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任何有限字段的有效伪随机相关发生器
摘要。相关的随机性在于有效的现代安全多方计算（MPC）协议的核心。生成MPC在线阶段协议所需的相关随机性的成本通常构成整体协议中的瓶颈。Boyle等人发起的伪随机相关发生器（PCG）的最新范式。（CCS'18，Crypto'19）为此问题提供了一个吸引人的解决方案。在草图中，为每个方提供了一个短的PCG种子，可以将其局部扩展为长相关字符串，从而满足目标相关性。在各种类型的相关性中，有忽略的线性评估（OLE），这是对算术电路的典型MPC协议的基本和有用的原始性。旨在有效地生成大量OLE，并应用于MPC协议，我们建立了以下结果：（i）在任何字段F p上，我们为OLE提出了一种新颖的可编程PCG构造。对于kn ole相关性，我们需要O（k log n）通信和O（k 2 n log n）计算，其中k是任意整数≥2。预先的作品要么具有二次计算（Boyle等人crypto'19），或者只能支持大于2的大小的字段（Bombar等人加密23）。（ii）我们扩展了上述OLE结构，以提供任何有限领域的各种相关性。引人入胜的应用之一是用于两方身份验证的布尔乘法三倍的有效PCG。对于kN身份验证的三元组，我们提供的PCG具有O（k 2 log n）位的种子大小。与以前的作品相比，每个作品都有自己的权利。据我们最大的知识，这种相关性以前尚未通过sublrinear沟通和准线性计算实现。（iii）此外，该可编程性可用于多方布尔三元组的有效PCG，因此是第一个具有无声预处理的布尔电路的有效MPC协议。尤其是我们显示的kn m-零件乘数可以在O（m 2 K log n） - 次通信中生成，而最先进的叶面（Asiacrypt'24）需要广播通道，并需要MKN + O（m 2 log kn）钻头通信。（iv）最后，我们提出有效的PCG，用于电路依赖性预处理，矩阵乘法和字符串OTS等。
脑电信号伪差自动检测与滤波的初步研究*
摘要 —EEG 记录中最大的问题之一是伪影造成的信号污染，因为这些干扰会阻碍对真实神经信息的分析。因此，在研究 EEG 之前，在尽可能多地保留大脑数据的同时消除伪影是一个关键步骤。为了解决颅面伪影的自动去除问题，本文提出了一个两阶段程序：前一个阶段是检测阶段 - 同时应用 MLP 神经网络和动态阈值法来检测 EEG 的污染区域，而后一个阶段是去除阶段 - 结合 CCA 和 EEMD 算法仅去除伪影数据。实验结果表明，两种检测方法相当，但动态阈值检测略优于 MLP。此外，组合技术可以完全去除散布在所有 EEG 通道中的伪影。本研究将扩展到需要更复杂模型的眼部伪影。索引术语 —癫痫、EEG、伪影检测、伪影去除
伪多晶相工程改善硫化铜的热电性能
固体中的多态性（及其扩展形式——伪多态性）在矿物学、晶体学、化学/生物化学、材料科学和制药工业中普遍存在。尽管控制（伪）多态性困难，但实现特定的（伪）多态性相和相关的边界结构是提高材料在能量转换和机电应用方面性能的有效途径。本文将伪多态相 (PP) 概念通过 CuBr 2 掺杂应用于热电铜硫化物 Cu 2- x S (x ≤ 0.25)。在 Cu 1.8 S + 3 wt% CuBr 2 中，在 773 K 时获得了 1.25 的峰值 ZT 值，比原始 Cu 1.8 S 样品高 2.3 倍。原子分辨率扫描透射电子显微镜证实了原始 Cu 1.8 S 低辉绿岩转变为 PP 工程化高辉绿岩，以及不同 PP 之间形成 (半) 相干界面，这有望增强声子散射。结果表明，PP 工程是提高 Cu-S 化合物热电性能的有效方法。预计它在其他材料中也会有用。
