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为后量子密码学做好准备
加密算法是转换数据的数学函数，通常使用变量或密钥来保护信息。保护这些密钥变量对于受保护数据的持续安全性至关重要。在对称加密算法的情况下，受加密保护的信息的发送者和接收者使用相同的密钥。对称密钥必须保持秘密以保持机密性；任何拥有密钥的人都可以恢复未受保护的数据。非对称算法要求发送者使用一个密钥，而接收者使用另一个不同但相关的密钥。其中一个非对称密钥（私钥）必须保密，但另一个密钥（公钥）可以公开而不会降低加密过程的安全性。这些非对称算法通常称为公钥算法。
揭开量子计算的神秘面纱
预计量子计算机将很快解决非对称密钥算法，如 RSA、Diffie-Hellman (DH) 和椭圆曲线密码 (ECC)。对称加密比非对称加密数学性更低，因为它使用相同的密钥来加密和解密数据。因此，对称加密不会受到量子计算的威胁。像 RSA 这样的非对称加密依赖于寻找大数的质因数。RSA 如今是可靠的，因为即使使用最好的超级计算机，通过蛮力寻找质因数的成本也高得令人望而却步。然而，量子计算对 RSA 加密构成了风险，因为它有可能通过叠加找到质因数。一旦发生这种情况，全球的 RSA 系统将面临严重风险，互联网通信将陷入停顿。
g7国家/地区的可再生能源消耗，收入，二氧化碳排放和石油价格：不对称的重要性
摘要：本文调查了收入，碳排放和石油价格的不对称传播，以在1955年季度至2014年第四季度的季度数据中使用季度数据在G7国家进行长期和短期的可再运行能源消耗。我们采用非线性ARDL（NARDL）模型来测试可再生能源消耗的长期和短期灵敏度对其决定因素。我们发现，在美国，英国，法国和德国的长期以来，收入会以对称方式以及日本不对称的方式显着影响可再生能源消耗。但是，发现可再生能源消耗对意大利长期收入不敏感。可再生能源消耗受到美国，法国，德国，日本和意大利长期碳排放的积极和对称影响。碳排放会影响加拿大不对称的可再生能源消耗，但从长远来看，英国微不足道。在长期以来，石油价格在美国以不对称方式影响了可再生能源消耗，在英国和法国，但在加拿大，德国，日本，日本和意大利都微不足道。鉴于需要建立全球绿色能源环境，我们的发现对世界上的能源决策者具有重要意义。关键字：可再生能源，经济增长，碳排放，石油价格，NARDL
从 EEG 中捕捉时间动态和空间不对称......
摘要— 高时间分辨率和不对称空间激活是脑电图 (EEG) 的基本属性，是大脑情绪过程的基础。为了学习 EEG 的时间动态和空间不对称性以实现准确和广义的情绪识别，我们提出了 TSception，这是一种可以从 EEG 中对情绪进行分类的多尺度卷积神经网络。TSception 由动态时间、不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道维度中的判别表示。动态时间层由多尺度 1D 卷积核组成，其长度与 EEG 的采样率有关，它学习 EEG 的动态时间和频率表示。不对称空间层利用情绪的不对称 EEG 模式，学习判别性全局和半球表示。学习到的空间表示将由高级融合层融合。使用更通用的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集 DEAP 和 MAHNOB-HCI 上评估所提出的方法。将所提出的网络的性能与 SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet 和 EEGNet 等先前报告的方法进行了比较。在大多数实验中，TSception 的分类准确率和 F1 分数高于其他方法。代码可在以下位置获得：https://github.com/yi-ding-cs/TSception
tsception：捕获脑电图识别脑电图的时间动力和空间不对称
摘要 - 高时间分辨率和不对称空间激活是大脑中脑电图（EEG）的基本属性。为了学习脑电图对准确和普遍的情绪识别的时间动态和空间不对称性，我们提出了Tsception，这是一种多尺度的卷积神经网络，可以从EEG分类情绪。tsception由动态时间，不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道尺寸。动态时间层由多尺度的1D卷积内核组成，其长度与EEG的采样率有关，EEG学习了EEG的动态时间和频率表示。不对称的空间层利用了情绪的不对称脑电图模式，学习歧视性的全球和半球表示。学习的空间表示将被高级融合层融合。使用更广泛的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上评估了所提出的方法。将所提出的网络的性能与先前报道的方法（例如SVM，KNN，FBFGMDM，FBTSC，无监督学习，DeepConvnet，ShallowConvnet和Eegnet）进行了比较。tsception达到了更高的分类精度和F1评分。这些代码可在以下网址提供：https：//github.com/yi-ding-cs/tseption
TSception：从脑电图中捕捉时间动态和空间不对称以实现情绪识别
摘要 — 高时间分辨率和不对称空间激活是脑电图 (EEG) 的基本属性，是大脑情绪过程的基础。为了学习 EEG 的时间动态和空间不对称性以实现准确和广义的情绪识别，我们提出了 TSception，这是一种可以从 EEG 中对情绪进行分类的多尺度卷积神经网络。TSception 由动态时间、不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道维度中的判别表示。动态时间层由多尺度 1D 卷积核组成，其长度与 EEG 的采样率有关，它学习 EEG 的动态时间和频率表示。不对称空间层利用情绪的不对称 EEG 模式，学习判别性全局和半球表示。学习到的空间表示将由高级融合层融合。使用更通用的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集 DEAP 和 MAHNOB-HCI 上评估所提出的方法。将所提出的网络的性能与 SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet 和 EEGNet 等先前报告的方法进行了比较。在大多数实验中，TSception 的分类准确率和 F1 分数高于其他方法。代码可在以下位置获得：https://github.com/yi-ding-cs/TSception
9/14/2020 1“差分目标多路复用”脊髓...
相关图说明了基因表达，SCS电流（MA）和行为评分（BSPB）的百分比之间的关系。a：sham，b：no-scs（sni），C：双相对称SCS，D：单相阴性SCS，E：单相阳极SCS，F：非对称性双相SCS 1：2，G：不对称的双偶联1：0.5。蓝点代表正相关，红点代表负相关。点的大小和黑暗与Pearson相关系数的值成正比
修饰的DNA/RNA混合系统的流行率
摘要：通过利用DNA双螺旋的手性，化学家能够获得具有量身定制功能的新，可靠，选择性和环保的生物杂化催化系统。尽管如此，尽管多年来在基于DNA的不对称催化领域取得的所有进步，但仍有许多挑战仍在面临，特别是在设计具有广泛反应性和前所未有的选择性的“通用”催化剂时。理性的设计和选择的回合使我们能够实现这一目标。我们在这里报告了DNA/RNA杂交催化系统的开发，该系统具有共同连接的双吡啶配体，该配体在当前的DNA工具箱中表现出无与伦比的选择性水平，并在不对称催化中打开了新的途径。关键字：DNA催化，不对称催化，人造金属酶，DNA- RNA - RNA混合动力，弗里德尔 - 手工艺烷基化，迈克尔添加■简介