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具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。从具身理论与非模态理论的原始竞争开始，这篇共识论文讨论了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
半量子标记签名
量子货币方案是量子密码学的基础支柱之一，它允许银行在用户系统中分发量子不可克隆状态，用户可以使用货币来交易这些状态。量子货币的黄金标准要求方案是公钥的 [ AC12 ]，包括两种量子算法，Bank 和 QV，语法如下：Bank 对量子令牌 (pk，| qt ⟩ pk) ← Bank 进行采样，其中 | qt ⟩ pk 是量子态，pk 是经典的公共验证密钥。pk 可以在用户网络中分发，而量子部分 | qt ⟩ pk 可以发送给某个特定用户。然后，| qt ⟩ pk 的副本可以在系统中的用户之间传递，并使用密钥 pk 通过 QV 进行公开验证。核心安全保障是除了银行之外的任何人都无法克隆代币，或者更严格地说，没有用户能够生成两个都通过量子验证 QV ( · , pk ) 的状态。通过将量子信息的内在属性与加密技术相结合，公钥量子货币为信息技术的未来带来巨大希望。这种量子加密方案实现了在仅存在经典计算的世界中不可能实现的功能，也为更高级的技术奠定了基础，例如量子闪电 [ Zha19 ] 和程序的量子复制保护 [ Aar09 ]。值得注意的是，公钥量子货币为货币体系中的隐私问题提供了解决方案，我们希望系统既安全（钞票保持其价值并且无法伪造），又私密（交易信息只能保留给涉及的两方，特别是银行不必知道）。不幸的是，按照标准定义，要执行量子货币方案，我们需要量子计算来生成和验证代币，以及量子通信在设备之间传输代币 1 。然而，理想情况下，我们希望最小化所需的模型，只使用量子计算和经典通信——更准确地说，在保持量子货币的关键优势（例如交易隐私）的同时使通信经典化是量子密码学中的一个核心开放问题。除了有趣的理论问题和经典通信与量子通信 2 之间存在根本区别这一事实之外，实际差异还包括 (1) 经典通信网络可以基于信息广播（使用信息克隆来执行），这特别允许移动设备之间的通信，以及 (2) 基于经典通信的交易有可能提供付款证明，因为可克隆的经典记录可以作为证明。更仔细地研究经典通信问题，代币系统中有三个通信方向：(1) 从银行到用户，(2) 从用户到另一个用户，以及 (3) 从用户到银行。众所周知，通过获得更强的不可克隆保证，可以部分解决经典通信问题。具体来说，量子代币有三个已知的不可克隆安全级别。这些级别可以提高经典通信能力，我们稍后会看到。
TR 103 966 -V1.1.1
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芦苇莺宿主 1 对杜鹃幼虫寄生的基因组适应特征
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 1 月 7 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.06.631542 doi：bioRxiv 预印本
妇科癌症中免疫检查点抑制剂反应的代谢特征：来自通量平衡分析的见解
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v1.3.0-电子签名和信任基础架构（ESI）
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拒绝AKEM的戒指签名：甘道夫的奖学金
抽象戒指签名是Rivest，Shamir和Tauman引入的加密原语（Asiacrypt 2001），在动态形成的用户组中提供签名者匿名。最近的进步集中在基于晶格的结构上，以提高效率，尤其是对于大型签名环。但是，当前的最新解决方案遭受了明显的开销，尤其是对于较小的环。在这项工作中，我们提出了一种基于NTRU的新型环形签名方案甘道夫（Gandalf），该方案针对小环。与线性环签名方案猛禽相比，我们的量子后方案的特征尺寸减少了50％（ACNS 2019）。对于二大的环，我们的签名大约是二元尺寸（Crypto 2021）的四分之一，这是另一种线性方案，并且对戒指的戒指更加紧凑，最高为7号。与Smile Smile相比（Crypto 2021），我们的签名更加紧凑，最多为26。，特别是对于二大的环，我们的环签名仅为1236字节。此外，我们探索了环号的使用来获得身份验证的钥匙封装机制（AKEMS），这是MLS和TLS最近使用的HPKE标准背后的原始性。我们采取了一种精细的方法，可以在AKEM内部正式的发送者可否认性，并试图定义最强的可能的观念。我们的贡献扩展到了来自KEM的可拒绝AKEM的黑盒结构，以及针对二号环的环形签名方案。我们的方法达到了最高水平的机密性和真实性，同时保留了两个正交设置中最强的可否认性形式。最后，我们为我们的方案提供了参数集，并表明我们拒绝的AKEM在使用环形签名方案实例化时会产生2004 BYTES的密文。
2型糖尿病中菌株特异性的肠道微生物特异性特异性微生物特征，通过对8117个元基因组的跨核病分析揭示了
