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具有放松的设置假设的普遍合并协议
加密协议的理想目标是在协议与其他协议实例组成时进行保障安全性。普遍组合（UC）协议在很强的意义上提供了此保证：即使与不限制的任意协议实例同时组成，协议也可以安全。ever，已知用于执行一般任务的UC协议仅在大多数参与者诚实或在常见参考字符串（CRS）模型中才存在，其中所有分析都可以访问从某些预分发的分布中汲取的常见字符串。此外，即使在理想的身份验证的沟通中也是不可能的，以UC的方式执行许多有趣的任务，而没有诚实的多数或设置假设。因此，一个自然的问题是，是否存在与UC协议仍然低的CRS模型相比，是否存在更多的设置假设。我们在事务所中回答了这个问题：我们提出了替代性和放松的设置，并表明它们可以支持CRS模型中UC协议的一般可行性结果。这些替代假设具有“公共钥匙式结构”的avor：当事方已注册了公共钥匙，不需要完全信任罪名的注册机构，并且无需全球信任和可用。此外，与CRS模型中的已知协议不同，即使违反了设置假设，提出的协议也可以保证一定的安全级别。
请引用已发表的版本Gomersall，Jenny ... -E -Space
1惠斯顿医院，默西和西兰卡夏郡教学医院英国4个微生物学在曼彻斯特大都会大学，切斯特街，曼彻斯特M1 5GD，英国5GD 5 G. ajs319@bath.ac.uk 6 Edge Hill大学生物学系Ormskirk L39英国4QP，英国7曼彻斯特大都会大学，曼彻斯特街，曼彻斯特M1 5GD，英国8，英国8 GD，英国8，利物浦大学，布朗洛山，布朗洛希尔，利物浦L69 3BX，UK * sostence：
通过新的直线编译器从Sigma协议中普遍合并的非交互式零知识
摘要。非交互式零知识证明（NIZK）是阈值加密系统中的必不可少的构件，例如多党签名，分布式关键产生和可验证的秘密共享，允许当事方在不揭示秘密的情况下证明正确的行为。此外，普遍合并（UC）Nizks在较大的密码系统中启用无缝组成。构建Nizks的一种流行方式是使用Fiat-Shamir变换来编译交互式协议。不幸的是，菲亚特 - 沙米尔（Fiat-Shamir）转换的nizk需要倒带对手，并且不可直线提取，这与UC相反。使用Fischlin的转换具有直线提取性，但以基本协议的许多重复为代价，导致具体效率差且难以设定参数。在这项工作中，我们提出了一个简单的新变换，该转换将代数关系的Sigma协议编译为UC-NIZK协议，而没有任何重复的开销。
拉萨利安反思10：“我们的心在边缘”
就像福音书中耶稣那样，他“在撒玛利亚人的比喻中向我们揭示了真正的邻居的态度：他是那个离开自己的道路，去迎接跌倒的人，照顾他人的生命，为他不幸的处境提供帮助，并照顾他的人。这就是教皇方济各邀请我们过一个为穷人服务的教会、一个向前迈进的教会的意义”。
睡眠不足会削弱同理心
睡眠不足在现代社会中十分普遍。睡眠不足与严重的身心健康后果以及认知功能受损有关。人们对睡眠与情绪和人际行为之间的关系了解甚少。在这项研究中，我们调查睡眠不足是否会损害同理心，而同理心是人类互动和亲社会行为的重要组成部分。我们旨在捕捉睡眠不足对同理心各个方面的影响：特质和状态、情感和认知。研究 1（n = 155）评估了几天的日常习惯性睡眠以及过去一个月的整体睡眠质量。报告睡眠质量较差的参与者表现出较低的同理心关怀和换位思考特质。研究 2（n = 347）诱导了一夜的睡眠连续性中断，以测试睡眠与同理心之间的因果关系。睡眠中断状态下的参与者必须在夜间短暂醒来五次，而睡眠充足的对照组则睡眠正常。第二天早上，研究人员评估了参与者的同理心和亲社会意图。与睡眠充足的对照组相比，睡眠中断组的参与者表现出较低的同理心敏感性和较少的亲社会决策能力。这项研究的主要贡献在于有力地证明了睡眠不足对特征和状态同理心的多方面不利影响。我们的研究结果表明，睡眠不足会削弱对他人痛苦的同理心反应。这些研究结果强调，公众需要更多地关注充足的睡眠，这可能会在社会层面上影响同理心。
来自中国亚热带地区的两种新物种Micropsalliota（Agaricales，agaricaceae）
Micropsalliota是一个相对较小的属，在先前的研究中记录了97个名称。在这项研究中，基于中国亚热带地区的形态和系统发育证据，已经确定了两种新的微甲基植物，比斯帕拉和氏菌。在形态上，比斯波拉菌的特征是很小的basidiomata，长达9.0μm长的cymborlous basidiospores，白色至奶油桩，小鹿到暗红色的中心，以及tibiorform Cheilocystidia;小孢子虫（M. dulgaris）被小的basidiomata，孢子大小的孢子，白色至奶油绒毛，覆盖着红棕色至深棕色的原纤维，各种芝麻囊藻，长达60μm，长达60μm，纤维菌丝表现出浅棕色真空色素。它们独特的分类状态得到了两个新物种在4-Locus（ITS，LSU，RPB2，TEF-1α）系统发育树中的位置的确认。提出了两个新物种的详细描述和形态学照片。为了帮助诊断，中国提供了35种微甲基植物的关键。
