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现代密码学中的代数拓扑：一个交叉...
摘要：为了澄清拓扑思想如何改善加密技术，本研究探讨了代数拓扑与当代密码学之间的关系。这项工作通过检查代数结构及其用途来对加密多样性进行新的见解。表明，使用代数二进制关系重新排列的加密片段可能会导致更安全，更有效的系统。该方法证明了使用拓扑概念通过将理论研究与现实世界应用相结合来解决当前的加密问题的后果。该研究还通过暴露数据完整性和安全通信的可能发展来强调跨学科方法的价值。结果强调了将数学框架纳入加密术是多么重要，这可能导致在一个变得越来越数字化的世界中发展创新的加密解决方案。这种方法通过建立代数拓扑来促进更多的多学科研究，作为改善加密系统的弹性和多功能性的重要工具。
使用协作交叉和新心脏模型的识别
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631983 doi：Biorxiv Preprint
视图中V2X增强制动的益处评估阻碍了交叉用例
摘要 - 如果两辆车之间的撞车事故是即将发生的，则激活自动紧急制动器（AEB），以避免或减轻事故。但是，AEB的触发机制依赖于车辆的板载传感器，例如雷达和摄像机，这些传感器需要一线视线才能检测到坠机对手。如果视线受损，例如，由于恶劣的天气或阻塞，无法及时激活AEB以避免坠机。要处理这些情况，提出了一个2阶段的制动系统，其中第一阶段由部分制动器组成，该制动是由车辆到所有（V2X）通信触发的。第二阶段由标准AEB组成，该标准AEB仅由板载传感器检测触发。在障碍物的用例中分析了这种V2X增强的2阶段制动系统的性能，并将结果与仅使用AEB的系统进行了比较。通过确定坠机避免率进行定量评估，如果无法避免撞车，则通过估计坠机严重性缓解措施来评估。
交叉短脉冲刺激的非矢量整合能够增强深脑调节和有效的癫痫发作
经颅电刺激（TES）有望治疗神经系统疾病，但其疗效受到空间焦点和穿透深度不佳的限制。在这里，我们研究了交叉短脉冲（ISP）刺激更深型脑穿透的潜在效用。使用大鼠中的计算建模和体内斑块钳记录，我们证明了神经元以非矢量性方式整合了ISP诱导的电场。这种机制允许ISP克服常规TE的某些限制，从而在皮质和皮层下结构之间达到空间限制的刺激。在颞叶癫痫的大鼠模型中，闭环ISP刺激在减少癫痫发作持续时间和严重程度方面显着超过常规TE。与假刺激和常规TE相比， ISP将海马癫痫发作持续时间降低了49％和41％，并显着降低了运动癫痫发作的严重程度。 我们的发现表明，ISP刺激可以迅速终止海马癫痫发作，从而通过在各种神经系统和精神疾病中的应用为非侵入性神经调节提供了一种潜在的新方法。ISP将海马癫痫发作持续时间降低了49％和41％，并显着降低了运动癫痫发作的严重程度。我们的发现表明，ISP刺激可以迅速终止海马癫痫发作，从而通过在各种神经系统和精神疾病中的应用为非侵入性神经调节提供了一种潜在的新方法。
神经可塑性修复学：神经的交叉点......
I. 引言 口腔修复学是牙科的一个分支，专注于修复和更换缺失或受损的牙齿和口腔结构。传统上，口腔修复学的目标是通过假牙、牙冠和植入物等装置恢复形态、功能和美观。然而，最近的进展引入了一种更具活力的方法，结合神经可塑性的原理来增强康复。神经可塑性是指大脑通过形成新的神经连接来重组自身，以响应学习、受伤或对新刺激的适应。这一现象在优化患者适应假肢和加速康复方面具有巨大的潜力，特别是对于经历过严重口腔或面部创伤的患者。口腔修复学中的神经可塑性：理论基础
1 适应 JN.1 或 KP.2 的 mRNA-1273 疫苗引发交叉...
