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来自与对称蝴蝶箭相关的量子簇代数的四面体方程的解
摘要。我们通过进一步研究我们之前工作中的量子簇代数方法，构造了四面体方程的新解。关键要素包括连接到 A 型 Weyl 群最长元素接线图的对称蝴蝶箭筒，以及通过 q-Weyl 代数实现量子 Y 变量。该解决方案由四个量子双对数的乘积组成。通过探索坐标和动量表示及其模数双反，我们的解决方案涵盖了各种已知的三维 (3D) R 矩阵。其中包括 Kapranov–Voevodsky (1994) 利用量化坐标环获得的矩阵、从量子几何角度获得的 Bazhanov–Mangazeev–Sergeev (2010)、与量化六顶点模型相关的 Kuniba–Matsuike–Yoneyama (2023) 以及与 Fock–Goncharov 箭筒相关的 Inoue–Kuniba–Terashima (2023)。本文提出的 3D R 矩阵为这些现有解决方案提供了统一的视角，并将它们合并在量子簇代数的框架内。
顶端神经祖细胞对称细胞分裂的丧失驱动DENND5A相关的发育和癫痫性脑病
I am 1 , Vincent Francis 1 , Sheng-Jia Lin 2 , Flare Kharfallah 1 , Vladimir Forv 1 1 , Maximamir Fun 1 , Chanshua Han 1 , Chanshua Han 1 , the Marine 1 , the Marine 1 , the Marine 1 , the Marine 1 , the Macink 1 , Armin Bally 1 , Armin Bayi 1 , Armin Bayi 1 , Armin Bayi 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally 1 , Armin Bally. Al-Chater 3，Fowzan S. Alkuraa 4，Argyriu 5的Loukhas，Meisam Babaho 6，7，Beahlo，Bakhshood Bakhshood 8，Basshodeh 9，Basshodeh 9，Laura Bar 9，Laura Bar 9，Laura Bar 9，Laura Bar 9，Laura Bar 9，Bastus 12 ，Dominique Braun 14，Rebecca Buchett 13，Maura Buttta 15，Marima Cadieux-Dion 16，Daniel Calame 17-19，Daniel 17-19，Daniel 20，Daniel 20，Donna Cugan 20，Stephany Eflonee 21，Stephany Eflone，Stephany Eflon 24，Tawfiq Froukh 25，Harnder K. Gill 26，约瑟夫27,28，Laura Gongel 14，Elaca Gogott 14，Elaciah S.-Y.goh 21，Vykuntarau K Gowda 29，Tobias B. Haack 13，5月O. Hashem 4，Stefan Hauser 30:31，Trevor L. Hoffman 2，26，Ehsan G 42，44，Ehsan g 42，44，David Murphy 22，David Nyais Nyaga 22，Denis Nyaga tros torsenter torsenter torse tories 17:19，lynetter tor av av av av av av。 1，Sear Alves 53，Varshney 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2，David A. Rudko 1，Peter S. McPherson
基于二维铁电半导体极化切换的高线性和对称突触记忆晶体管
基于人工突触的受脑启发的神经形态计算硬件为执行计算任务提供了有效的解决方案。然而，已报道的人工突触中突触权重更新的非线性和不对称性阻碍了神经网络实现高精度。在此，这项工作开发了一种基于 α -In 2 Se 3 二维 (2D) 铁电半导体 (FES) 中的极化切换的突触记忆晶体管，用于神经形态计算。α -In 2 Se 3 记忆晶体管利用记忆晶体管配置和 FES 通道中电配置极化状态的优势，表现出出色的突触特性，包括近乎理想的线性度和对称性以及大量可编程电导状态。因此，α -In 2 Se 3 记忆晶体管型突触在模拟人工神经网络中的数字模式识别任务中达到了 97.76% 的高精度。这项工作为在先进的神经形态电子学中使用多端 FES 记忆晶体管开辟了新的机遇。
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：
对称硅微孔谐振器光学横杆阵列，用于加速的推理和训练