使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表型驱动的方法通过分析将患病与健康状态区分开的表型特征来鉴定遇到疾病的化合物。这些方法可以指导发现有针对性的扰动，包括小分子药物和遗传干预措施，这些扰动将疾病表型调节针对更健康状态。在这里，我们介绍了PDGRAPHER，这是一种因果启发的图形神经网络（GNN），旨在预测能够逆转疾病表型的能够逆转脑臂（一组治疗靶标）。与学习扰动如何改变表型的方法不同，Pdgrapher解决了直接预测实现所需响应所需的急性的信息问题。pdgrapher是一种将疾病细胞态嵌入基因调节或蛋白质 - 蛋白质相互作用网络中的GNN，学习了这些状态的潜在表示，并确定最佳的组合扰动，最有效地将患病的状态转移到该潜在的潜在水平内所需的身影状态。在具有化学性能的九种细胞系中的实验中，PDGRAPHER鉴定出比竞争方法高达13.33％的有效脑扰手，并获得了高达0.12的归一化折扣累积增益，以高达0.12个，以分类治疗靶标。它还在十个遗传扰动数据集上表现出竞争性能。PDGRAPHER的一个主要优势是其直接的预测范式，与传统上在表型驱动的研究中构成的间接和计算密集型模型相反。与现有方法相比，这种方法可加速训练高达25倍。pdgrapher提供了一种快速的方法，用于识别触觉扰动和推进表型驱动的药物发现。
沃尔索尔儿童和青少年战略
这一战略是经过大量学习的结果，我们倾听儿童、年轻人和专业人士的意见，了解您目前的生活经历和变革的驱动因素，这些因素将影响沃尔索尔在 2040 年对儿童和年轻人的印象和感受。我们的目标是让沃尔索尔成为一个儿童友好型行政区，让所有儿童都能健康、快乐地成长并发挥他们的潜力。到 2040 年，该行政区的儿童将具备保持良好情绪健康和适应能力的能力，以应对以后的生活。
策划和验证普遍适用的引物，以有效地基于ITS2的DNA条形码
对植物物种的快速准确鉴定越来越多地寻求采用分子技术。ITS2区域在DNA条形码中高度评价，因为它的短长度和易于测序，使其成为物种识别的理想候选者。在这项研究中，通过对广泛植物分类群的底漆序列进行细致的分析和比较，我们策划了一系列具有证明普遍性的底漆，能够有效地扩大不同植物物种的ITS2区域。为了验证识别引物的普遍性，我们均采用了硅和体外方法。在计算机分析中涉及生物信息学工具，以评估公共数据库中可用的大量植物DNA序列的底漆结合位点。随后，使用从各种植物标本中提取的DNA样品进行了体外实验，以验证引物的扩增成功。通过这个全面的验证过程，我们确保了选定的引物用于DNA键编码目的的可靠性和适用性。我们发现的重要性在于使用ITS2区域建立了标准化的DNA栏编码方法，这有助于准确而有效的植物物种识别。通过为研究人员提供一组普遍适用的底漆，我们旨在简化底漆选择过程，从而减少实验设计所涉及的时间和精力。该标准化协议促进了DNA条形码研究中的一致性和可重复性，最终促进了我们对植物生物多样性的理解并有助于保护工作。
使用因果启发神经网络对治疗扰动进行组合预测
作为靶点驱动药物发现的替代方案，表型驱动方法通过分析表型特征来识别可抵消整体疾病影响的化合物。我们的研究为该领域引入了一种新方法，旨在扩大新治疗药物的搜索空间。我们介绍了 PDGrapher，这是一种受因果启发的图神经网络 (GNN)，旨在预测能够逆转疾病影响的组合扰动因素（治疗靶点集）。与学习对扰动的反应的方法不同，PDGrapher 解决了逆问题，即推断实现特定反应所必需的扰动因素，即通过了解哪些扰动会引起期望的反应来直接预测扰动因素。通过编码基因调控网络或蛋白质-蛋白质相互作用，PDGrapher 可以预测看不见的化学或遗传扰动因素，有助于发现新药或治疗靶点。对九种具有化学扰动的细胞系进行的实验表明，PDGrapher 成功预测了多达 13.33% 的额外测试样本中的有效扰动剂，并将治疗目标的排名提高了多达 35%，并且该方法在十个遗传扰动数据集中表现出了竞争力。PDGrapher 的一项关键创新是其直接预测能力，这与传统上用于表型驱动药物发现的间接、计算密集型模型形成鲜明对比，这些模型只能预测由于扰动导致的表型变化。直接方法使 PDGrapher 的训练速度比 scGEN 和 CellOT 等方法快 25 倍，代表着效率的显著飞跃。我们的结果表明，PDGrapher 可以推进表型驱动的药物发现，提供一种快速而全面的方法来识别有治疗用途的扰动。