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如何使用量子不可区分混淆
量子复制保护由 Aaronson [ Aar09 ] 提出，它可以给出无法被有效复制的量子程序描述。尽管经过十多年的研究，但已知复制保护仅对非常有限的一类程序可用。作为我们的第一项贡献，我们展示了如何为所有程序实现“最佳”复制保护。我们通过引入量子态不可区分混淆 ( qsiO ) 来实现这一点，这是用于经典程序量子描述的混淆概念。我们表明，将 qsiO 应用于程序可立即实现最佳复制保护。我们的第二项贡献是表明，假设存在单向注入函数，qsiO 是一大类可穿孔程序的具体复制保护 — — 大大扩展了可复制保护程序的类别。我们证明中的一个关键工具是不可克隆加密 (UE) 的新变体，我们称之为耦合不可克隆加密 (cUE)。虽然在标准模型中构建 UE 仍然是一个重要的未解决的问题，但我们能够从单向函数构建 cUE。如果我们另外假设 UE 的存在，那么我们可以进一步扩展 qsiO 是复制保护的可穿孔程序类。最后，我们相对于有效的量子预言机构建 qsiO。
pbf-energy-2024-通知和代理声明.pdf
2024 年年度会议将完全在线举行，网址为 www.virtualshareholdermeeting.com/PBF2024。2024 年 3 月 11 日营业结束时登记在册的股东可以在会议或会议的任何延期或休会上投票。要以股东身份加入，您必须在您收到的代理卡、投票指示表或代理材料互联网可用性通知上输入 16 位控制号。在会议期间，股东可以提问、查看我们的股东名单并投票（通过员工福利计划持有的股份除外，这些股份必须在会议前投票）。其他相关方可以作为嘉宾参加会议，在这种情况下不需要控制号。有关更多信息，请参阅本代理声明中标题为“年度股东大会”的部分。我们将于 2024 年 3 月 18 日左右开始首次提供代理声明和代理表格。
pbf-energy-2023-年度10k报告.pdf
“裂解价差”是指衡量轻质产品和原油价格差异的一种简化计算方法。例如，我们参考 (a) 2-1-1 裂解价差，这是我们特拉华市、保尔斯伯勒和查尔梅特炼油厂采用的一般行业标准，近似于加工两桶原油生产一桶汽油和一桶取暖油或 ULSD 所得的每桶炼油利润；(b) 4-3-1 裂解价差，这是我们托莱多和托伦斯炼油厂采用的基准，近似于加工四桶原油生产三桶汽油、半桶航空燃油和半桶 ULSD 所得的每桶炼油利润；以及 (c) 3-2-1 裂解价差，这是我们马丁内斯炼油厂采用的基准，近似于加工三桶原油生产两桶汽油、四分之三桶航空燃油和四分之一桶 ULSD 所得的每桶炼油利润。
使用Ensemble检测混淆的恶意软件...
摘要 - 恶意软件是一种入侵，旨在损害计算机和任何网络连接的设备。由于数字时代的技术进步，恶意软件每天都以不同的形式发展。一些恶意软件包括病毒，特洛伊木马，勒索软件等。混淆的恶意软件是一种恶意软件，无法使用预定的签名模式或通过正常的检测策略来识别。混淆的恶意软件是对安全基础架构的主要威胁，很难检测到。为了自动化混淆的恶意软件检测过程，机器学习起着主要作用。本文旨在开发合适的机器学习模型作为一个合奏框架，以检测混淆的恶意软件。目标本文是在堆叠和提升下找到最有效，性能最高的合奏学习方法。堆叠的合奏学习分类器是通过机器学习模型（如随机森林，决策树，k-neart邻居和天真的贝叶斯）开发的。使用ADABOOST分类器，极端梯度提升分类器和直方图梯度增强算法开发增强集合学习分类器。从加拿大网络安全研究所进行的MalmeManalisy-2022数据集进行研究，其中包括58,598个记录，具有57个功能。使用准确性，精度，召回和F1得分等度量评估集合模型的性能。基于模型之间的比较分析，在堆叠方法中，随机森林和决策树以99.99％获得最高的精度。在增强方法中，通过直方图梯度提升和100％的极端梯度增强模型获得了最高精度。索引术语 - 合奏学习；恶意软件检测；机器学习；混淆的恶意软件；绩效评估
来自经典预言机的量子状态混淆
量子密码学中一个尚未解决的主要问题是是否有可能混淆任意量子计算。事实上，即使在经典的 Oracle 模型中，人们也可以自由地混淆任何经典电路，但关于量子混淆的可行性仍有许多需要了解的地方。在这项工作中，我们开发了一系列新技术，用于构建量子态混淆器，这是 Coladangelo 和 Gunn (arXiv:2311.07794) 最近在追求更好的软件版权保护方案时形式化的一个强大概念。量子态混淆是指将量子程序（由具有经典描述的量子电路 𝐶 和辅助量子态 | 𝜓 ⟩ 组成）编译成功能等价的混淆量子程序，该程序尽可能隐藏有关 𝐶 和 | 𝜓 ⟩ 的信息。我们证明了我们的混淆器在应用于任何伪确定性量子程序（即计算（几乎）确定性的经典输入/经典输出功能的程序）时是安全的。