CSIR NAL 试飞可兼作“伪......”的无人机
目前，NAL 系统距离这些目标还很远。本月试飞的 HAPS 是缩小版的 HAPS。该系统长 5 米，翼展 11 米，重 23 公斤，可升至 3 公里左右，并停留约 8 小时。参与该项目的科学家告诉《印度时报》，这个原型“达到或超过了为其设定的所有性能指标”。然而，一系列测试已经计划好，预计到 2027 年，将最终打造出一架翼展 30 米（几乎与波音 737 一样大）的全机身飞行器。它将能够升至 23 公里，并在空中停留至少 90 天。CSIR-NAL 主任 Abhay Pashilkar 表示：“世界上很少有经过验证的系统能够做到这一点，考虑到各种潜在应用，印度应该能够拥有这样的能力。”
BCI评估的伪在线框架：MOABB透视
目的：BCI（脑部计算机界面）技术以三种模式运行：在线，OfflINE和伪内线。在在线模式下，经常分析实时脑电图数据。在offl ine模式下，后来获取并处理信号。伪在线模式处理收集的数据，就像实时接收一样。主要的区分是OfflINE模式经常分析整个数据，而在线和伪在线模式仅在短时间窗口中分析数据。offlINE分析通常是使用异步BCI进行的，该分析将分析限制为预先确定的时间窗口。异步BCI与在线和伪在线模式相吻合，允许灵活的心理活动持续时间。offlINE处理往往更准确，而在线分析对治疗应用更好。伪在线实现近似于在线处理而无需实时限制。与现实生活相比，许多BCI研究都引入了偏见，从而影响了分类算法的性能。方法：因此，本研究论文的目的是扩展以O fflINE模式运行的当前MOABB框架，以便允许在伪内部设置中使用不同的算法与基于重叠滑动窗口的技术的使用进行比较。这样做将需要在数据集中引入空闲状态事件，该事件考虑了所有不是任务思维的不同可能性。为了验证算法的性能，我们将使用归一化的Matthews相关系数（NMCC）和信息传输率（ITR）。主要结果：我们分析了过去15年的最新算法，该算法是由几个受试者组成的几个运动图像（MI）数据集，显示了从统计学的角度来看两种方法之间的差异。引人注目的能力：分析在OfflINE和伪在线模式中不同算法的性能的能力将使BCI社区获得有关分类算法性能的更准确和全面的报告。
fa-gan：无伪像和相感的高保真gan vocoder
基于生成的对抗网络（GAN）的声音编码器在高质量和快速的推理速度方面已在语音合成中获得了极大的关注。但是，仍然存在许多明显的光谱伪像，导致综合语音的质量下降。在这项工作中，我们采用了一种基于Gan的新型Vocoder，专为少数文物和高保真效果而设计，称为Fagan。为了抑制高频组件中非理想的上取样层引起的混叠伪像，我们在发电机中引入了抗脱氧的双反卷积模块。为了减轻模糊的伪影并丰富了规格细节的重建，我们提出了一种新型的细粒度多分辨率真实和虚构的损失，以帮助对相信息进行建模。实验结果表明，FA-GAN的表现优于比较促进音频质量和减轻光谱伪像的方法，并且在应用于看不见的说话者场景时表现出卓越的性能。索引术语：语音综合，生成对抗网络，光谱伪像，频域
大黄素作为体内和体外伪狂犬病毒感染的抑制剂
