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精神分裂症患者无麸质饮食的随机双盲住院研究
Daniel J.O. Roche，博士学位1,2 Monica V. Talor，MS 4 Sarah Clark，博士学位2 William W. Eaton，PhD†，5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心，马里兰大学医学院，巴尔的摩大学医学院，美国马里兰州，美国马里兰州； 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系； 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。 4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系，美国马里兰州巴尔的摩； 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系，美国马里兰州巴尔的摩； †指示全部教授通讯作者：Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore，MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611Daniel J.O.Roche，博士学位1,2 Monica V. Talor，MS 4 Sarah Clark，博士学位2 William W. Eaton，PhD†，5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心，马里兰大学医学院，巴尔的摩大学医学院，美国马里兰州，美国马里兰州； 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系； 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。 4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系，美国马里兰州巴尔的摩； 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系，美国马里兰州巴尔的摩； †指示全部教授通讯作者：Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore，MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611Roche，博士学位1,2 Monica V. Talor，MS 4 Sarah Clark，博士学位2 William W. Eaton，PhD†，5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心，马里兰大学医学院，巴尔的摩大学医学院，美国马里兰州，美国马里兰州； 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系； 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系，美国马里兰州巴尔的摩； 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系，美国马里兰州巴尔的摩； †指示全部教授通讯作者：Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore，MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。
![b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”](/simg/1/1d77c9265b1d8d34fa75fc68715ac08b0fa11253.webp)
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到，与一般MQ问题相比，这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统，并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，没有这种改进的组合算法，这是一个很大的暗示，即额外的结构使问题更容易。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
在原位/操作电学技术研究的纳米多孔还原石墨烯电极的电化学激活上
由于电解质很难进入纳米多孔还原石墨烯（RGO）电极的纳米构固定空间，因此实现了这些设备的最佳电化学性能是一个挑战。在这项工作中，在电压控制的纳米孔RGO电极的电化学激活过程中研究了界面州现象的动力学，该电化学激活在人体能力和电化学障碍方面导致电化学性能增强。原位/操作表征技术用于揭示激活过程中引入的不可逆材料变化的动力学，包括纳米孔内的离子差异和水的构成，以及含氧组的还原和RGO Interlayer距离的减少。此外，操作技术用于揭示RGO电极的复杂极化依赖性动态响应的起源。研究表明，石墨烯基平面中剩余官能团的可逆质子化/去质子化和阳离子电吸附/解吸过程控制纳米孔RGO电极的假能性能。这项工作为纳米多孔RGO电极的电化学循环过程中发生的表面化学，离子实现和脱染过程之间的复杂相互作用带来了新的了解，从而为设计基于Nanoporor rgo的高强度电极设计了新的见解。
基于注意力预测分子特性
神经反馈训练（NFT）诱导的神经调节仍然是一个争论的问题。研究与NF特别相关的大脑活动的调节需要控制多种因素，例如奖励，绩效，任务和目标大脑活动之间的一致性。可以使用假反馈（FB）控制条件来实现这一目标，从而等同于实验的所有方面，但大脑活动与FB之间的联系。我们旨在调查NFT在双盲，随机，假对照研究中引起的单个αEEG活性的调节。将48位健康参与者分配给NF（n = 25）或对照组（n = 23）组，并使用可穿戴的EEG设备进行了α上调训练（超过12周）。NF组的参与者根据他们的单个alpha活动接受了FB。对照组接收了NF组参与者的听觉FB。仅在NF组中观察到跨训练课程的α活性增加（p <0.001）。这种神经调节是有选择性的，因为没有证据表明在theta（4-8 Hz）和低β（13-18 Hz）频段中有类似作用。虽然仅在NF组中发现α上调，但心理结果变量总体上增加了对照感觉，焦虑水平降低和放松感觉增加，而NF和对照组之间没有任何显着差异。这是根据学习上下文和安慰剂效应来解释的。我们的结果铺平了自行车，基于NF的神经调节，并具有轻巧，可穿戴的脑电图系统。
小精灵的恶意：实用的耐药加密而没有随机的口腔
摘要。变形加密的概念（Persiano，Phan和Yung，Eurocrypt '22），旨在使私人通信能够在中央权威（Henceforth称为独裁者）大量控制的环境中，他们可以获取用户的秘密密钥。从那时起，各种作品就在几个方面（包括其局限性）提高了我们对AE的理解。在这方面，最近的两部作品构建了各种抗变形的加密（是）方案，即，最多允许Covert通信的O（log（log（λ））位的方案。但是，这些结果仍然不令人满意，每个结果都至少带有以下问题之一：（1）使用加密重型锤子（例如，难以区分性混淆（IO））； （2）滥用原始定义以定义过于强大的独裁者； （3）依赖随机甲骨文模型（ROM）。尤其是，ROM中的证据是有争议的，因为它们无法解释用于实例化随机Oracle的哈希函数的变形方案。在这项工作中，我们克服了所有这些局限性。首先，我们描述了一种耐药的加密（是）方案，仅依靠公开的加密和极其有损函数（ELFS）来实现实用性，这都是从（指数）DDH假设中得知的。进一步假设独特的Nizks（从IO中知道），我们提供了另一种结构，我们后来用它来意识到第一个确定性是：也就是说，一种同时达到对每个可能的变形安全水平的变形抗性水平的单一方案。
狭窄空间中的认证随机性
可靠的随机性是算法和应用中的核心成分，从数值模拟到统计抽样和加密。纠缠量子状态的测量结果可能违反铃铛不平等，从而保证其内在的随机性。这构成了证明随机性生成的基础。但是，此认证需要空间分离的设备，使其不适合紧凑的设备。在这里，我们提供了一种通用方法，用于在小规模应用程序上进行认证随机性生成，并执行结合固态发射极和玻璃芯片的集成光子演示。与大多数现有的认证协议相反，在没有空格分离的情况下，该协议容易受到现实设备固有的漏洞的影响，我们实现了信息泄漏的协议，因此与新兴的紧凑型可扩展设备兼容。我们演示了一个双重光子的光子设备，该设备在随机性上达到了最高标准，但对于现实世界的应用而被删除。完整的94.5 h长的稳定过程利用了一个明亮稳定的单光子量子点的源，以可重新发现的光子芯片为基础，并在Milliradian范围内在实现的阶段稳定，并且在93％以上的纠缠光子的一致性不可区分。使用上下文框架，我们证明了私人随机性生成，并实现了与随机扩展相兼容的速率，以安全地针对量子对手。
应用程序的随机数生成器建议
11个产生遵循非均匀分布的数字或信号的项目在本文档中不考虑RNG。（例如，高斯和类似的噪声发生器不被视为RNG。）这些项目中的许多通常是通过随机提取技术来得出均匀的随机行为整数的来源（请参阅“种子生成”）。例如，即使它们是从均匀的分布中采样的，在这里不考虑产生浮点数的项目。一个示例是DSFMT算法，该算法最终使用了伪和整数的生成器。12标准（例如FIPS 200）和ISO/IEC 27000家庭在此使用的意义上处理信息安全。13标准（例如FIPS 200）和ISO/IEC 27000家庭与此处使用的信息安全性交易。