相应的作者：哈佛T.H. Curtis Huttenhower博士Chan公共卫生学院，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，chuttenh@hsph.harvard.edu；医学博士Dong D. Wang，SCD，Brigham and妇女医院以及哈佛大学T.H.的哈佛医学院 Chan公共卫生学院，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，dow471@mail.harvard.edu。 *同样贡献了作者贡献Z.M.，F.W.，C.H。和D.D.W. 概念化了研究。 Z.M. 和F.W. 进行了数据分析。 Z.M.，F.W.，C.H。和D.D.W. 起草了手稿。 C.H. 和D.D.W. 监督研究。 E.B.R，M.D.，W.C.W.，R.K.，F.B.H.，Q.Q.，A.T.C.，R.D.B.，M.J.S.，E.R.S.，I.S.，I.S.，R.C.K.，C.H.和D.D.D.W. 收集了样本和数据，并获得了资金。 所有作者都讨论了结果，对文本进行了严格审查，并批准了最终手稿。Chan公共卫生学院，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，chuttenh@hsph.harvard.edu；医学博士Dong D. Wang，SCD，Brigham and妇女医院以及哈佛大学T.H.的哈佛医学院Chan公共卫生学院，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，dow471@mail.harvard.edu。 *同样贡献了作者贡献Z.M.，F.W.，C.H。和D.D.W. 概念化了研究。 Z.M. 和F.W. 进行了数据分析。 Z.M.，F.W.，C.H。和D.D.W. 起草了手稿。 C.H. 和D.D.W. 监督研究。 E.B.R，M.D.，W.C.W.，R.K.，F.B.H.，Q.Q.，A.T.C.，R.D.B.，M.J.S.，E.R.S.，I.S.，I.S.，R.C.K.，C.H.和D.D.D.W. 收集了样本和数据，并获得了资金。 所有作者都讨论了结果，对文本进行了严格审查，并批准了最终手稿。Chan公共卫生学院，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，dow471@mail.harvard.edu。*同样贡献了作者贡献Z.M.，F.W.，C.H。和D.D.W.概念化了研究。Z.M.和F.W.进行了数据分析。Z.M.，F.W.，C.H。和D.D.W. 起草了手稿。 C.H. 和D.D.W. 监督研究。 E.B.R，M.D.，W.C.W.，R.K.，F.B.H.，Q.Q.，A.T.C.，R.D.B.，M.J.S.，E.R.S.，I.S.，I.S.，R.C.K.，C.H.和D.D.D.W. 收集了样本和数据，并获得了资金。 所有作者都讨论了结果，对文本进行了严格审查，并批准了最终手稿。Z.M.，F.W.，C.H。和D.D.W.起草了手稿。C.H. 和D.D.W. 监督研究。 E.B.R，M.D.，W.C.W.，R.K.，F.B.H.，Q.Q.，A.T.C.，R.D.B.，M.J.S.，E.R.S.，I.S.，I.S.，R.C.K.，C.H.和D.D.D.W. 收集了样本和数据，并获得了资金。 所有作者都讨论了结果，对文本进行了严格审查，并批准了最终手稿。C.H.和D.D.W.监督研究。E.B.R，M.D.，W.C.W.，R.K.，F.B.H.，Q.Q.，A.T.C.，R.D.B.，M.J.S.，E.R.S.，I.S.，I.S.，R.C.K.，C.H.和D.D.D.W.收集了样本和数据，并获得了资金。所有作者都讨论了结果，对文本进行了严格审查，并批准了最终手稿。
与HPV相关的基因信号
背景：越来越多的证据表明，HPV感染在膀胱癌（BC）的起始和进展中起关键作用。然而，确定卑诗省HPV相关基因的预测价值仍然具有挑战性。方法：我们从TCGA和GEO数据库中鉴定出差异表达的BC患者的HPV相关基因。我们使用Cox和Lasso回归筛选了预后基因，随后建立了风险预测模型。使用Kaplan-Meier生存分析和ROC曲线测量了模型的精度和临床相关性。在高风险和低风险的集合中进行了功能富集，免疫细胞浸润和药物敏感性分析。PCR分析用于测量基因的表达水平。结果：我们为风险模型确定了13个与HPV相关的基因。在其中，将FLRT2，HOXC5，LDLR，SCD，GRM7，DSC1，EMP1和HMGA1鉴定为风险贡献者，而LPA，SERPINA6，ZNF124，ETV7和SCO2被认为是保护性的。COX回归分析验证了我们的模型在膀胱癌（BC）患者中提供了整体生存（OS）的独立预测。基因本体论（GO）分析显示，在伤口愈合，细胞外基质组成和富含胶原蛋白的细胞外基质中，主要基因富集。KEGG途径分析突出了主要的富集区域，包括焦点粘附，PI3K-AKT信号通路和ECM受体相互作用。风险评分与肿瘤微环境（TME）评分，免疫细胞浸润以及对化学疗法和免疫疗法的敏感性相关。结论：我们已经制定了一个风险评估模型，该模型指出了卑诗省的13个中央HPV相关基因。这些基因作为预后指标和治疗靶标的潜力，强调了HPV诱导的BC进展与免疫景观之间的相互交织的关系。
