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基因组特征基因改变报告
没有注意检测到的基因组改变可能与某些批准疗法的活性有关；但是，本报告中列出的药物可能在患者的肿瘤类型中有各种各样的临床证据。疗法和本报告中列出的临床试验可能并不完整且详尽。治疗剂和所确定的试验均未按照该患者的潜在疗效或预测的疗效进行排名，也不按照该患者肿瘤类型的证据水平进行排名。该报告应被视为信息的补充来源，而不是作为做出治疗决定的唯一基础。所有治疗决定仍然是治疗医师的全部和最终责任，医生应参考所有疗法的批准的处方信息。
来自安全多方计算的Quantum签名
我们使用“头号MPC”范式提供了几种新的签名模式。他们中的大多数都具有质量后艺术状态的现有模式竞争。它们产生的签名尺寸在5到20公斤（对于128位的安全级别）之间，并且钥匙很小（小于200个字节）。这些模式的安全性的分支问题非常多样化。某些图是基于误差代码理论的安全假设，例如在困难中解决综合征解码问题的问题。其他图依赖于二合一的二次方程系统，子组件总和或采矿问题的问题。
数字签名及其法律意义 - 学习门
JosipStanešić1，ZlatanMorić2*，Damir Regvart 3，IvanBencarić41,2,3,4系统工程和网络安全系代数代数代数大学Zagreb，克罗地亚； josip.stanesic@algebra.hr（J.S。）zlatan.moric@algebra.hr（Z.M.）damir.regvart@algebra.hr（D.R。）ibencar@algebra.hr（i.b.）摘要：本文研究了数字签名在确保电子通信的有效性，完整性和非纠正方面的关键功能。它通过彻底分析包括公共密钥基础架构（PKI）和加密哈希功能在内的基础技术来研究数字签名在不同部门的技术进步和实际用途。它还考虑了新兴的创新，例如基于区块链的信任模型和抗量子的算法。还解决了重大困难，例如加密缺陷和调节统一。结果表明，必须进行加密技术的持续改进，并将分散的信任机制纳入增强系统的弹性，因为数字签名对于安全的数字交易是必不可少的。结果强调了实施创新的加密解决方案并使国际规则保持一致以解决发展数字生态系统的要求。关键字：区块链，加密算法，网络安全，数字签名，电子交易，PKI，抗量子性密码学，监管框架。1。简介
v1.3.0-电子签名和信任基础架构（ESI）
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手学激发型过渡中的浆果曲率特征
引入的电子传输和定期有序固体中的动力学由内在的量子机械性能，例如电子带结构以及电子，声子和其他准粒子之间的相互作用。Bloch波函数的量子几何形式表现为浆果曲率（反映了Bloch电子的惯性），带状质量，Fermi-liquid Transperties（1），Current-Noise-Noise noise noise noise noise targuin-istics（2），或在平面系统（3）中的超级效果（3），这些数字（3）的数量（3），这些基金会（3），这些基金会（3），这些基金会均具有这些资格。更一般地，Bloch电子的量子几何形状非常重要，因为它为量子力学和材料的电子特性之间的复杂相互作用提供了关键的见解。最近，量子几何形状与光 - 物质相互作用之间的联系已进入舞台，从而提供了对拓扑材料的特殊光电子响应的物理机制的见解（4-8）。然而，Bloch Electrons量子几何形状的动量分辨测量仍然是一个巨大的挑战。在冷原子的背景下引入了一种直接的方法，利用了量子几何形状和光结合相互作用之间的紧密联系，在该环境中，可以直接实现范式模型系统。因为带间过渡偶极基矩阵元素等效于浆果连接（9），所以在谐振单色
如何实现基于哈希的签名来针对白色...