摘要：光子综合电路正在成为一个有前途的平台，用于加速深度学习中的矩阵乘法，利用光的固有平行性质。尽管已经提出并证明了各种方案是为了实现这种光子矩阵加速器，但由于在光子芯片上直接芯片后反向传播的困难，使用光子加速器对人工神经网络的原位培训仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个具有对称结构的硅微孔谐振器（MRR）光学横杆阵列，该横梁允许简单的芯片反向传播，有可能使深度学习的推理和训练阶段加速。我们在Si-On-On-On-On-On-On-On-On-On-On平台上演示了一个4×4电路，并使用它来执行简单神经网络的推理任务，用于对虹膜花进行分类，从而达到了93.3％的分类精度。随后，我们使用模拟的芯片反向传播训练神经网络，并在训练后同一推理任务中达到91.1％的精度。此外，我们使用9×9 MRR横梁阵列模拟了卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别，以执行卷积操作。这项工作有助于实现紧凑和节能的光子加速器进行深度学习。
XLF/cernunnos损失通过改变神经祖细胞的对称增殖分裂
Amandine Bery, 1.2,8,9 Olivier Etienne, 1,2.9 Laura Mouton, 1.2 So Ane Mokrani, 1,2 Christine Granotier-Canaders, 1,2 Laurent R. Gauthier, 1.2 Justyne Feat-Vetel, 1.2 Thierry Kortulewski, 1.2 Elodie A. Chantal Desmaze, 1,2 Philippe Lestaveal, 4 Vilma Barroca, 1.2 Antony Laugeray, 5 Fawzi Boumezbeur, 3 Vincent Abramovski, 7 Ste´ Phane Mortaud, 5.6 Arnaud Menuet, 5.6 Denis Le Bihan, 3 Jean-Pierre de Villartay, 7 and Franc¸ Ois D. Paris CITE´, INSERM, CEA, stabilitis of stem and radiation cells/IRCM, 92265 FONTENAY-AUX-ROSES, France 2 Universite´ PARIS-SACLAY, INSERM, CEA, Stabilite Étique Stem and Radiation cells/IRCM, 92265 FONTENAY-AUS-ROSES, France 3 Neurospin, CEA, CEA, CEA, CEA CNRS, Universite´ PARIS-SACLAY, GIF-SUR-YVETTE, France 4 Institute of Radiation Protection and S ^输尿管核（IRSN），PSANTE/SERTEMED，92262 FONTENAY-AUX-ROSES，法国5 expersles和Mole dlars-umr7355 cnrs-3b的免疫学和神经偶像，3B，3B，3B，3B rue de la fe la fe´ roule of du o du o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o。法国奥勒斯大学7大学，想象学院，实验室，“免疫系统中的基因组动态”，标记为ÉquipeTuipe -ligue，inserm umr 1163，75015 Paris，France 8 Presse 8 Presse de Strasbourg，Inci upr3212，strasbourg，france 9造成了撰稿人，撰写 * francois.boussin@cea.fr https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.112342
NCI PDMC财团中的患者衍生癌症模型
✉信函和材料请求应向Haiyun Gan发出。hy.gan@siat.ac.cn。13个作者同样贡献：清金，贾Qi Zhou，congcong tian，Xinran li，吉宾歌。作者贡献H.G.监督研究。H.G.和Q.W.构思和设计实验。Q.W.，C.T.，G.S.，Y.S.，C.M.，S.Y.，Xiaoyan Liang和X. Lei进行了实验。H.G.，Q.W.，J.Z.，C.T.，X。Li，G.S.，C.M.，S.Y.，Xiaoyan Liang和X.Lii进行了统计分析。H.G.，Q.W.，J.Z.，C.T.，X.L.，G.S.，Y.G.，C.M.，S.Y.，Xiaoyan Liang，X. Lei。，Z.L. 和Z.W. 分析了数据。 H.G.，Q.W.，J.Z.，Y.S.，X.K.，N.W.，Y.Y.，H.W.，Xiaohuan Liang，J.T.，S.M.O. 贡献材料。 H.G.，Q.W.，Y.G.，S.M.O.，C.Y.，X. Liu，Z.L。 和Z.W. 写了这篇论文。H.G.，Q.W.，J.Z.