我们的安全性证明是关于一个高效的经典预言机的，可以使用量子安全不可区分混淆来启发式地实例化经典电路。我们的结果改进了 Bartusek、Kitagawa、Nishimaki 和 Yamakawa (STOC 2023) 的最新工作，他们还展示了如何在经典预言机模型中混淆伪确定性量子电路，但仅限于具有完全经典描述的电路。此外，我们的结果回答了 Coladangelo 和 Gunn 的一个问题，他们提供了一种关于量子预言机的量子态不可区分混淆的构造，但留下了一个具体的现实世界候选者的存在作为一个悬而未决的问题。事实上，我们的量子状态混淆器与 Coladangelo-Gunn 一起为所有多项式时间函数提供了“最佳”复制保护方案的第一个候选实现。我们的技术与之前关于量子混淆的研究有很大不同。我们开发了几种新颖的技术工具，我们期望它们在量子密码学中得到广泛应用。这些工具包括一个可公开验证的线性同态量子认证方案，该方案具有经典可解码的 ZX 测量（我们从陪集状态构建），以及一种将任何量子电路编译成“线性 + 测量”（LM）量子程序的方法：CNOT 操作和部分 ZX 测量的交替序列。
ADAR1的二聚化调节RNA编辑的位点特异性1抗病毒体液免疫对SARS-COV-2 OMICRON ...亚家族C7 RAF样激酶MRK1，RAF26和RAF39调节拟南芥的免疫稳态和气孔开口
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年12月1日。 https://doi.org/10.1101/2023.11.29.569073 doi：Biorxiv Preprint
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Samson由内罗毕的Cucumber Grocery Store Ltd（CGS）雇用为14名员工的绿色杂货商经理。在最近的一次计划会议上，萨姆森（Samson）提出了一项实施计划，该计划将使商店的销售今年从去年增长5％。但是，他建议允许雇用更多的销售人员来实现这一目标。他还想提出一个广泛的企业社会责任项目，该项目将向附近的有需要的儿童住宅传达捐款。他现在正在实施这些计划。每天早上他到达杂货店时，他与当天早上工作的工作人员举行会议，谈论本周的每日特价，销售和目标。他也很有创造力激励他的员工。本周，他举办了工人之间的竞赛，以尝试在轮班期间尽可能多地销售。他告诉他的员工，畅销书最高的人将赢得价值5000 KSH的价值购物凭证。
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二维（2D）材料具有非凡的特性，使它们在下一代电子，光学，能量和传感器相关的应用中具有吸引力的纳米材料。要实现2D材料（例如过渡金属二核苷）（TMDC）的技术潜力，需要高度可控和可扩展的途径。尽管已经为TMDC开发了多种合成材料，但生产大规模的高质量晶体层仍然具有挑战性。与自上而下的方法相比，合成2D材料的自下而上的方法具有更大的应用范围。化学蒸气沉积（CVD）和原子层沉积（ALD）途径表现出巨大的希望，因为它们能够构成大面积，产生出色的均匀性，无与伦比的保融性和原子尺度的可控性，除了行业兼容。对于TMDC的CVD和ALD，前体对形成的层的性质起着关键作用。在本演讲中，将突出显示代表性TMDC（MOS 2和WS 2）的金属有机前体，沉积条件和物质特性之间的相互作用。将讨论与经典CVD过程相关的高温的措施。对不同底物上层成核和生长的研究揭示了不同的生长模式和成核密度。新的前体组合为TMDC在中等至低温下的大面积结晶生长的直接生长铺平了道路，这对于广泛的应用是一个重要的优势。
核受体亚家族 2 E 组成员 3 (NR2E3)
摘要：NR2E3 是一种核激素受体基因，是视网膜视杆光感受器正确发育所必需的。视杆细胞前体中 NR2E3 蛋白的表达会抑制视锥细胞特异性基因表达，并与 NRL 等其他转录因子协同激活视杆细胞特异性基因的表达。涉及 NR2E3 的致病变异会导致一系列视网膜病变，包括增强型 S 视锥综合征、Goldmann-Favre 综合征、视网膜色素变性以及聚集性色素性视网膜变性，且基因型-表型相关性的证据有限。NR2E3 相关疾病的一个共同特征是异常多的视锥细胞（对短波长光敏感的 S 视锥细胞）数量。小鼠研究支持了这一特征，小鼠研究还表明，Nr2e3 功能的丧失会导致光感受器发育为介于视杆细胞和视锥细胞之间的细胞。虽然目前尚无治疗 NR2E3 相关视网膜病变的方法，但正在研究多种新兴治疗策略，包括使用病毒基因疗法和基因编辑，这些策略已显示出对未来治疗 NR2E3 变异患者和其他遗传性视网膜疾病的希望。本综述详细概述了目前对 NR2E3 在正常发育和疾病中的作用的理解，以及相关的临床表型、动物模型和治疗研究。