XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemStruct
周期性超表面的综合多极理论
超表面应用数量的不断增长以及其制造和特性的快速发展[30]促使人们开发出精确分析和设计超表面的方法。虽然全波数值解始终是一种选择，但分析工具可能更具吸引力，因为它们有助于设计并提供有关超表面底层物理的宝贵见解。对于每个单位晶胞由单个散射体组成的周期性超表面，即我们在此重点讨论的超表面类型（图1），有几种用于此目的的技术。首先，开发了可理解的超表面和超材料电路模型[31–33]，这些模型易于在工业中使用，尤其是对于微波应用。第二种方法遵循均质化原理。它旨在用具有相同表面磁化率的表面替换有问题的超表面。[34–36]尽管这些方法对组件设计非常有帮助，但它们不足以描述所研究结构的内部物理特性，例如组成粒子的相互作用。此外，电路建模和均质化方法有时会涉及一些假设，这些假设会以牺牲准确性为代价来简化所研究的问题。第三种方法更多地来自“第一性原理”，旨在通过求和其组成粒子的响应，自下而上地构建二维阵列的响应。虽然这种自下而上的方法与最初提到的两种方法有一些共同之处，但它更通用、更灵活。它使大量设计更容易处理，包括毫米波和光学应用。[7,37–44] 在这种方法中，最好使用场的多极展开来讨论组成粒子的光学作用。[45–51] 在多极展开中，散射体的光学响应用一系列由外部照明和形成超表面的所有其他粒子的散射场引起的多极矩来表示。使用不断增加的
fe3gate2/wse2/fe3gate2 van der wa der waals异质结构
磁性隧道连接点（MTJ）是非挥发性随机访问记忆（MRAM）技术的领先存储成分。1,2它由夹在两个磁层层之间的薄隧道屏障层组成，提供快速开关速度，高耐力和低功耗。3，随着大数据和物联网的不断增长，优化了MTJ的运营，以实现较低的能源消耗以获得高密度记忆，并且更快的数据处理变得至关重要。4一种有效且易于访问的方法来操纵MTJ，正在使用电场，该电场在铁磁/铁电力多性异质结构中实现。5 MTJ Spintronic设备的行为和性能受到异质结构之间的界面的显着影响。4因此，实现MTJ的高质量接口对于充分利用其功能并增强数据处理速度至关重要。二维（2D）范德华（VDW）磁铁的出现为结构VDW异质结构提供了有前途的途径，与原子尖锐的互相互相互相互相耦合，6 - 14，这使得它使IT可以探索MTJ Pertronic设备的新颖电子控制。4,15近年来，在全VDW MTJ中，在带有隧道屏障HBN，MOS 2和INSE的全VDW MTJ中，在自旋阀设备中进行了显着的前进。16 - 21个最近的研究在低温下通过VDW异质结构中的电子均值报道了TMR。23 - 2516然而，在室温下实现TMR操作的电气控制仍然是一个持续的挑战，迄今为止，VDW异质结构尚未实现室温可调TMR。永远，发现2D VDW铁磁（FM）金属Fe 3 Gate 2，22，其在室温高于室温（居里温度≈350 - 380 K）上表现出强烈的铁磁作用，并稳健的大型垂直磁性各向异性，可以打开VDW旋转器件中房间温度旋转操作的可能性。
在标准假设下强大而自适应的安全性
摘要。具有结构性的签名（SP）已成为重要的加密构件，因为它们与Groth-Sahai（GS）NIZK框架的兼容性允许在标准假设下以合理的效率来协同结构协议。在过去的几年中，人们对阈值签名方案的设计引起了重大兴趣。但是，只有最近Crites等。（Asiacrypt 2023）引入了阈值SP（TSP）以及完全非相互作用的结构。这是一个重要的一步，但他们的工作有几个局限性。在构造方面，他们需要使用随机的门，交互式复杂性假设，并且仅限于所谓的索引diffie-hellman消息空间。后者将其构造用作SPS的置换量限制。在安全方面，它们仅支持静态腐败，并且不允许伪造的部分签名查询。在本文中，我们询问是否可以在没有此类限制的情况下构造TSP。我们从Kiltz，Pan和Wee的SPS开始（Crypto 2015），该结构具有有趣的结构，但是阈值将其进行一些修改。