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非...的确定性高斯转换协议
在连续变量量子技术的背景下，高斯状态和操作通常被视为自由可用的，因为它们相对容易通过实验获得。相比之下，非高斯状态的生成以及非高斯操作的实施则带来了重大挑战。这种分歧促使人们引入非高斯性的资源理论。对于任何资源理论，确定资源之间的自由转换协议（即非高斯状态之间的高斯转换协议）具有实际意义。通过系统的数值研究，我们通过任意确定性的一对一模式高斯映射解决了实验相关的单模非高斯状态之间的近似转换。首先，我们表明，对于有限能量，猫状态和二项式状态大致等效，而这种等效性以前仅在无限能量极限下才为人所知。然后，我们考虑从光子增加和光子减少的压缩态生成猫态，通过引入额外的压缩操作来改进已知方案。我们开发的数值工具还允许人们设计出三压缩态到立方相态的转换，超越之前报道的性能。最后，我们确定了其他各种不可行的转换。
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
基于哈希函数的多次数字签名协议的实现及比较
是它们的主要缺点。人们自然而然地希望将多个一次性签名密钥合并为一个。一种解决方案是所谓的基于链的签名 (CBS)[6，第 465-468 页]。在这些方案中，使用一些一次性签名协议作为基础。在对消息进行签名时，不仅对消息本身进行签名，而且还对新创建的一次性签名的公钥进行签名。在下一次签名期间，将使用此新签名以及另一个新创建的签名的公钥对新消息进行签名。这样就构建了一个签名链。要验证任何签名，必须提供整个链以及相应的公钥和从初始签名到当前签名的签名输入消息。使用初始公钥，可以轻松验证链中每个签名（包括目标签名）的真实性。本质上，消息的“签名”不仅是链中的最后一个一次性签名，而且是链的整个当前状态以及最后一个签名。然而，这种方法有一个明显的缺点：随着每个新签名的出现，签名的大小和验证签名所需的时间都会增加。
优化 GBS 方案以实现牧草物种的有效基因分型
GBS（测序基因分型）以前被证明是一种经济高效且可靠的方法，可用于对几种牧草进行基因分型 [1; 2]。GBS 通过使用限制性酶来限制要扩增和测序的基因组部分（基因座）来降低基因组的复杂性 [3]。在某些情况下，当基因座数量相对于测序工作量而言很高时，就会生成许多基因座缺失数据的基因分型矩阵。因此，需要优化 GBS 协议以获得最多的基因座数量和最少的缺失数据比例。我们测试了几种限制性酶，并评估了在紫苜蓿（Medicago sativa）和鸭茅（Dactylis glomerata）两个物种中获得的基因座数量。对于紫苜蓿，我们还确定了在 1 066 个种质中获得的 SNP 和缺失数据的数量。
标题：针对常用小鼠心力衰竭模型的优化方案
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2025 年 1 月 25 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.22.634221 doi：bioRxiv preprint
ESMA75-223375936-6089 最终报告指南规定了针对发行人和寻求进入除资产参考代币和电子货币代币以外的加密资产交易的人员的系统维护和安全访问协议的联盟标准
11. 关于无需许可的 DLT 和其他类型的去中心化协议是否应属于“网络和信息系统”这一术语的范围，ESMA 认为指南已经足够明确：无需许可的 DLT 和去中心化协议不被视为本指南所指的网络和信息系统，因为它们不会直接受发行人或寻求交易许可的人的控制，也不会受到与第三方提供商的合同安排的约束。因此，ESMA 不认为它们是授权中规定的术语所指的“系统”。此外，指南 1 强调了采取比例方法的必要性。将无需许可的 DLT 纳入本指南中“系统”的含义将给发行人或寻求交易许可的人带来负担，这种负担与他们在加密生态系统中的角色不成比例（并引发了他们是否能够遵守指南的疑问）。
Koselleck项目（2016 - 2023） - 研究方案
Koselleck项目（2016 - 2023年） - 研究方案1：人造固定的神经生理和行为影响未发表的手稿，标题为“增强现实现实运动训练对固定者的感觉运动训练对感官运动功能和神经塑性的影响” G. Cohen和Herta Flor。子项目2：镜子训练对受伤足球运动员的影响（体育研究）未出版的文件，名为“ Studienplan_sportStudie_0531.pdf”。subroject 3：早期痴呆形式的感觉运动训练（MCI研究）Bekrater-Bodmann，R.，Löffler，A.，Silvoni，S.，Frölich，L.，Hausner，L.，Hausner，L.
纳米宾pandna HMW DNA提取方案
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如何在IETF
基于代码的游戏证明[3]。游戏玩法是建立加密协议的综合安全属性的众所周知的范例。在此范式中，安全目标和执行环境被建模为攻击者玩的游戏。安全证明将攻击者赢得游戏的胜利与一个或多个假定的硬问题的难度相关，例如破解AES或在协议使用的晶格上找到简短的向量。游戏通常以代码而不是自然语言表示，这使得它们可以通过以下证明策略进行修正。证明由有限的游戏序列（有时称为混合动力）组成，从定义安全性的游戏开始。每个游戏都是通过重写上一张代码来获得的，直到在最后一场游戏中，攻击者与某些理想化的系统进行了互动，而该系统没有希望破裂的理想化系统。证明证明，对于每对相邻游戏，攻击者之间在攻击者之间的可能性可以忽略不计。这是通过各种方式完成的：有时重写（也称为跳跃或过渡）会导致语义上等效的游戏，在这种情况下，没有攻击者可以区分它们；其他重写会导致仅出现较小概率的可区分事件，例如随机Oracle范围内的碰撞；还有一些通过将某些假定的硬问题减少到游戏之间的界限，从而在计算上受到限制。近年来，尤其是一般的安全性和游戏证明的证明是在IETF指定的协议的设计和分析中起着越来越多的核心作用。我们已经看到工作组从反应转变为攻击，并在设计阶段主动排除（类）攻击[13]。实际上，此过程甚至已在TLS工作组[7]中正式化。尽管此类步骤在防止攻击方面有很长的路要走，但可证明的安全方法具有一些众所周知的局限性[4]。我们在这里考虑其中之一。