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对称信息完全测量复合物及其在量子密钥分发中的应用
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合，可以以两种不同的方式划分：划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时，它们的存在似乎不太可能，但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是，这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系，正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外，我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议，并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明，SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥，从而阻止六态协议的推广成功。
能源效率市场的不对称信息
摘要 信息不对称是采用节能技术的一个重要障碍。在本文中，我们研究了相关激励结构的供应方影响。我们基于现有证据，在某些情况下，能源效率具有信任成分，即市场供应方拥有更多关于哪种技术最适合消费者的信息。关于信任商品市场的文献表明，专家卖家的信息优势会导致市场效率低下，包括交易量低下。我们首先开发一个简单的框架来研究与提供节能技术相关的供应方激励。然后，我们通过讨论信任商品实证文献与能源效率市场实证文献之间的联系来记录效率低下和潜在的补救措施。通过这样做，我们确定了对促进采用节能技术的政策设计的影响。关键词：能源效率、信息不对称、信任商品、能源政策、环境外部性、技术采用
Wrap-Asmmetric-Triplex-Metallohelices-stabilise-dna-g ...
抽象一些具有大小，形状，电荷和两亲性体系结构类似于短阳离子A-螺旋肽的大小，形状，电荷和两亲性体系结构的 已显示出靶向和稳定DNA G四链体（G4S）的靶向和稳定，并在体外稳定了G4调节基因在人类细胞中的表达。 扩大可以充当有效的DNA G4粘合剂并下调包含G4形成序列的基因的金属结构库，我们调查了两个对映体对对映体的相互作用的相互作用C-Myc，C-Kit和K-Ras Oncogenes。 在所有研究的G4形成序列中，金属纤维表现出比双链DNA的优先结合，并在包含G4形成序列的模板链上诱导了DNA聚合酶的诱导停滞。 此外，如RT-QPCR分析和蛋白质印迹揭示了研究的Myallohelices在HCT116人类癌细胞中mRNA和蛋白水平上抑制了C-MYC和K-RAS基因在mRNA和蛋白水平上的表达。已显示出靶向和稳定DNA G四链体（G4S）的靶向和稳定，并在体外稳定了G4调节基因在人类细胞中的表达。 扩大可以充当有效的DNA G4粘合剂并下调包含G4形成序列的基因的金属结构库，我们调查了两个对映体对对映体的相互作用的相互作用C-Myc，C-Kit和K-Ras Oncogenes。 在所有研究的G4形成序列中，金属纤维表现出比双链DNA的优先结合，并在包含G4形成序列的模板链上诱导了DNA聚合酶的诱导停滞。 此外，如RT-QPCR分析和蛋白质印迹揭示了研究的Myallohelices在HCT116人类癌细胞中mRNA和蛋白水平上抑制了C-MYC和K-RAS基因在mRNA和蛋白水平上的表达。已显示出靶向和稳定DNA G四链体（G4S）的靶向和稳定，并在体外稳定了G4调节基因在人类细胞中的表达。扩大可以充当有效的DNA G4粘合剂并下调包含G4形成序列的基因的金属结构库，我们调查了两个对映体对对映体的相互作用的相互作用C-Myc，C-Kit和K-Ras Oncogenes。在所有研究的G4形成序列中，金属纤维表现出比双链DNA的优先结合，并在包含G4形成序列的模板链上诱导了DNA聚合酶的诱导停滞。此外，如RT-QPCR分析和蛋白质印迹揭示了研究的Myallohelices在HCT116人类癌细胞中mRNA和蛋白水平上抑制了C-MYC和K-RAS基因在mRNA和蛋白水平上的表达。
直接整合非轴对称高斯风 -
摘要。风电场的性能受到涡轮 - 摩擦相互作用的显着影响。通常，通过测量其Nacelle风速或使用涉及跨转子盘的一组离散点的数值方法来评估其Nacelle风速或通过评估其转子平均风速来对每个涡轮机进行量化。al-尽管文献中存在各种点分布，但我们引入了两种分析表达式，用于整合非轴对称的高斯唤醒，这解释了上游Turbine Yaw和Wind Veer产生的唤醒拉伸和剪切。分析溶液对应于将目标涡轮机建模为圆形执行盘和等效的矩形执行器盘。衍生的表达式具有多功能性，可容纳尾流源（上游涡轮机）和目标涡轮机之间的任何偏移和轮毂高度差。验证对转子平均的数值评估使用2000个下游位置的2000平均点置于尾流源的平均点，这表明在极端的veer条件下，在小/中度的逆转效应下，在小/中度的vever效应下，在小/中度的vever效应下两种分析溶液都具有出色的一致性。与使用16个平均点的矢量数值平均值相比，两种态解决方案在计算上都是有效的，而圆盘溶液的速度较慢约为15％，而矩形盘溶液的速度约为15％。此外，分析表达式被证明与多个唤醒叠加模型兼容，并且是可区分的，为推导分析梯度提供了基础，这对于基于优化的应用程序可能是有利的。
