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自行车钥匙回收：结合功耗分析和信息集解码
摘要。在本文中，我们对Chen等人提出的自行车皮层M4实现进行了单轨攻击。在CHES 2021。自行车是一种键盘塑料机制，是NIST量子后加密标准化过程的候选者。我们通过利用循环函数来攻击，该功能会根据私钥而循环移动数组。Chen等。 实现了此功能的两个版本，一个在C中，一个在汇编中。 我们的攻击使用子跟踪聚类与组合攻击相结合以恢复完整的私钥。 我们在实验中获得了较高的聚类准确性，并提供了处理错误的方法。 我们能够恢复C的所有私钥，而使用我们的技术很难攻击汇编版本，但我们仍然设法将自行车1级安全性从128级降低到65位，以占很大一部分的私钥。Chen等。实现了此功能的两个版本，一个在C中，一个在汇编中。我们的攻击使用子跟踪聚类与组合攻击相结合以恢复完整的私钥。我们在实验中获得了较高的聚类准确性，并提供了处理错误的方法。我们能够恢复C的所有私钥，而使用我们的技术很难攻击汇编版本，但我们仍然设法将自行车1级安全性从128级降低到65位，以占很大一部分的私钥。
作者更正：SPA14 脂质体结合皂苷与全合成 TLR4 激动剂，为 hCMV 候选疫苗提供佐剂作用
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结合基于细胞的治疗和常热机。 ...
1。Hoogduijn MJ，Montserrat N，Laan LJW等。器官移植中再生医学的出现：第一欧洲细胞疗法和器官再生部分会议。Transpl int。2020; 33（8）：833-840。2。Sierra Parraga JM，Rozenberg K，Eijken M等。正常机器灌注条件对间充质基质细胞的影响。前疫苗。2019; 10：765。3。Pool M，Eertman T，Sierra Parraga J等。在正常温度的机器灌注过程中，将间充质基质细胞注入猪肾脏：完整的MSC可以被追踪并定位于肾小球。int J Mol Sci Artic。2019; 20（14）：3607。4。Brasile L，Henry N，Orlando G，StubenitskyB。使用间充质干细胞增强肾脏再生。移植。2019; 103（2）：307-313。 5。 Thompson ER，Bates L，Ibrahim IK等。 新颖的细胞疗法分娩，以减少肾脏转移的缺血再灌注损伤[在印刷2020年之前在线发布]。 Am J移植。 https://doi.org/10.1111/ajt.16100 6。 Khan RS，Newsome PN。 比较间充质基质细胞和多能成年生殖器细胞的表型和功能特性。 前疫苗。 2019; 10：1952。 7。 Sharma AK，Laubach ve。 在正常的热机灌注过程中，用干细胞细胞外囊泡保护供体肝脏。 移植。 2018; 102（5）：725-726。2019; 103（2）：307-313。5。Thompson ER，Bates L，Ibrahim IK等。新颖的细胞疗法分娩，以减少肾脏转移的缺血再灌注损伤[在印刷2020年之前在线发布]。Am J移植。https://doi.org/10.1111/ajt.16100 6。Khan RS，Newsome PN。 比较间充质基质细胞和多能成年生殖器细胞的表型和功能特性。 前疫苗。 2019; 10：1952。 7。 Sharma AK，Laubach ve。 在正常的热机灌注过程中，用干细胞细胞外囊泡保护供体肝脏。 移植。 2018; 102（5）：725-726。Khan RS，Newsome PN。比较间充质基质细胞和多能成年生殖器细胞的表型和功能特性。前疫苗。2019; 10：1952。7。Sharma AK，Laubach ve。在正常的热机灌注过程中，用干细胞细胞外囊泡保护供体肝脏。移植。2018; 102（5）：725-726。2018; 102（5）：725-726。
将动态MRI的深度学习膀胱分割的损失函数结合起来
摘要 - 植物遗传疾病主要影响妇女，并成为一个公共卫生问题，尽管他们的病理生理学仍然知之甚少。作为主要的器官经历了针对病理学的运动和变形，动态MRI是现在的放射科医生的金标准。器官边界，器官形状的受试者间变异性和病理畸形使得段难以执行。为了开发一个朝着病理分级的成像软件，器官边界的MRI分割的准确性是一个关键标准。自动方法尚未足够准确，无法替代强制性的手动分割步骤。已经开发了使用完全卷积神经网络（FCN）的自动分割方法，但通常用于训练的损耗功能通常不足以适合器官边界检测。我们提出了一个专门用于器官边界检测的损失函数，以增强训练，从而提高结果准确性。使用基线U-NET体系结构[1]对Dynamic 2D MRI的膀胱分割进行了评估该方法。结果表明，与广泛使用的骰子损失相比，我们的边界损失函数以及骰子损失的使用优于现有方法，并提高了分割精度。索引项 - 图像分割，完全卷积的网络，混合损失，距离损失，动态MRI，骨盆
