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基于黎曼对称正定流形的循环神经网络建模
摘要 — 使用卡尔曼滤波器 (KF) 进行状态估计经常会遇到未知或经验确定的协方差矩阵，从而导致性能不佳。消除这些不确定性的解决方案正在向基于 KF 与深度学习方法混合的估计技术开放。事实上，从神经网络推断协方差矩阵会导致强制对称正定输出。在本文中，我们探索了一种新的循环神经网络 (RNN) 模型，该模型基于黎曼对称正定 (SPD) 流形的几何特性。为此，我们基于黎曼指数图定义了一个神经元函数，该函数取决于流形切线空间上的未知权重。这样，就推导出了一个黎曼成本函数，从而能够使用传统的高斯-牛顿算法将权重作为欧几里得参数进行学习。它涉及计算闭式雅可比矩阵。通过对模拟协方差数据集进行优化，我们展示了这种新方法对于 RNN 的可能性。
可验证的秘密共享来自对称密钥密码学，具有改善的乐观复杂性
摘要。在本文中，我们提出了可验证的秘密共享（VSS）方案，以确保同步模型中的任何诚实多数，并且仅使用对称键的加密工具，因此具有明显的后量词安全性。Compared to the state-of-the-art scheme with these features (Atapoor et al., Asiacrypt ‘23), our main improve- ment lies on the complexity of the “optimistic” scenario where the dealer and all but a small number of receivers behave honestly in the sharing phase: in this case, the running time and download complexity (amount of information read) of each honest verifier is polylogarithmic and the total amount of broadcast information by the经销商是对数；在Atapoor等人的上述工作中，所有这些复杂性都是线性的。同时，我们就“悲观”案件的先前工作保留了这些复杂性，在这种情况下，经销商或O（n）接收者会积极作弊。新的VSS协议在多方计算中引起了人们的关注，在多方计算中，各方以经销商的身份运行一个VSS，例如分布式关键生成协议。在Boneh等人的模型中，我们的主要技术手柄是多项式低度的分布式零知识证明。（加密’19），如果说明（在这种情况下为证人多项式评估）分布在几个验证者之间，则每个验证者都知道一个评估。使用类似于星期五的折叠技术（Ben-Sasson等，ICALP '18），我们构建了这样的证明，每个验证者都会接收到聚类信息并在Polylogarithmictim中运行。
基于对称色散的基于纠缠的量子网络量子量子密钥分布
Quantum密钥分布（QKD）是未来信息安全的关键技术。在多个用户中开发简单有效的方法来估算QKD，对于扩展QKD在通信网络中的应用很重要。在此，我们提出了一种对称色散光学QKD的方案，并基于IT展示了基于纠缠的量子网络。在实验中，最终用户通过波长和空间分层多路复用共享了宽带纠缠的光子对源。将产生的量子对较广的光子对分为16个组合频率。每个通道组合中的光子对支持一个被动梁分离器与八个用户的完全连接的子网。最终，它表明，基于纠缠的QKD网络超过100个用户可以由此体系结构中的一个纠缠光子对来支持。它对具有较大用户数量的本地量子网络的应用具有很大的潜力。
在苯噻嗪聚合物中解锁双重氧化，用于对称全有机阴离子电池