1原位冷冻揭示了抑制剂引起的扰动。
隶属关系1。荷兰尼杰梅根大脑，行为和认知研究所2.语言和遗传学系，荷兰Nijmegen，Max Planck心理语言学研究所。3。鼠标成像中心，生病儿童医院，多伦多，安大略省，M5T 3H7，加拿大4。美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院遗传学系。 5。 美国马萨诸塞州波士顿的杨树和妇女医院病理学系。 6。 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院遗传学系。 7。 美国马萨诸塞州波士顿的杨树和妇女医院病理学系。 8。 哈佛大学哈佛大学，哈佛大学，美国马萨诸塞州剑桥。 9。 牛津大学，牛津大学牛津大学，牛津郡，牛津郡，牛津大学，奥克斯39du，英国10。 荷兰尼杰梅根拉德布德大学医学中心人类遗传学系。 11。 医学成像系，拉德布德大学医学中心，邮政信箱9101，荷兰尼亚梅根美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院遗传学系。5。美国马萨诸塞州波士顿的杨树和妇女医院病理学系。6。美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院遗传学系。 7。 美国马萨诸塞州波士顿的杨树和妇女医院病理学系。 8。 哈佛大学哈佛大学，哈佛大学，美国马萨诸塞州剑桥。 9。 牛津大学，牛津大学牛津大学，牛津郡，牛津郡，牛津大学，奥克斯39du，英国10。 荷兰尼杰梅根拉德布德大学医学中心人类遗传学系。 11。 医学成像系，拉德布德大学医学中心，邮政信箱9101，荷兰尼亚梅根美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院遗传学系。7。美国马萨诸塞州波士顿的杨树和妇女医院病理学系。8。哈佛大学哈佛大学，哈佛大学，美国马萨诸塞州剑桥。9。牛津大学，牛津大学牛津大学，牛津郡，牛津郡，牛津大学，奥克斯39du，英国10。荷兰尼杰梅根拉德布德大学医学中心人类遗传学系。11。医学成像系，拉德布德大学医学中心，邮政信箱9101，荷兰尼亚梅根
气候变化及其在肾单位质量中的影响
哺乳动物肠道是最快的自我更新组织之一，由位于地下室底部的干细胞驱动。paneth细胞构成了利基微环境的主要元素，提供了各种生长因子来编排肠道干细胞稳态，例如Wnt3。不同的wnt配体可以选择性地促成β-catenin - 依赖（规范）或 - 独立（非规范）信号。在这里，我们报告说，形态发生1（DAAM1）及其副狗DAAM2不对称调节规范和非范围WNT（WNT/PCP）信号传导的Di-Shevell相关激活剂。daam1/2与Wnt抑制剂RNF43相互作用，而DAAM1/2双基因敲除刺激刺激可以防止Wnt受体的RNF43依赖性降解（FZD）。单细胞RNA测序分析表明，由于WNT/PCP信号有缺陷，DAAM1/2耗尽会损害Paneth细胞分化。一起，我们将DAAM1/2确定为一个意外的集线器分子，可以协调规范和非规范WNT，这对于指定足够数量的Paneth细胞是基本的。
超出对称方案的量子攻击中的二次加速
由于Shor表明量子计算机可能会破坏RSA和Di-Hellman Cryptosystems [13]，这是日常使用最广泛的不对称方案，因此加密社区的重点是对合适的抗量子替代品的设计和分析。在对称密码学中，情况不同。Grover的算法[8]给出了二次加速，以详尽地搜索秘密键。从这个通用的结果中得出了民间传说的信念，即“将关键长度加倍足够”。的确，将密钥的长度加倍使量子攻击与格罗弗的搜索至少成本，在操作数量上，就像对原始密钥的经典详尽搜索一样。在本文中，我们重点介绍了对块密码K（用秘密键K实例化）对攻击者仅具有黑匣子访问的情况。
yastn：另一个对称张量网络
我们提出了一个用于量子多体模拟的开源张量网络python库。的核心是一种Abelian对称张量，以稀疏的块结构实现，该结构由密集的多维阵列后端的逻辑层管理。这是在矩阵prod-uct状态下运行的高级张量网络算法和预测的纠缠对状态的基础。诸如Pytorch之类的适当后端，可以直接访问自动分化（AD），以实现GPU和其他支持的加速器的成本功能梯度计算和执行。我们在具有无限投影纠缠状态的模拟中显示了库的表现，例如通过Image nime time Evolution通过AD找到基态，并模拟Hubbard模型的热状态。对于这些具有挑战性的示例，我们识别并量化了由对称调整器实现利用的数值优势来源。
根本原因分析的不对称沙普利值的理论评估
摘要 - 在这项工作中，我们检查了不对称的沙普利谷（ASV），这是流行的Shap添加剂局部解释方法的变体。ASV提出了一种改善模型解释的方法，该解释结合了变量之间已知的因果关系，并且也被视为测试模型预测中不公平歧视的一种方法。在以前的文献中未探索，沙普利值中的放松对称性可能会对模型解释产生反直觉的后果。为了更好地理解该方法，我们首先展示了局部贡献如何与降低方差的全局贡献相对应。使用方差，我们演示了多种情况，其中ASV产生了违反直觉归因，可以说为根本原因分析产生错误的结果。第二，我们将广义添加剂模型（GAM）识别为ASV表现出理想属性的限制类。我们通过证明有关该方法的多个理论结果来支持我们的学位。最后，我们证明了在多个现实世界数据集上使用不对称归因，并使用有限的模型家族进行了使用梯度增强和深度学习模型的结果进行比较。索引术语 - 解释性，摇摆，因果关系