有趣的是，我们可以在完全非相互作用的阈值签名（Bellare等人，Crypto 2022），甚至在完全自适应的腐败下，以最强的模型（TS-UF-1）证明其安全。令人惊讶的是，我们可以在标准假设下显示后者，而无需任何理想化的模型。具体而言，我们在SXDH假设下的III型双线性组中的方案具有由7个组元素组成的签名。在离散对数设置中有效阈值签名的所有已知构造都需要交互式假设和理想化的模型。与Crites等人的TSP相比。（2个组元素），这是以效率为代价的。但是，我们的方案在标准假设下是安全的，实现了强大而适应性的安全保证，并支持一般消息空间，即代表许多SPS应用程序的替换。鉴于这些功能，即使对于实际应用，签名大小的增加似乎是可以接受的。
估计和推断最大刺激程度......
其中 𝚺 𝑋 ( 𝑧 ) 是在 𝑍 = 𝑧 时 𝑿 ( 𝑧 ) 的协方差矩阵，并且 𝑍 ∈[0 , 1] 具有连续密度。逆协方差矩阵 { 𝚺 𝑋 ( 𝑧 )} −1 编码了时间 𝑍 = 𝑧 时随机变量对之间的条件依赖关系：当且仅当在时间 𝑍 = 𝑧 时第 𝑗 和第 𝑘 变量与其他变量条件独立时，{ 𝚺 𝑋 ( 𝑧 )} −1 𝑗𝑘 = 0。在自然观看实验中，主要目标是构建一个锁定在外部刺激处理上的大脑连接网络，称为刺激锁定网络（Simony 等，2016；Chen 等，2017；Regev 等，2018；Musch 等，2020）。构建刺激锁定网络可以更好地表征连续刺激下大脑模式的动态变化（Simony 等，2016）。构建刺激锁定网络的主要挑战是缺乏高度控制的实验来消除自发和个体差异。测得的血氧水平依赖（BOLD）信号不仅包含特定于刺激的信号，还包括特定于每个受试者的内在神经信号（随机波动）和非神经元信号（生理噪声）。内在神经信号和非神经元信号可以解释为测量误差或混淆刺激特定信号的潜在变量。在整篇文章中，我们将非刺激诱导信号称为受试者特定效应。因此，使用测量数据直接拟合（1）将得到一个随时间变化的图表，该图表主要反映每个大脑内的内在 BOLD 波动，而不是由于自然连续刺激引起的 BOLD 波动。我们利用自然观看实验的实验设计方面，并提出通过将内在和非神经元信号视为干扰参数来估计动态刺激锁定的大脑连接网络。我们的建议利用了这样一个事实，即相同的刺激将给予多个独立的受试者，并且不同受试者的内在神经和非神经元信号是独立的。这
Biol 10xx-弗吉尼亚州DNA革命大学 - 2016年春季课程描述：
我们在这里庆祝完成整个人类的首次调查。毫无疑问，这是人类有史以来最重要，最奇妙的地图。- 威廉·杰斐逊·克林顿（William Jefferson Clinton），2000年，想象一个世界不远的世界，您的DNA可以在几分钟之内进行少于一百个dollars的测序，并且可以随意改变任何人类基因。本课程的基本目标是解决以下问题：我们的社会如何为科学的这种转变做好准备？本课程将首先概述历史和预测DNA撤销的未来；我们收集DNA序列数据并重构遗传蓝图的能力的壮观增加。本课程将建立对遗传学和基因组学现代科学的基本理解。学生将探索DNA数据如何进行革命性科学，包括诸如癌症，糖尿病，人类避免和狗的驯化的例子。DNA革命也对我们社会的更广泛方面产生了深远的影响，例如商业，法律，伦理，医学和公共政策。遗传隐私是可以避免的还是遗传歧视？谁真正拥有您的基因？法律对此有何评论？您的基因在多大程度上推动了您的医疗未来？是否应该从灭绝中救出羊毛猛mm和尼安德特人？现在，基因工程人的人类变得很容易，我们应该禁止它吗？谁应该负责回答这样的问题？课程将在其学生提供的观点中实现多样性，并将与科学，政策，道德和法律领域的主要专家进行讨论。可以期望学生学习基因组研究的承诺和局限性，以及我们拥有几乎普遍存在的遗传信息的社会影响。课程目标：生物学10xx的目标是让学生了解基因组科学的快速变化景观及其对科学和社会的潜在影响。在本课程结束时，学生将能够： - 量化DNA测序技术的快速增长，并能够投射此
探索发电机下的扩散和流匹配...
