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有效的侧向通道攻击
摘要。当我们进入2024年，量子后加密算法Dilithium是从国家标准和技术研究所后的量词后加密术竞争中出现的，现已达到部署阶段。本文重点介绍了二锂的实际安全性。我们在STM32F4平台上对Dilithium2进行了实际攻击。我们的结果表明，可以在五分钟内仅使用两个签名执行攻击，一个签名提供了60％的概率，可以在一小时内恢复私钥。具体来说，我们分析了多项式添加z = y + cs 1。攻击分为两个阶段：最初应用侧通道分析以恢复Y或CS 1的值，然后求解错误的CS 1方程式系统。我们使用基于线性回归的概要攻击介绍Y恢复Y，利用添加大量和小数的数学特性，仅需要一个迹线才能达到40％的成功率。相比之下，基于CNN的模板攻击，经过200个签名的泄漏训练，使CS 1从单个轨迹中恢复，成功率为74％。此外，通过利用约束z = y + cs 1，y和cs 1的组合泄漏将CS 1回收的成功率提高到92％。另外，我们提出了一个基于约束优化的残差分析，以解决方程式CS 1 = b误差。此方法可以独立发挥作用，也可以作为预处理步骤，结合信念传播或整数线性编程。实验结果表明，该方法在公式集中的正确性率达到95％，可以在短短五秒钟内直接恢复私钥S 1，成功率为83％。即使正确的性率低至5％，该方法仍然可以使用约200个签名生成的方程式在5分钟内恢复私钥S 1。
肌萎缩性侧向硬化研究计划
由乳腺癌倡导社区领导的强大基层努力的导致国会指导的医学研究计划，国会为乳腺癌研究提供了资金，并创建了CDMRP。这在公众，国会和军队中建立了独特的伙伴关系。从那以后，CDMRP增长到30多个目标计划，并在92财年至22财年之间获得了超过194亿美元的拨款。国会将CDMRP的资金添加到国防部预算中，以支持并为肌萎缩性侧向硬化研究计划等单个计划提供指导。应用程序审查过程CDMRP使用两层审核过程进行申请评估，这对于确保每个研究计划的投资组合不仅反映了最有功的科学，而且还反映了最符合计划目标的研究。评估的第一层是对应用的科学同行评审，该评估是根据确定其科学优点的既定标准来衡量的。第二层是由程序化面板进行的程序评论，该小组由主要的科学家，临床医生，ALS患者和拥护者组成。在这一层中，程序化面板比较了应用程序，并建议基于同行评审，潜在影响，投资组合平衡以及与整体计划目标相关的科学价值的资金。
多级视觉分类的侧向学习...
摘要 - 大多数计算机视觉算法无法在图像中找到高阶（摘要）模式，因此与人侧向视觉不同，对抗攻击并不强大。深度学习以均匀的方式考虑每个输入像素，因此通常不连接“局部敏感的哈希表”的不同部分，这意味着没有发现高阶模式。因此，这些系统对嘈杂，无关紧要和冗余数据并不强大，从而导致错误的预测错误。相反，脊椎动物大脑通过侧向化提供异质知识表示，从而在不同级别的抽象级别实现模块化学习。这项工作旨在验证侧向方法的有效性，可伸缩性和鲁棒性，这些方法涉及包含嘈杂，无关紧要和冗余数据的现实世界问题。多类（200类）图像分类的实验结果表明，新型系统有效地学习了多个抽象级别的知识表示，从而使其比其他最先进的技术更强大。至关重要的是，新型侧向系统的表现优于所有最新的基于深度学习的系统，用于分类正常和对抗图像的分类。05％ - 41。02％和1。36％-49。分别为22％。的发现证明了异质和侧向学习对计算机视觉应用的价值。
受侧向抑制启发的结构...