摘要：伪狂犬病（PR）是由伪狂犬病毒（PRV）引起的一种急性烈性传染病，病毒一旦感染猪则难以根除，给全球养猪业造成了重大经济损失。另外，人类感染PRV的报道表明该病毒对人类健康构成潜在威胁，应考虑其对公共卫生的意义。本文研究了大黄素体外和体内抗PRV活性及其作用机制。结果表明，大黄素以剂量依赖性方式抑制PK15细胞中PRV的增殖，IC50为0.127 mg/mL，选择指数为5.52。在病毒感染不同阶段添加大黄素，结果表明大黄素抑制细胞内复制。大黄素在48 h内显著抑制PRV的IE180、EP0、UL29、UL44、US6和UL27基因的表达，同时显著抑制PRV gB和gD蛋白的表达。分子对接结果提示大黄素可能与PRV gB和gD蛋白形成氢键，影响病毒蛋白的结构。大黄素能有效抑制PRV感染引起的细胞凋亡。此外，大黄素对PRV感染小鼠有良好的保护作用，实验期间对照组PRV感染小鼠全部死亡，存活率为0％，大黄素治疗组小鼠存活率为28.5％。大黄素还能显著抑制PRV在小鼠心脏、肝脏、脑、肾脏和肺脏中的复制，减轻PRV感染引起的组织器官损伤。大黄素能通过调节感染小鼠血清中的细胞因子TNF-α、IFN-γ、IL-6和IL-4水平来抵抗病毒感染。这些结果表明大黄素在体内外均具有良好的抗PRV活性，有望成为预防和控制PRV感染的新型药物。
来自哈密顿阶段状态的有效量子伪随机
量子假体性在许多量子信息的许多领域中都发现了应用，从纠缠理论到混沌量子系统中的乱拼图现象模型，以及最近在量子cryp-forgraphy的基础上。kretschmer（TQC '21）表明，即使在一个没有经典的单向功能的世界中，伪随机状态和伪单位都存在。到今天为止，所有已知的构造都需要经典的加密构建块，这些构建块本身就是单向函数存在的代名词，并且在逼真的量子硬件上实施也很具有挑战性。在这项工作中，我们寻求同时在这两个方面取得进步，这是通过将量子伪随机与古典密码学脱在一起的。我们引入了一个称为哈密顿相状态（HPS）问题的量子硬度假设，这是解码随机瞬时Quantum quantum多项式时间（IQP）电路的输出态的任务。汉密尔顿相状的状态只能使用Hadamard大门，单量子Z旋转和CNOT电路生成非常有效的生成。我们表明，我们的问题的硬度减少到了最差的概率版本，我们提供了证据表明我们的假设是完全量子的。意思是，它不能用于构建单向功能。我们还显示了信息的硬度，当仅通过证明我们的集合的近似t-deSign属性可用时，就可以使用信息硬度。在此过程中，我们分析了伪元单位的天然迭代构建，类似于JI，Liu和Song的候选人（Crypto'18）。最后，我们证明了我们的HPS假设及其变体使我们能够有效地构建许多假量子原始原始，从伪随机状态到量子伪enentangremprement，到pseudorandom limitories，甚至是原始词，例如与Quan-tum-tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum tum keys。
用于量子计算的不确定性感知伪标记
机器学习模型最近在预测分子量子化学性质方面显示出良好的前景。然而，要将其应用于现实生活需要（1）在低资源约束下学习，以及（2）对从未见过的结构多样的分子进行超出分布的推广。我们观察到，这两个挑战可以通过丰富的标签来解决，而这在量子化学中往往并非如此。我们假设，在大量未标记分子上进行伪标记可以作为金标记代理，以显著扩展训练标记数据集。伪标记的挑战在于防止不良伪标签使模型产生偏差。在熵最小化框架的启发下，我们开发了一个简单有效的策略 P SEUD σ，它可以分配伪标签，通过证据不确定性检测不良伪标签，并使用自适应加权防止它们使模型产生偏差。从经验上看，P SEUD σ 提高了全数据、低数据和分布外设置中的量子计算准确性。
使用高度膨胀的激光连接的微型伪电容器......
Lee, Y. A., Lim, J., Cho, Y., Lee, H., Park, S., Lee, G.‑W., ... Yoon, H. (2020)。使用高度膨胀的激光诱导石墨烯电极的可连接微型伪电容器。化学工程杂志，386，123972‑。doi:10.1016/j.cej.2019.123972