最深层生成建模中的最新技术具有利用马尔可夫生成过程，以更结构化和灵活的方式学习复杂的高维概率分布[17]。通过将马尔可夫链方法与深层神经体系结构整合在一起，这些方法旨在利用深网的代表力，同时维持可聊天且理论上扎根的训练程序。与早期生成模型相反，这些模型在很大程度上依赖于直接的最大似然估计或对抗性目标，此类方法采用了迭代的随机变换（通常以马尔可夫的更新表示）来逐渐将初始噪声样本逐渐从所需的目标分布中绘制出来。di效率和流量匹配模型代表了两种突出的生成方法类别，这些方法通过一系列连续转换来结构数据样本。di效率模型[6，13]引入了一个向前的和反向降级过程，通过学习在每个步骤中撤消增量的噪声损坏，将简单的噪声分布逐渐将简单的噪声分布重新定位到复杂的目标分布中。流量匹配模型[10，11，12]直接学习连续的时间变换，这些转换将基本分布转换为规定的流量字段下的目标分布。两个家庭都从良好的可能性和稳定的培训目标中受益，从而使理论上的见解更清晰，样本质量提高了，并且通常比以前的方法（例如gans）更可靠[3，5]。生成器匹配[7]是一个框架，可以在artrary状态空间上使用Markov进程来构建生成性建模。此框架允许以两种方式组合不同的马尔可夫进程：马尔可夫叠加和通过组合单峰发生器创建多模式生成模型。在这项工作中，我们旨在利用生成器匹配框架提供详细的理论比较，并将其匹配模型和流量匹配模型进行详细的理论比较。我们表明，我们的目的是提供生成器匹配的概述，如何连接到分解和流量匹配模型以及某些Markov生成过程的特定属性如何使它们比其他过程更强大。
使用基于任务的功能连接建立基于连接组的认知储备预测模型
认知储备 (CR) 是指大脑的一种特性，考虑到与年龄相关的大脑变化和脑损伤或疾病的程度，这种特性能够使认知功能优于预期（认知衰老和痴呆症储备和复原力研究定义合作实验室，2022 年）。较高的 CR 与痴呆症的发病延迟和发病率降低有关（Reed 等人，2010 年；Soldan 等人，2020 年；Zahodne 等人，2015 年），并且与具有阿尔茨海默病遗传风险的个体的住院风险降低有关（Filshtein 等人，2019 年）。 CR 是一个可修改的结构，可能受各种生活经历的影响，例如教育程度（Malek-Ahmadi 等人，2017 年）和职业复杂性（Boots 等人，2015 年）以及遗传因素（Barker 等人，2021 年；Dumitrescu 等人，2020 年）。准确测量 CR 可以改善痴呆症的临床诊断（Stern，2012 年）、临床试验中干预效果的测量（Mondini 等人，2016 年）、干预研究中参与者的分层（Stern，2012 年）以及旨在增强 CR 的干预措施的制定（Moga 等人，2019 年）。准确的 CR 神经影像学测量可能有助于识别特定的 CR 相关大脑网络，可以通过神经调节（Arvaneh 等人，2018 年；Scheinost 等人，2020 年）或神经刺激技术（Kim 等人，2019 年）进行针对性治疗。CR 通常使用社会行为变量（“代理”）来衡量，这些变量反映了被认为有助于 CR 的各种一生经历的接触程度（Stern 等人，2020 年）。虽然这种测量方法方便且便宜，但它在理论和方法上受到限制，因为代理是自我报告变量，无法捕捉整个动态 CR 结构（Bettcher 等人，2019 年；Jones 等人，2011 年；Ward 等人，2015 年）。另一种使用结构神经成像的测量方法是 CR 残差，其操作上将 CR 定义为考虑大脑结构和人口统计学因素后认知中无法解释的差异（Bettcher 等人，2019 年；Reed 等人，2010 年；Zahodne 等人，2013 年）。与社会行为代理相比，CR 残差可以更好地反映 CR 随时间的变化（Stern 等人，2020 年）。然而，CR 残差