结合简单的交互性和机器学习：一种可分离的深度学习方法，用于 MRI 中的丘脑底核定位和分割，用于深部脑刺激手术规划
结合了影像学和症状学信息。1 由于确定适当电极轨迹的复杂性，必须从术前图像中准确分割出感兴趣的解剖结构。对于 DBS 术前规划，分割主要通过将患者图像配准到图谱空间中来确定，在该图谱空间中，感兴趣的解剖结构（通常是丘脑底核 (STN)）以及其他显著区域已经预先分割。2、3 使用预先分割的图谱有几个优点。从临床角度来看，可以将大量分割区域从图谱移植到患者空间，从而简化工作流程的计算方面。从研究角度来看，使用图谱，可以将患者图像中特定于患者的信息移植回通用图谱坐标系，从而可以辨别出人群信息，这有助于指导治疗。4
黎曼几何用于结合 BCI 中的功能连接度量和协方差
脑机接口不需要任何肌肉能力就能进行交流，因此被广泛研究用于帮助运动障碍患者。脑电图 (EEG) 作为一种低成本、轻量级的技术，是记录大脑活动产生的电位的常用方法 [1]。尽管 BCI 有着广泛的临床应用，但它却无法在实验室外使用。需要克服的主要挑战之一是受试者之间高度的差异性，在文献中称为“BCI 效率低下”现象，相当一部分用户即使经过几次训练后仍无法控制 BCI 设备。解决这个问题的有效方法之一是改进神经解码器 [2]。为此，研究得出了依赖于协方差矩阵的新特征，例如，对于 𝑇 信号样本的 EEG 信号 𝑋，𝐶𝑜𝑣 = 1 𝑇 −1 𝑋𝑋 ⊤，以及邻接矩阵。这些邻接矩阵是
纹章：物理参数和生物学因素会影响放射疗法与免疫疗法相结合的脱节效应：临床前工作的更新
在发表的文章中，有几个错误。代替“中国深圳深圳大学医学院”，官员4应该是“马歇尔生物医学工程实验室，中国深圳大学医学院生物医学工程学院，中国登陆大学”。代替“量子医学科学院，QUSSCOCICONT与技术研究所高级核医学科学系，日本Chiba，日本Chiba”，应为“ Quantum Science和Chiba，Chiba，Chiba，National Medical Scients，National Medical Scients，National Medical Scients，National Medical Scients of Accelerator and Medical Physicts of Accelerator and Bysical Physick。作者对这些错误表示歉意，并指出这不会以任何方式改变文章的科学结论。原始文章已更新。
内源性大麻素降解酶抑制剂作为潜在的抗精神病药：药物化学的观点
Yong Jian Wang，Claire Valotteau，Adrien Aimard，Lorenzo Villanueva，Dorota Kostrz等人。CombimberiningDNA支架和声学力光谱，以表征单个蛋白质键。 Bio-物理期刊，2023，122（12），pp.2518-2530。 10.1016/j.bpj.2023.05.004。 hal-04165173Yong Jian Wang，Claire Valotteau，Adrien Aimard，Lorenzo Villanueva，Dorota Kostrz等人。CombimberiningDNA支架和声学力光谱，以表征单个蛋白质键。Bio-物理期刊，2023，122（12），pp.2518-2530。10.1016/j.bpj.2023.05.004。hal-04165173
抗激素药物发现和发育：以所有可能的方式针对病毒及其宿主
抽象的关联思维在创造力中起着重要作用，因为它涉及链接遥远概念的能力。然而，允许将遥远的员工结合在创造性思维任务中的神经机制仍然知之甚少。我们研究了与结合远程关联以创造性思维的整体功能连接模式。使用Connectome预测建模方法，我们检查了与组合关联任务（CAT）中的近距离和遥远的远程联合有关的全脑功能连接模式。大脑连接性网络预测CAT性能显示出大脑功能连接的贡献，主要与默认模式网络相关，这可能与任务所有试验中所需的关联过程有关。此外，与CAT试验相关的关联远程NES的功能连接模式也很大程度上涉及执行控制网络，背注意网络和体积运动网络，这表明更受控的过程在具有较高的关联远程性的试验中起着重要作用。至关重要的是，与任务的较高创造性需求相关的功能连接模式与以前发现的功能连接性模式共享相似之处，以预测不同的思维。因此，我们的工作有可能提供对神经机制的见解，这些神经机制在融合和不同的远程思维中都起着作用。
结合布朗运动和相似原理的方法来改进剩余使用寿命预测
如今，基于状态的维护 (CBM) [1] 是制造业越来越多地尝试采用的一种维护策略，目的是降低设备单元的生命周期成本并延长其可用性。CBM 使用实时信息通过恢复设备单元的功能特性来优化维护时机。它基于设备单元的当前健康监测，因此添加预测工具来预测未来状态和预测维护非常重要。故障预测是 CBM 的主要任务之一。它根据状态监测信息估计设备单元的 RUL。通常，预测方法可以根据所用信息的类型分为三大类。这些类别 [2]、[3] 被定义为基于物理模型的方法、数据驱动的方法和基于融合的方法。基于物理模型的方法 [4] 使用显式数学模型来表示动态系统的退化。数据驱动的方法基于状态监测，