摘要。白盒密码学的对手模型包括一个极端情况，坐在端点的对手可以完全访问加密方案。激励的是，大多数现有的白盒实现都集中在对称加密上，我们介绍了基于哈希的签名的实现，以便针对白盒攻击者的安全性（他们读取了读取具有空间硬度参数M大小的数据的读取访问，这取决于白色盒子安全cipher的可用性（此外还取决于白色盒子安全cipher（此外）（此外）（此外还有一个一般的一般单程功能）。我们还引入了参数和密钥生成的复杂性结果，以实现无状态哈希的签名方案SPHINCS+的白色盒安全实例化，这是Quantum耐量子的数字签名算法的NIST选择之一，以及其较旧的版本。我们还提出了一个基于哈希树的解决方案，以在白色框攻击者上下文中安全的一次性密码。我们实施了建议的解决方案并分享我们的绩效结果。
纠缠退化作为检测引力改变特征的工具
我们研究量子修正黑洞附近的纠缠退化。我们考虑一个双粒子系统 (Alice-Rob)，其中 Alice 自由 (径向) 落入量子修正黑洞的事件视界，而 Rob 位于黑洞事件视界附近。我们考虑一个最大纠缠态 (在 Fock 基中)，并从 Rob 是匀加速观察者的基本假设开始。然后，我们对涉及闵可夫斯基真空态和林德勒数态的关系进行了教学分析。按照 Martín-Martínez 等人 [ Phys. Rev. D 82 , 064006 (2010) ] 中给出的类比，我们从闵可夫斯基-林德勒关系中建立了哈特尔-霍金真空态与 Boulware 和反 Bouware 数态之间的关系。然后，我们利用近视界近似以适当的形式写出量子修正黑洞度量。接下来，我们得到对数负性和互信息的解析形式，并绘制为 Rob 与 r = 0 点距离的函数。我们观察到，纠缠退化减慢，这是因为通过在史瓦西黑洞中加入量子引力修正，度量的失效函数发生了结构变化。至关重要的是要理解，任何改变度量结构的修正引力理论都会导致不同的纠缠退化速率。在视界半径处，无论底层理论如何，纠缠退化始终是完全的。这一观察结果可能导致在未来一代先进的观测场景中识别出修正引力理论的特征。这种修改可能来自更高的曲率修正、更高维度的引力理论、量子引力修正等。我们还可以将此效应解释为一个噪声量子通道，其算子和表示为完全正的和迹保持映射。然后，我们最终使用此算子和表示获得纠缠保真度。
利用机器学习识别多巴胺信号的神经特征
摘要：用于成像神经递质、神经调节剂和神经肽的新工具的出现改变了我们对神经化学在大脑发育和认知中的作用的理解，但对这一新维度的神经生物学信息的分析仍然具有挑战性。在这里，我们使用近红外儿茶酚胺纳米传感器 (nIRCat) 对纹状体脑组织切片中的多巴胺调节进行成像，并实施机器学习以确定多巴胺调节的哪些特征是刺激强度变化和不同神经解剖区域所独有的。我们训练了一个支持向量机和一个随机森林分类器来判断记录是从背外侧纹状体 (DLS) 还是背内侧纹状体 (DMS) 进行的，并发现机器学习能够准确区分 DLS 中发生的多巴胺释放和 DMS 中发生的多巴胺释放，而这是典型统计分析无法实现的。此外，我们的分析表明，多巴胺调节信号（包括独特的多巴胺释放位点的数量和每次刺激事件释放的多巴胺峰值）最能预测神经解剖学。这是因为综合神经调节剂的量是用于监测动物研究中神经调节的常规指标。最后，我们的研究发现，机器学习对不同刺激强度或神经解剖区域的区分仅在成年动物中才有可能，这表明在动物发育过程中多巴胺调节动力学具有高度的可变性。我们的研究强调，机器学习可以成为一种广泛使用的工具，用于区分神经解剖区域或神经典型状态和疾病状态，具有传统统计分析无法检测到的特征。关键词：多巴胺、机器学习、纳米传感器、纹状体■简介
MQ在我的脑海中：非...
摘要。本文在我的脑海中介绍了MQ（MQOM），这是一种基于求解二次方程多元系统（MQ问题）的难度的数字签名方案。MQOM已被列入NIST呼吁，以寻求额外的量词后签名方案。MQOM依赖于头部（MPCITH）范式的MPC来为MQ构建零知识证明（ZK-POK），然后通过Fiat-Shamir启发式将其转变为签名方案。基本的MQ问题是非结构化的，这是因为定义一个实例的二次方程系统是随机统一绘制的。这是多元加密策略中最困难，最研究的问题之一，因此构成了建立候选后量子加密系统的保守选择。为了有效地应用MPCITH范式，我们设计了一个特定的MPC协议来验证MQ实例的解决方案。与基于非结构化MQ实例的其他多元签名方案相比，MQOM实现了最短的签名（6.3-7.8 kb），同时保留非常短的公共钥匙（几十个字节）。其他多元签名方案基于结构化的MQ问题（不太保守），该问题要么具有大型公共密钥（例如uov）或使用最近提出的这些MQ问题的变体（例如mayo）。