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使用深神经网络从后顶层皮层解码
抽象目标。运动解码对于翻译脑部计算机界面（BCIS）的神经活动至关重要，并提供了有关如何在大脑中编码运动态的信息。深神经网络（DNNS）正在成为有前途的神经解码器。尽管如此，目前尚不清楚DNN在不同的电机解码问题和方案中的表现如何，哪个网络可以成为入侵性BCIS的良好候选人。方法。完全连接，卷积和复发性神经网络（FCNN，CNNS，RNNS）设计并应用于从麦克拉（Macaques）后顶叶皮层（PPC）中从V6A区域记录的神经元中解释运动态。考虑了三个运动任务，涉及到达和到达（后者在两个照明条件下）。dnns使用试用课程中的滑动窗口接近3D空间中的九个到达终点。为了评估模拟各种场景的解码器，还分析了性能，同时人为地减少了记录的神经元和试验的数量，并在执行从一项任务到另一个任务的转移学习时。最后，准确的时间课程用于分析V6A电机编码。主要结果。dnns的表现优于经典的幼稚贝叶斯分类器，而CNN在整个电机解码问题上还优于XGBoost和支持向量机分类器。cnns使用较少的神经元和试验时，导致了表现最佳的DNN，并且任务对任务转移学习改善了性能，尤其是在低数据制度中。意义。最后，V6A神经元甚至从动作计划中编码并触及到gr的属性，稍后发生握把属性的编码，更接近移动执行，并且在黑暗中显得较弱。结果表明，CNN是有效的候选者，可以从PPC记录中实现人类侵入性BCI的神经解码器，这也减少了BCI校准时间（转移学习），并且基于CNN的数据驱动分析可以提供有关大脑区域的编码特性和功能性启动的见解。
为后量子时代做准备：从后量子视角探讨区块链方案
区块链是一种分布式账本技术 (DLT)，由于其众多优势而被纳入各类领域：透明、高效、降低成本、去中心化以及通过公钥加密和哈希函数实现的分布式。同时，量子计算机和基于量子的算法的不断进步威胁着传统加密算法的安全性，因此，这对区块链技术本身也是一种风险。本文简要介绍了对量子计算进步做出贡献的最相关算法和程序以及后量子密码系统的类别。我们还描述了当前的量子能力，因为它们的发展直接影响着增加后量子研究的必要性。此外，本文将继续作为理解区块链技术基础知识以及当前用于确保安全性的原语的指南。我们根据量子威胁背景下的市值（MC）排名对最重要的加密货币进行了分析，最后对后量子区块链（PQB）方案提案进行了审查。