量子比特承诺的一般性质
在经典密码学中，比特承诺是一种重要的密码原语。比特承诺方案定义了发送者和接收者之间的两阶段交互协议，提供两种安全保障：隐藏和绑定。通俗地说，隐藏属性表示在提交阶段以及之后，提交的位对接收者是隐藏的，直到打开它为止；而绑定属性表示发送者在稍后的显示阶段只能将承诺打开为最多一个位值（仅限 0 或 1）。不幸的是，无条件（或信息理论上）安全的比特承诺是不可能的。作为一种折衷方案，我们转而考虑基于复杂度的比特承诺，又称计算比特承诺。单向函数假设是一个基本的计算难度假设，没有任何数学结构；它是基于复杂度的密码学中的最小假设 [IL89]。我们可以从一个单向函数构造两种类型的比特承诺：计算隐藏（统计约束）比特承诺[Nao91]和（统计隐藏）计算约束比特承诺[NOVY98，HNO+09]。然而，这些构造的一个主要缺点是它们是交互式的：在提交阶段需要交换至少两个甚至多项式数量的消息，这似乎是固有的[MP12，HHRS07]。随着量子技术的发展，现有的密码系统在不久的将来可能面临量子攻击。关于比特承诺，因此我们必须研究抵御量子攻击的比特承诺，又称量子比特承诺。一般的量子比特承诺方案本身可以是经典和量子计算和通信的混合。当构造纯经典时，我们通常称之为“抵御量子攻击的（经典）比特承诺方案”或“后量子比特承诺方案”1。量子比特承诺的概念早在三十年前就被提出，旨在利用量子力学实现比特承诺[BB84、BC90]。遗憾的是，无条件安全的量子比特承诺也是不可能的[May97、LC98]。基于量子安全单向置换或函数等复杂性假设，我们还可以构造两种量子比特承诺[AC02、YWLQ15、DMS00、KO09、KO11、CLS01]。关于这些构造的一个有趣观察是，几乎所有构造（[CLS01] 中的构造除外）都是非交互式的（在提交和显示阶段都是如此）。这比经典的比特承诺有很大优势。这促使我们提出以下问题：
3-D包装中的热应力
1。Han J，Norio n（2001）混合热传导边界的热应力问题周围是一个任意形状的孔，在均匀的热孔下裂缝。J热应力24（8）：725–735 2。Murakami Y等人（1987）应力强度因子手册，2：728。Pergamon Press/纽约牛津/首尔/东京3。Murakami Y等人（1992）应力强度因子手册，第三版。Pergamon Press/纽约牛津/首尔/东京，P 728 4。sih GC（1962）在裂纹尖端附近的热应力的奇异特征上。ASME，J Appl Mech 29：587–589 5。Hasebe N，Tamai K，Nakamura T（1986）对均匀热流下的扭结裂纹的分析。 ASCE，J ENG MECH 112：31–42 6。 chen y，Hasebe N（1992）内部板块中热绝缘曲线裂纹问题的新积分方程。 J Therm Recors 15：519–532 7。 Chao CK，Shen MH（1993）在热弹性培养基中使用术的明确解决方案。 J THERM压力16：215–231 8。 Chung HD，Beom HG，Choi Sy，Earmme YY（1998）圆形弧形裂纹的热弹性分析。 J Therm Rescorm 21：129–140 9。 Ting TC，Yan G（1992）由于热流而引起的各向异性双层质量的界面裂纹的R -1/2（LNR）奇异性。 J THERM压力15：85–99 10。 Chao CK，Chang RC（1994）不同各向异性介质中的热弹性界面裂纹问题。 J THERM压力17：285–299 11. Shen SP，Kuang ZB（1998）双压电介质中的界面裂纹以及与点热源的相互作用。 int J Sol结构30：3899–391 12。 ASME，J Appl Mech 27：635–639 13。