摘要 — 旁道攻击利用非主要通道泄露的信息(例如功耗、电磁辐射或时间)从加密设备中提取敏感数据。在过去的三十年中,旁道分析已经发展成为一个成熟的研究领域,拥有成熟的方法来分析高级加密标准 (AES) 等标准加密算法。然而,旁道分析与形式化方法的结合仍然相对未被探索。在本文中,我们提出了一种将旁道分析与 SAT 相结合的 AES 混合攻击。我们将 AES 建模为 SAT 问题,并利用通过基于深度学习的功率分析提取的 S 盒输入和输出值的提示来解决它。在 ATXmega128D4 MCU 实现的 AES-128 上的实验结果表明,SAT 辅助方法可以在一小时内从与用于分析的设备不同的设备捕获的单个跟踪中一致地恢复完整的加密密钥。相比之下,如果没有 SAT 的协助,经过 26 小时的关键普查后,成功率仍然低于 80%。
反复暴露于诸如甲基苯丙胺(METH)之类的精神刺激剂中,会在中皮质上的多巴胺系统中诱导神经元适应性,包括腹侧对段区域(VTA)。这些变化导致持续增强的神经元活性,导致多巴胺释放和上瘾的表型增加。在VTA中,GABA B受体介导的神经元抑制作用似乎降低了该系统中多巴胺能活性的一个因素。通过蛋白质磷酸酶2a(PP2A)的GABA B 2亚基的丝氨酸783(Ser783)的去磷酸化似乎触发了精神刺激剂成瘾的啮齿动物中的下调GABA B受体。因此,防止使用干扰肽的GABA B受体与PP2A的相互作用是恢复GABA B受体介导的神经元抑制的有前途的策略。我们以前已经开发了一种干扰肽(PP2A-PEP),该肽抑制了GABA B受体/PP2A相互作用,从而在病理条件下恢复受体表达。在这里,我们检验了以下假设:在甲基化小鼠的VTA中恢复GABA B受体表达减少了成瘾的表型。我们发现,在VTA和伏隔核中,GABA B受体的表达显着降低,但在甲基化小鼠的海马和体感皮层中没有显着降低。将PP2A-PEP输注到甲基化小鼠的VTA中,在VTA中恢复了GABA B受体表达,并抑制了甲基甲基诱导的运动敏化,如开放式测试中所评估的那样。此外,在有条件的位置偏好测试中,将PP2A-PEP施用到VTA中也降低了药物寻求行为。这些观察结果强调了VTA GABA B受体在控制成瘾表型中的重要性。此外,这项研究说明了
目录1。Chapter 1- General ............................................................................................................................... 1
表1:乙酸盐的原子部分电荷。缩写:羧酸酯基的OM-氧原子; C COO-羧酸酯基的碳原子; UA-联合原子; C CH 3-甲基的碳原子
该密封是通过在外壳内部连续的平面表面来实现的,该表面与滤清器上的外围垫圈配合了。创建此密封只是将秋千臂放在过滤器旁边的一个过程,然后将弹簧夹定位并拧紧弹簧夹以固定过滤器(S)与外壳的外围安装表面相抵触。
。cc-by-nc-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,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,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2020年8月25日。 https://doi.org/10.1101/2020.03.09.984591 doi:Biorxiv Preprint
摘要 小脑被认为可以双侧调节感觉运动功能,最近有研究表明它在吞咽过程中发挥作用。单侧小脑重复经颅磁刺激 (rTMS) 可刺激通往咽部的皮质延髓运动通路,但双侧和单侧小脑 rTMS 对这些通路的影响尚不清楚。在这项由三部分组成的交叉研究中,健康参与者 (n = 13) 被随机分配接受单侧或双侧 10 Hz 小脑 rTMS。参与者插管咽部肌电图和/或测压导管以记录运动诱发电位 (MEP) 和压力。在研究的第 1 部分中,在实施小脑 rTMS 之前,使用单脉冲 TMS 测量基线运动皮质咽部 MEP (PMEP) 和半球小脑 MEP (CMEP) 振幅。在单侧和双侧 rTMS 后一小时内,每隔 15 分钟重复测量 PMEP 振幅。此后,在另外两项研究中,在小脑 rTMS 之前应用皮质“虚拟病变”(V/L),并使用行为任务进行前后 PMEP(第 2 部分)和吞咽准确性测量(第 3 部分)。与基线相比,单侧和双侧小脑 rTMS 引起咽部皮质兴奋增加(分别为 P = 0.028、0.0005)。双侧 rTMS 在引起皮质兴奋 ( P = 0.0005) 和逆转皮质 V/L 的抑制性神经 ( P = 0.0005) 和行为 ( P = 0.0005) 效应方面明显优于单侧 rTMS。我们的研究结果表明,双侧小脑 rTMS 对咽部皮质延髓运动通路的促进作用比单侧刺激更大,如果其效果在神经性吞咽困难患者中重现,则有可能成为更有效的临床治疗方法。
本文件的法语版本取消并取代 2019 年 4 月 3 日提交的编号为 D.19-0259 的参考文件的法语版本,该文件于同一天发布在网站上,其中缺少以下文字:第 26 页第一栏“电解锰金属”和“薄片”,第 2 栏“干公吨单位”;第 27 页第一栏和第二栏“现货”;第 32 页第一栏两次“现货”;第 33 页第一栏“改造”;第 34 页第一栏“伦敦金属交易所”和第二栏“现金卖方和结算”;第 40 页第二栏“工作合同”、“现行法律法规”和“承购”;第 41 页第 1 栏“镍生铁”,第 2 栏“现金成本”“盈亏平衡成本”和“现金成本”两次;第 42 页第 1 栏“盈亏平衡现金”和“盈亏平衡”以及第 2 栏“承购”;第 43 页第 1 栏“氯化工艺”;第 47 页第 1 栏“高纯度生铁”;第 49 页第 2 栏“a minima”和“salars”。除这些更改外,法语版文件未做任何其他更改。
摘要:众所周知,多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 的精确定位可以预测肿瘤在周围神经结构中扩散的方向。本综述的目的是通过评估 GBM 经常发生的解剖区域以及在不同大脑区域观察到的主要分子改变来揭示 GBM 的侧化。根据文献,GBM 的精确或最常见的侧化尚未确定。然而,可以说 GBM 在额叶中更常见。与 GBM 有关的束和束似乎集中在皮质脊髓束、上纵束 I、II 和 III 束、弓状束长段、额海峡束和下额枕束。考虑到胶质母细胞瘤的解剖特征及其对大脑的累及,主要累及的大脑区域分别是额叶、颞叶、顶叶和枕叶,这是合乎逻辑的。尽管右半球的肿瘤体积较大,但已确定左半球被诊断为癌症的患者的预后更差,这可能反映了一些有害改变的解剖分布,例如 TP53 突变、PTEN 缺失、EGFR 扩增和
近年来,人们对需求响应 (DR) 的兴趣日益浓厚,它是一种提供灵活性的手段,从而以经济高效的方式提高能源系统的可靠性。然而,与需求响应相关的任务非常复杂,再加上它们使用大量数据,并且经常需要近乎实时的决策,这意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)(AI 的一个分支)最近已成为实现需求侧响应的关键技术。人工智能方法可用于应对各种挑战,包括选择最佳的消费者响应组、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾,概述了用于需求响应应用的人工智能方法。论文根据所使用的 AI/ML 算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来,介绍了商业计划(包括初创公司和成熟公司)和大型创新项目,其中 AI 方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的 AI 技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性,并概述了这一快速发展领域未来研究的方向。