自从深度学习在计算机视觉领域出现用于图像分类以来，卷积神经网络 (CNN) 已成为强大而流行的工具。为了更好地识别，人们探索了深度和宽度的维度，从而产生了具有更多层和通道的卷积神经网络。除了这些因素之外，神经生物学还表明横向抑制（横向拮抗，例如马赫带效应），这是一种广泛存在的视觉现象，它增加了横向附近神经元激发的对比度和清晰度，以帮助识别。然而，这种机制在卷积神经网络的设计中还没有得到很好的探索。在本文中，我们明确探索了横向方向上的滤波器维度，并提出了我们的横向抑制启发 (LI) 结构。我们的简单设计使用低通滤波器来模拟来自邻居的横向相互作用的强度衰减。每个通道应用一个可学习的参数来通过乘法设置低通滤波器的幅度，这可以灵活地模拟各种横向相互作用（包括横向抑制）。然后从输入中减去卷积结果，这可以增加对比度和清晰度，从而更好地识别。此外，应用可学习的缩放因子和移位来调整减法后的值。我们的横向抑制启发 (LI) 结构适用于普通卷积和具有残差连接的卷积块，同时与现有模块兼容。初步结果表明，AlexNet (7.58%) 和 ResNet-18 (0.81%) 在 ImageNet 数据集上分别有明显的改进，而参数几乎没有增加，这表明我们的类似大脑的设计从不同角度有效地帮助了图像分类的特征学习。
肌萎缩性侧向硬化分层
摘要肌萎缩性侧面硬化症（ALS）是一种不可治疗且临床上异质性的，主要影响运动神经元。对反映疾病状况和进展的可靠生物标志物的持续追求导致了对运动神经元病理的延伸，涵盖了更广泛的系统因素，例如代谢，免疫力和微生物组。我们的研究通过检查微生物组相关成分的潜在作用，包括病毒元素，例如扭矩tenovirus（TTV）和各种炎症因子，从而为这项工作做出了贡献。在分析来自100名ALS患者和34位健康对照组（HC）的血清样品（HC）的分析中，我们评估了14个细胞因子，TTV DNA负荷和18个游离脂肪酸（FFA）。我们发现评估的变量可有效地区分ALS患者与健康对照。此外，我们的研究确定了四个独特的患者簇，每个群集以不同的生物学特征为特征。有趣的是，没有发现与发作，性别，进展率，表型或C9orf72扩展的相关性。我们发现的一个显着方面是发现2-乙基己酸水平与患者生存之间的性别特异性关系。除了有助于越来越多的证据体系表明ALS中周围免疫反应改变的情况外，我们的探索性研究强调了代谢多样性挑战常规临床分类。如果我们的探索性发现得到了进一步研究的验证，它们可能会显着影响疾病的理解和患者护理的定制。根据生物学特征来识别组可能有助于聚集对治疗反应不同的患者。
健康大脑的侧向阅读：行为和计算
1 在此背景下，直接访问不应被解释为两个半球的独立性（Chu et al., 2020; Chu & Meltzer, 2019; Iacoboni & Zaidel, 1996; Rauschecker et al., 2012）。在这方面，Weems & Reggia (2004) 提出了一个合作模型，其中侧化刺激主要由对侧半球处理，但半球可以相互作用。
肌萎缩性侧向硬化研究计划治疗...
临床前研究设计标准：所有项目均应遵守严格的研究设计和报告的核心标准，以最大程度地提高临床前研究的可重复性和转化潜力。标准在SC Landis等人，2012年，呼吁透明报告呼吁优化临床前研究的预测价值，自然490：187-191（https://wwww.nature.com/articles/articles/nature.11556）。虽然这些标准是为临床前研究编写的，但随机化，盲目，样本量估计和数据处理的基本原理源自临床研究中良好的最佳实践。包括关于动物模型的研究的项目必须提交附件8，动物研究计划，作为申请方案的一部分，以描述如何解决这些标准。申请人应咨询《到来指南2.0》（动物研究：体内报告），以确保对严格的动物研究的相关方面进行了充分的计划，并最终报告了。到达指南2.0可以在https://arriveguidelines.org/arrive-guidelines上找到。
修复侧向通道的水文沉积响应...
Berthet（一只真正的“孤独”老狼，我们一定离一起走过的 80 公里的路程不远了）、Ludovic Bultingaire、Thomas Dépret、Guillaume Fantino、Kristell Michel、Bertrand Morandi、Volodia Petropavlovsky、Dominique Reynaud、Samuel Segura 和 Vincent Wawrzyniak（因为你们铲了三铲土，而且照片证明你们有权让你们的名字出现！）和 Anaïs，我的另一半（你不常来，但你毫不犹豫地帮助我完成某些调查，而且不是在最容易的地点！谢谢你在隆冬时节的周末起床前往我的“黑暗、臭气熏天”的地点）。获取数据是一回事，分析数据又是另一回事。非常感谢 Lise Vaudor 提供的统计帮助和教学（好吧，我承认，R 很棒！）。
与肌萎缩性侧向硬化逆转表型
将来自22名参与者的ALS反转参与者与PGB主要队列（n = 103）和目标ALS验证队列（n = 140）进行了比较。两个遗传基因座符合统计显着性的预定标准（两侧置换p≤0.01），并在绘制细节后仍然是合理的。第一个基因座的铅单核苷酸变体（SNV）为rs4242007（主要同类gwas OR = 12.0，95％CI 4.1至34.6），它在IGFBP7内含子中，并且在近乎完美的链接中与Snnv in in In iN in igfbpp7 spection in igfbp7中。两个SNV都与EQTL数据集中的额叶皮层IGFBP7表达降低有关。值得注意的是，3个反转，但没有一个典型的进步个体（n = 243），对于RS4242007而言。鉴于附近基因转录的相关影响，位于Grip1附近的第二个基因座的重要性是不确定的。