，信息传输（来源神经元的过去的程度告诉目标神经元的39未来，例如突触通信）[5，6]和信息修改（即“非线性”计算40，其中神经元将不同的信息流集成到比零件总和更大的事物中）41 [7，8，9，10]。可以使用信息理论[11]进行正式化这三个动力学（请参阅秒1.1）。42先前使用信息理论研究记录的神经元网络中信息动态的先前工作43发现，在开发过程中修改信息变化的能力[10]以及在相同的发育44个窗口中，特定的信息传输模式“锁定” [12]。此外，45个信息修改的能力是在网络的神经元上分布的。集中在高46度，富俱乐部神经元中[13，14，15]。信息传输[16]已应用于各种神经和47个神经元记录（有关综合综述，请参见[5]），并允许研究人员估算有效的网络48相互作用的神经元模型。特定动态服务的目的仍然很困难。最后，主动信息存储为刺激响应49和视觉处理系统中的偏好提供了见解[4]。50尽管在这个领域进行了大量分析，但信息动态如何与行为相关的问题仍然不清楚，因为在神经文化中，许多上述工作都是在神经文化中进行的52，而不是与复杂环境相互作用的行为生物体相反。因此，提出了信息动态和行为之间的链接53（例如例如，尽管有很好的文献记录了协同信息动态，但仍不清楚它们在认知和行为相关的信息处理中扮演什么（如果有）角色，或者56仅仅是统计的Epiphenomena。为此，我们研究了信息动力学和由此产生的57个效率网络结构，同时记录了三个猕猴的额叶 - 顶端抓地力网络的最多三个皮质区域的神经种群。在录音过程中，猴子执行了59个延迟的感觉运动转换任务，涉及处理不同的视觉提示，制备和60个不同的掌握类型的记忆以及这些掌握类型的执行。（有关详细信息，请参见[17]。使用61这些数据，我们可以估计神经元级的活动信息存储，信息传输和协同62在不同的认知和行为状态中的信息修改，从而使我们能够直接评估信息动力学和复杂行为之间的相关性63个分离。68我们假设不同的行为状态和握把变化将与不同的69个信息动态模式相关。此外，通过推断传输熵64网络，我们可以应用网络科学[18，19]的技术来检查行为的变化如何改变65网络中神经元之间的有效连通性模式。最后，我们可以结合这两条66行分析，以探索神经元如何在网络夫妇中定位特定任务以揭示67个单个神经元在信息处理中的局部作用。特别地，我们假设需要高70度的主动处理的行为状态（例如与其他状态相比，识别行为提示，准备和执行动作）71将显示更复杂的活动和独特的网络结构（例如期望72固定）。我们的发现与这些假设是一致的：不同的行为状态与全球效果网络结构的明显相关性相关联73相关联，尤其是74的运动与系统的总体信息增加，并且在系统中增加了75个信息，并在协同信息处理的量中增加了75。对于两种不同的握把类型的每一种，这些网络范围的活动模式都是不同的76，并且可以根据77
顶层皮层中的振荡爆发反映了多个对象和合奏之间的动态关注
视觉系统使用两种免费策略在场景中同时处理多个对象，并实时更新其空间位置。它要么使用选择性注意力将复杂的动态场景个性化成几个焦点对象（即对象个体化），要么通过在整个场景（即集合分组）中更全球地分布全球的注意力来代表多个对象作为集合。神经振荡可能是焦点对象个性与分布式集成组的关键签名，因为它们被认为可以通过抑制性控制机制调节视觉区域的神经兴奋性。，我们在多对象跟踪范式中记录了全头MEG数据，其中人类参与者（13位女性，11名男性）在不同的指令之间切换了对象个性化的指令，并在不同的试验中进行了集合分组。在两个条件之间，刺激，反应和跟踪多个空间位置的需求保持恒定。我们观察到在多对象加工过程中，在双侧下对顶皮层中增加了一个频带功率（9-13 Hz）。单审判分析表明，对物体个体与集成分组试验的爆发发生较大。相比之下，我们发现使用标准分析对跨审判的平均带功率没有差异。此外，爆裂效果仅在下方/at（但不高）发生，而不是上面的多个对象处理的典型容量限制（AT； 4个对象）。他们支持一种节奏，是对多个对象和合奏的动态关注的脉冲态度。我们的发现揭示了实时神经相关性的基础，即多对象方案的动态处理，这是通过对策略和能力进行分组来调节的。
顶叶皮层的振荡爆发反映了多个物体和整体之间的动态注意力
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