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无需叠加查询的量子攻击
量子密码分析始于 Shor [40] 的开创性工作，他证明了 RSA 和 Diffie-Hellman 密码体制可以被量子计算机破解。Simon 算法 [41] 的工作原理非常相似，它可以在 ( { 0 , 1 } n , ⊕ ) 中找到一个隐藏周期，但它最近才开始应用于密码分析。2010 年，Kuwakado 和 Morii [29] 展示了如果允许对手进行叠加查询，如何在量子多项式时间内区分三轮 Feistel 网络和随机排列。后来，人们在这种情况下获得了更多结果 [30, 24, 31]。然而，尽管令人印象深刻，但这些破解需要叠加查询模型，在该模型中，攻击者可以将原语作为量子预言机进行访问；例如，对具有未知密钥的密码进行量子加密查询。在本文中，我们首次在标准查询模型中应用了 Simon 算法，表明上述中断可能会在该模型中产生影响。这也是量子隐藏周期算法在仅使用经典查询的对称密码学中的首次应用。我们的核心结果之一是，在解决具有隐藏结构的碰撞搜索问题时，我们可以用多 (n) 个量子比特替换指数大小的内存。即使时间加速仍然是二次的，这也为量子对手带来了之前意想不到的优势。
绿色能源，不影响生活方式
客户发现施耐德电气对技术要求反应迅速，并渴望提供可靠、值得信赖的系统。John 很高兴在大多数日子里都有足够的电力来加热热水，并准备试用和演示增强型储能系统。该系统提供足够的电力，对负载需求没有任何限制。他的下一步是通过从属集成传统 XW+ 混合逆变器来实现在一个选定相位上 12 kW 负载的目标。
实现无自身免疫的抗肿瘤免疫
共抑制受体是 T 细胞功能的重要调节剂，决定了耐受性和自身免疫之间的平衡。共抑制受体（包括 CTLA-4、PD-1、TIM-3、TIGIT 和 LAG-3）的免疫调节功能首次在自身免疫性疾病模型中发现，其中它们的阻断或缺陷导致疾病的诱发或加剧。后来，淋巴细胞上的共抑制受体也被发现会影响肿瘤和慢性病毒感染的结果。这些受体抑制肿瘤微环境 (TME) 中的 T 细胞功能，从而使 T 细胞功能失调。基于这一观察，阻断共抑制受体（也称为检查点分子）已成为多种人类癌症的成功治疗选择。然而，严重的自身免疫样副作用限制了阻断单个或多个共抑制受体的疗法在癌症治疗中的应用。在这篇综述中，我们概述了共抑制受体在自身免疫和抗肿瘤免疫中的作用。然后，我们讨论了当前的方法和未来方向，以利用我们对共抑制受体的了解，在不诱发自身免疫的情况下靶向肿瘤免疫。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
没有 CEQ 法规的 NEPA 实践
该命令的第 5 部分“通过高效许可释放能源主导地位”首先撤销了卡特总统的第 11991 号行政命令，即要求 CEQ 颁布对联邦机构具有约束力的法规，从而撤销了 CEQ 颁布法规的权力。CEQ 不再颁布法规，而是被要求颁布指导意见并协调机构特定 NEPA 法规的修订（从中您可以了解 NEPA 应用于特定机构和行动类别的具体要求）。目前，NEPA 的实施受 CEQ 2024 年法规框架和基于 CEQ 1978 年法规的特定机构 NEPA 程序的约束。该框架现在将根据 CEQ 指导意见进行更新，其概要应在行政命令发布之日起 30 天内（2025 年 2 月 19 日）说明。
没有俄罗斯的能量。丹麦
在2022年2月对俄罗斯侵略乌克兰和随后的能源危机之前，丹麦的总依赖于俄罗斯能源进口的总数为21.1％，低于欧盟平均水平24.4％（欧洲委员会，2022年欧洲委员会）。值得注意的是，丹麦还拥有欧盟最低的气体进口依赖性之一，只有其俄罗斯天然气涵盖的总能源消耗的4％（McWilliams和Zach Mann 2022）。此外，丹麦的强风力部门以及化石燃料的国内储备（包括石油和天然气行业）导致了高水平的自助效率，在2022年达到60％（丹麦能源局2022a）。因此，与许多其他欧盟成员国相比，丹麦面临更少的挑战，使其能源从俄罗斯进口。结果，欧盟对俄罗斯对丹麦能源部门的能源制裁方案的影响相对较低，在替代俄罗斯煤炭和木材颗粒方面观察到了更直接的影响。
迁移而没有杂交 - 西里西亚大学
fi g u r e 2地理起源和遗传结构。（a）地图和饼图显示共享血统。仅显示意大利和法国密集的本地样品的一部分。（b）在SNMF的祖先分析中增加K的跨渗透性。（c）在多种聚集模型下估计的发散时间的根源系统发育。（d）主成分分析。（e）用罚款估计的根源系统发育和coancestry基质以及k = 5的SNMF barplot。罚款块长度是从列（日志尺度）中的个体中捐赠给个人的个人的重组图距离。斜体中的名称突出显示区域人口，星号表示小簇： *来自意大利北部的加入，包括来自艾米利亚 - 罗马尼亚（Emilia-Romagna）的塔罗山谷（Taro Valley）的五个加入。** ABR9在阿尔巴尼亚收集，从加尔加诺半岛收集了三个加入。*** ARN1和MON3。****与西班牙南部的BD30-1聚集的三个土耳其加入。*****来自西西里岛，坎帕尼亚和利古里亚的加入。可以在http://github.com/cstritt/bdis-phylogeo