摘要：有机氧化还原活性聚合物是替代储能设备的电极材料，因为它们的可持续性可能更高，其结构和电荷存储机制的可变性。氧化还原活性部分的结构设计可以显着调整所得材料的电化学性能。我们通过合成基于势噻嗪（PT）的聚合物来展示这种策略，其中通常将通常无法访问的第二个氧化（朝向dication）解锁，以用于传统的碳酸盐电解质，由PT核的供体取消构造。所得的交联聚合物聚（N-速率3,7-二甲氧基苯噻嗪）（X-PSDMPT）在LI半细胞中的两个氧化过程中均表现出色，这使得能够使用第一个氧化阳离子的氧化剂和第二个氧化剂来制造对称的全有机阴离椅电池的对称性全有机阴离椅电池，并在第二个氧化剂上进行了反应。所产生的全细胞以1 C的充电速率传递了Q规格= 60.3 mAh G正-1的特定能力，以超高率（100 C）以及出色的循环稳定性，容量保留为40％。关键字：氧化还原聚合物，全有机电池，对称全细胞，P型氧化还原活性组，势噻嗪■简介
接受依那普利或替米沙坦治疗的患有蛋白尿性慢性肾病的狗的血清对称二甲基精氨酸浓度
血管紧张素 II 促进肾脏传出小动脉优先收缩，从而增加肾小球滤过压 ( 1 )。通过优先传出小动脉血管扩张，血管紧张素转换酶抑制剂 (ACEi) 和血管紧张素受体阻滞剂 (ARB) 可导致肾小球跨压和肾小球滤过率 (GFR) 急性、可逆性下降 ( 5 )。平均而言，用 RAAS 抑制剂 (RAASi) 治疗的肾性蛋白尿犬的血清 GFR 替代标志物血清尿素氮 (SUN) 和肌酐浓度似乎没有显著增加 ( 6 – 8 )。然而，一些服用这些药物的个体可能会出现肾氮血症的发展或恶化；因此，他们的监测通常包括评估血清肌酐浓度 ( 9 )。
基于EEG信号分类方法
脑电图（EEG）信号已被广泛用于诊断脑疾病，例如癫痫，帕金森氏病（PD），多重SKLEROZ（MS），并且已经提出了许多机器学习方法来开发使用EEG信号的自动疾病诊断方法。在这种方法中，提出了一种多级机器学习方法来诊断癫痫病。提出的多级EEG分类方法包括预处理，特征提取，特征串联，特征选择和分类阶段。为了创建水平，选择可调Q小波变换（TQWT），并通过在预处理中使用TQWT来计算25个频率系数子频段。在特征提取阶段，四核对称模式（QSP）作为特征提取器选择，并从RAW EEG信号和提取的25个子带中提取256个特征。在特征选择阶段，使用邻居组成分析（NCA）。在此阶段选择了128、256、512和1024最重要的特征。在分类阶段，K最近的邻居（KNN）分类被用作分类。使用BONN EEG数据集对七种情况进行了建议的方法。提出的方法在5个类案例中达到了98.4％的成功率。因此，我们提出的方法可以在较大的数据集中使用，以进行更多验证。
间苯二酚基多孔树脂碳材料的制备及其在水系对称超级电容器中的应用
超级电容器是一种重要的电化学储能装置。1～3单个超级电容器由电极、隔膜、电解液和集流体组成，其中电极材料是最重要的组成部分。4超级电容器技术进步的关键在于开发高性能的电极材料。5多孔碳材料在超级电容器电极中得到了广泛的应用，研究日益深入。6,7碳基超级电容器主要利用电极与电解液界面处形成的双电层进行电荷存储。碳材料的孔结构，包括比表面积、孔径及尺寸分布，是决定碳电极材料电容性能的关键。8,9
在扩展修改的对称远程重力
这项研究分析了F（Q，t）重力框架内的at Rallatar的物理特征，其中Q是非金属标量表，t是能量量张量的痕迹。静态是黑孔的可行替代品，具有中央的保姆核心，周围的薄外壳和Schwarzschild外观中的动态层，将这两个区域分开。使用Finch-Skea度量，得出了核心和壳的必要场方程，而以色列交界处的条件保持了内部和外部区域之间的无缝连接。这项工作广泛探讨了关键方面，例如能量分布，适当的长度，能量条件，熵和状态参数方程。通过有效的电势，红移，因果关系条件和ADIA-BATIC指数来研究模型的稳定性。我们的结果突出了修饰的重力在维持压力杆的结构生存力和稳定性方面的重要作用。