Hasebe N，Tamai K，Nakamura T（1986）对均匀热流下的扭结裂纹的分析。ASCE，J ENG MECH 112：31–42 6。 chen y，Hasebe N（1992）内部板块中热绝缘曲线裂纹问题的新积分方程。 J Therm Recors 15：519–532 7。 Chao CK，Shen MH（1993）在热弹性培养基中使用术的明确解决方案。 J THERM压力16：215–231 8。 Chung HD，Beom HG，Choi Sy，Earmme YY（1998）圆形弧形裂纹的热弹性分析。 J Therm Rescorm 21：129–140 9。 Ting TC，Yan G（1992）由于热流而引起的各向异性双层质量的界面裂纹的R -1/2（LNR）奇异性。 J THERM压力15：85–99 10。 Chao CK，Chang RC（1994）不同各向异性介质中的热弹性界面裂纹问题。 J THERM压力17：285–299 11. Shen SP，Kuang ZB（1998）双压电介质中的界面裂纹以及与点热源的相互作用。 int J Sol结构30：3899–391 12。 ASME，J Appl Mech 27：635–639 13。ASCE，J ENG MECH 112：31–42 6。chen y，Hasebe N（1992）内部板块中热绝缘曲线裂纹问题的新积分方程。J Therm Recors 15：519–532 7。Chao CK，Shen MH（1993）在热弹性培养基中使用术的明确解决方案。J THERM压力16：215–231 8。Chung HD，Beom HG，Choi Sy，Earmme YY（1998）圆形弧形裂纹的热弹性分析。J Therm Rescorm 21：129–140 9。Ting TC，Yan G（1992）由于热流而引起的各向异性双层质量的界面裂纹的R -1/2（LNR）奇异性。J THERM压力15：85–99 10。Chao CK，Chang RC（1994）不同各向异性介质中的热弹性界面裂纹问题。J THERM压力17：285–299 11.Shen SP，Kuang ZB（1998）双压电介质中的界面裂纹以及与点热源的相互作用。int J Sol结构30：3899–391 12。ASME，J Appl Mech 27：635–639 13。Florence L，Goodier JN（1960），由于绝缘卵形孔对均匀热流的干扰引起的热应力。Hasebe N，Tomida A，Nakamura T（1988）由于均匀的热量吹动而导致的圆形孔的热应力。Yobayexiqe 11：381–391 14。 tuji M，Hasebe N（1991）裂纹的热应力，该裂纹是由于均匀的热量吹动的菱形孔的一角。 Trans JPN Soc Mech Eng 57：105-110（日语）Yobayexiqe 11：381–391 14。tuji M，Hasebe N（1991）裂纹的热应力，该裂纹是由于均匀的热量吹动的菱形孔的一角。Trans JPN Soc Mech Eng 57：105-110（日语）
结论
隶属关系：(1) 西班牙巴塞罗那费雷尔医疗事务部。(2) 西班牙巴塞罗那费雷尔临床开发部。(3) 西班牙巴塞罗那费雷尔研发组合部。参考文献：(1) Alquezar C、Arya S、Kao AW。Tau 翻译后修饰：Tau 功能、降解和聚集的动态转化因子。Front Neurol。2021 年 1 月 7 日；11:595532。doi: 10.3389/fneur.2020.595532。PMID：33488497；PMCID：PMC7817643。(2) Alteen MG、Tan HY、Vocadlo DJ。监测和调节 O-GlcNA- 环化：O-GlcNAc 加工酶的测定和抑制剂。