，C.T.，X.L.，G.S.，Y.G.，C.M.，S.Y.，Xiaoyan Liang，X.Lei。，Z.L. 和Z.W. 分析了数据。 H.G.，Q.W.，J.Z.，Y.S.，X.K.，N.W.，Y.Y.，H.W.，Xiaohuan Liang，J.T.，S.M.O. 贡献材料。 H.G.，Q.W.，Y.G.，S.M.O.，C.Y.，X. Liu，Z.L。 和Z.W. 写了这篇论文。Lei。，Z.L.和Z.W.分析了数据。H.G.，Q.W.，J.Z.，Y.S.，X.K.，N.W.，Y.Y.，H.W.，Xiaohuan Liang，J.T.，S.M.O.贡献材料。H.G.，Q.W.，Y.G.，S.M.O.，C.Y.，X. Liu，Z.L。 和Z.W. 写了这篇论文。H.G.，Q.W.，Y.G.，S.M.O.，C.Y.，X. Liu，Z.L。和Z.W.写了这篇论文。
表 1 – 对称密钥管理附件 v2.1 要求映射到 NIST SP 800-53 安全控制
PSK-21 PSK-U-1 CM-7，SA-4（6，9） PSK-22 PSK-U-2 SC-12（2），SC-28 PSK-23 PSK-U-3 AC-3（2），SC-8（1，2），SC-12（2） PSK-24 PSK-U-4 IA-5d PSK-25 PSK-U-5 IA-9，SC-12（2），SC-13 PSK-26 PSK-U-6 SA-8（6），SC-12（2） PSK-U-7 IA-3（1），SC-12（3） PSK-U-8 IA-3（1），SC-12（2，3），SC-13 PSK-27 PSK-RK-1 SC-12（2） PSK-28 PSK-RK-2 SC-12（2） PSK-29 PSK-CR-1 IR-4、SC-12 (2) PSK-30 PSK-CR-2 IR-4、SC-12 (2) PSK-31 PSK-CR-3 IR-4、SC-12 (2) PSK-32 PSK-CR-4 IR-6、SI-4 (5) PSK-33 PSK-CR-5 IR-6 PSK-34 PSK-CR-6 IR-4 PSK-35 PSK-CR-7 IR-4 PSK-36 PSK-CR-8 IR-4 PSK-37 PSK-CR-9 IR-4 PSK-38 PSK-KC-1 SC-7, SC-12 (2) PSK-39 PSK-KC-2 AC-4, SC-7, SC-12 (2) PSK-40 PSK-KC-3 AC-4, SC-12 (2) PSK-41 PSK-KA-1 AU-1， SC-12 （2） PSK-42 PSK-KA-2 AU-6, PS-3 PSK-43 PSK-TR-1 SA-11, CM-3 （2），SC-12 （2） PSK-RB-1 PS-3 PSK-RB-2 AC-5 PSK-RB-3 AC-5 PSK-RB-4 AT-3 PSK-RB-5 AC-3 （3），AC-5，IA-5，SC-12 PSK-RB-6 AC-5
通过消除 TTN 中的移码突变探索对称外显子缺失治疗非缺血性扩张型心肌病的潜力
摘要：非缺血性扩张型心肌病 (DCM) 是需要心脏移植的最常见疾病之一。尽管这种疾病的病因复杂，但巨型肌节蛋白 Titin 的移码突变可以解释多达 25% 的家族性 DCM 病例和 18% 的散发性 DCM 病例。许多研究表明，使用 CRISPR/Cas9 进行基因组编辑可以纠正肌节蛋白的截短突变，并为肌编辑奠定了基础。然而，这些疗法仍处于不成熟状态，只有少数研究表明它们可以有效治疗心脏疾病。本文假设，Titin (TTN) 特异性基因结构允许在广泛的位置应用肌编辑方法来重塑 TTN 变体并治疗 DCM 患者。此外，为了为开发有效的 DCM 肌编辑方法铺平道路，我们筛选并选择了 TTN 中有希望的靶位。我们从概念上探索了对称外显子的删除作为一种治疗方法，以在移码突变的情况下恢复 TTN 的阅读框架。我们确定了一组 94 个潜在的 TTN 候选外显子，我们认为这些外显子特别适合这种治疗性删除。通过这项研究，我们旨在为开发新疗法做出贡献，以有效治疗由编码具有模块化结构的蛋白质（例如 Obscurin）的基因突变引起的肌病和其他疾病。
增强智能通信安全：在对称密钥密码
摘要：在智能通信系统的领域中，其中5G/6G网络和物联网应用程序的无处不在需要强大的数据机密性，块和流密封机制的加密完整性起着关键作用。本文通过创新的替代盒（S-boxes）的创新方法着重于这些系统中加密强度的增强，这些方法在实现替换 - perm pormotnet网络中的混淆和扩散属性中是不可或缺的。这些特性对于挫败统计，差异，线性和其他形式的加密分析至关重要，并且在伪数的生成和加密哈希算法中同样至关重要。本文解决了具有所需加密属性的迅速产生随机S盒的挑战，考虑到现有生成算法的复杂性，这项任务尤其是艰巨的。我们深入研究攀岩算法，探索各种成本功能及其对以104的目标非线性生成S盒的计算复杂性的影响。我们的贡献在于提出一种新的成本函数，该功能显着降低了产生的复杂性，使迭代数量达到了50,000以下，以实现所需的S-Box。在智能通信环境的背景下，这种进步尤其重要，在智能通信环境中，安全性和性能之间的平衡至关重要。