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 12 月 26 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.24.629478 doi：bioRxiv preprint
Grupo SURA 和 Grupo Argos 之间完成交叉持股的结构
本演示文稿仅供说明之用。有关交易操作的官方信息应通过相关信息机制或哥伦比亚立法规定的股东沟通方式直接通过各公司发布的通讯查阅。向股东提供信息。本材料中包含的有关操作的计算、价值、估计或任何其他信息可能会发生变化或修改。最终信息将在为此类操作定义的法律阶段和实例中呈现给股东。此外，需要重申的是，该操作受公司和监管机构授权的约束，其执行将取决于此。每家公司将通过各自的股东服务渠道处理查询或疑虑。
Ikram Chraibi Kaadoud、Lina Fahed、Philippe Lenca。可解释的人工智能：知识发现、知识表示和表示学习交叉点的叙述性回顾。MRC 2021：第十二届国际情境建模与推理研讨会，2021 年 8 月，加拿大蒙特利尔（虚拟）。第 28-40 页。 hal-03343687
可解释人工智能 (XAI) 最近已成为一个非常活跃的领域，这主要是由于神经网络等黑箱模型的广泛发展。最新技术定义了最近的 XAI 目标，并提出了具体方法。在 XAI 和其他领域之间可以找到隐式链接，尤其是与知识和神经网络相关的领域。我们在此旨在强调这些隐式链接。我们对两个领域的研究工作进行了叙述性回顾：（i）知识领域，重点关注知识发现和表示，以及（ii）表示学习。我们讨论了这些领域与 XAI 之间的相似性和连接点。我们得出结论，为了使黑匣子更加透明，XAI 方法应该受到更多启发，并利用知识和表示学习领域的过去和最近的工作。通过本文，我们为多学科研究人员和人工智能专家以及人工智能知识渊博的用户提供了 XAI 领域的切入点。
合成生物学和液滴微流体交叉领域的博士生（女/男/博士）
tronics 任务： 开发生化检测方法 优化现有的液滴微流体工作流程和设备 从环境 DNA 样本创建宏基因组文库 使用无细胞表达平台进行蛋白质合成 对宏基因组样本产生的 DNA 文库进行超高通量筛选 使用 Python 或 R 分析高通量数据集 将研究结果传达给国际项目伙伴和科学界 我们提供： 三年合同（65%），工资按照 TV-L E13 计算 位于加兴 TUM 最大校区的熟悉且协作的研究环境 作为 TUM 博士生，您将自动加入 TUM 研究生院并受益于进一步的
行人交叉决策可以通过嘈杂的视觉感知下的最佳最佳决策来解释
本文根据构成理性理论提出了行人交叉决策的模型。假定交叉决策是最佳的，其最佳性是由人类认知限制引起的。虽然先前的行人行为模型是“黑盒”机器学习模型，也可以是具有对认知因素的明确假设的机械模型，但我们结合了这两种方法。具体来说，我们在机械上对人类的视觉感知和模型奖励进行了机械模型，考虑到人类的限制，但是我们使用强化学习来学习有限的最佳行为政策。该模型比以前的模型重现了更多的已知经验现象，特别是：（1）接近车辆到达时间对行人是否接受差距，车辆速度对（2）间隙接受的影响（2）（2）（3）交叉车辆前（4）交叉效果的行人的行人时机的影响。值得注意的是，我们的发现表明，以前在决策中以“偏见”（例如依赖速度依赖性差距接受）的行为可能是理性适应视觉感知约束的产物。我们的方法还允许拟合认知约束的参数和每个人的奖励，以更好地说明个体差异，从而与实验数据实现良好的定量对齐。得出结论，通过利用RL和机械建模，我们的模型为行人行为提供了新的见解，并可以为更准确，更可扩展的行人模型提供有用的基础。