Curr Opin Struct Biol。 2021 年 6 月；68：157-165。doi：10.1016/j.sbi.2020.12.008。电子版 2021 年 1 月 31 日。PMID：33535148。(3) Pratt MR、Vocadlo DJ。了解和利用 O-GlcNAc 在神经退行性疾病中的作用。J Biol Chem。2023 年 12 月；299(12)：105411。doi：10.1016/j。jbc.2023.105411。电子版 2023 年 10 月 31 日。PMID：37918804；PMCID：PMC10687168。 (4) Selnick HG、Hess JF、Tang C、Liu K、Schachter JB、Ballard JE、Marcus J、Klein DJ、Wang X、Pearson M、Savage MJ、Kaul R、Li TS、Vocadlo DJ、Zhou Y、Zhu Y、Mu C、Wang Y、Wei Z、Bai C、Duffy JL、McEachern EJ。发现 MK-8719（一种有效的 O-GlcNAcase 抑制剂）可作为 Tauopathies 的潜在治疗药物。J Med Chem。2019 年 11 月 27 日；62(22):10062-10097。doi：10.1021/acs.jmedchem.9b01090。电子版 2019 年 9 月 29 日。PMID：31487175。(5) Yuzwa SA、Shan X、Macauley MS 等人。增加 O-GlcNAc 可减缓神经退化并使 tau 稳定以防止聚集。Nat Chem Biol. 2012;8(4):393-399。2012 年 2 月 26 日发布。doi:10.1038/nchembio.797。(6) Yuzwa SA、Shan X、Macauley MS、Clark T、Skorobogatko Y、Vosseller K、Vocadlo DJ。增加 O-GlcNAc 可减缓神经退化并使 tau 稳定以防止聚集。Nat Chem Biol. 2012 年 2 月 26 日；8(4):393-9。doi: 10.1038/nchembio.797。 PMID: 22366723。(7) Permanne B、Sand A、Ousson S、Nény M、Hantson J、Schubert R、Wiessner C、Quattropani A、Beher D。O-GlcNAcase 抑制剂 ASN90 是治疗 Tau 和 α-突触核蛋白病的多模式候选药物。ACS Chem Neurosci。2022 年 4 月 20 日；13(8):1296-1314。doi: 10.1021/acschemneuro.2c00057。电子版 2022 年 3 月 31 日。PMID：35357812；PMCID：PMC9026285。(8) Ryan M、Quattropani A、Abd-Elaziz K、den Daas I、Schneider M、Ousson S、Neny M、Sand A 等人。在健康志愿者中开展的 O-glcnacase 抑制剂 ASN120290 作为进行性核上性麻痹和相关 tauopathies 的新疗法的 1 期研究。Alzheimers Dement。2018 年，第 14 卷，第 7 期，第 251 页。(9) 一项评估 FNP-223 对减缓进行性核上性麻痹 (PSP) 进展的疗效、安全性和药代动力学的研究。ClinicalTrials.gov [Internet]。网址：https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT06355531。访问日期：2024 年 4 月 9 日。