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量子态的计算不可区分性及其密码应用∗
我们引入了一个区分两个特定量子态的计算问题作为一个新的加密问题，以设计一个可以抵御任何多项式时间量子对手的量子加密方案。我们的问题 QSCD ф是区分两种具有有限度对称群上的隐藏排列的随机陪集态。这自然概括了计算密码学中两个概率分布之间常用的区分问题。作为我们的主要贡献，我们展示了三个加密属性：(i) QSCD ф具有陷门属性；(ii) QSCD ф的平均情况难度与其最坏情况难度一致；(iii) QSCD ф在最坏情况下的计算难度至少与图自同构问题一样困难。这些加密属性使我们能够构建一个量子公钥密码系统，该系统很可能抵御多项式时间量子对手的任何选择明文攻击。我们进一步讨论了 QSCD ffi 的泛化，称为 QSCD cyc ，并引入了一种依赖于 QSCD cyc 的加密属性的多位加密方案。
与无荡险密码学的应用同时无法区分性
我们研究了一个关于非本地量子状态歧视的新颖问题：非沟通（但纠缠）的玩家如何区分量子状态的不同分布？我们将此任务同时称为状态。我们的主要技术结果是证明玩家无法区分每个受独立选择的HAAR随机状态与所有接收相同HAAR随机状态的玩家。我们表明，这个问题对不元在一起的密码学具有意义，该密码学利用了无关的原则来构建在经典上无法实现的加密原则。理解不统治的加密的可行性，这是一个关键的不统一的基础之一，满足普通模型中无法区分的安全性是该地区的一个主要开放问题。到目前为止，无统治加密的现有构造要么在量子随机甲骨文模型中，要么基于新的猜想。我们利用我们的主要结果来介绍在平原模型中使用量子解密密钥的不可区分性安全性的首次构建。我们还对单分隔符的加密和泄漏 - 弹性的秘密共享显示了其他影响。这些应用提供了证据，表明同时无法区分性可能在量子密码学上有用。
提高时间序列域适应性的可传递性和可区分性
无监督的域适应性在将知识从标记的源域转移到未标记的目标域，在时间序列应用中起关键作用。现有的时间序列域适应方法要么忽略频率特征，要么平等地处理时间和频率特征，这使得充分利用这两种功能的优势变得具有挑战性。在本文中，我们深入研究了可传递性和可区分性，这是传递表示学习中的两个至关重要的特性。可以洞悉频率特征在特定域内更具歧视性，而时间特征则在跨域上显示出更好的可传递性。基于发现，我们提出了一个dversarial co-co-co-n n etworks（acon），以通过协作学习方式在三个方面通过协作学习方式来增强可转移的表示：（1）考虑到时代的多个过度差异，提出了多个频率频率特征学习，以增强频率特征的辨别能力； （2）提出了时间域互助学习，以增强源域中时间特征的可区分性，并提高目标域中频率特征的可传递性； （3）域对抗学习是在时间频率特征的相关子空间中进行的，而不是原始特征空间，以进一步增强这两个特征的可传递性。在广泛的时间序列数据集和五个常见范围内进行的广泛实验证明了ACON的最新性能。代码可从https://github.com/mingyangliu1124/acon获得。
肿瘤浸润B细胞区分检查点阻滞...
a Molecular Oncology Group, Cancer Research UK Manchester Institute, The University of Manchester, Alderley Park SK10 4TG, United Kingdom b The Christie NHS Foundation Trust, 550 Wilmslow Road, Manchester M20 4BX, United Kingdom c Department of Surgery, Manchester University NHS Foundation Trust, Manchester, United Kingdom d Molecular Biology Core Facility, Cancer Research UK Manchester Institute, The University of曼彻斯特，奥尔德利公园SK10 4TG，英国E免疫疗法和稀有肿瘤部门，伊斯蒂托托科学家公司Romagnolo per lo studio lo studio e lo cura cura dei dei tumori（IRST）“ Dino Amadori” IRCCS，MELDOLA（MELDOLA），MELDOLA（fc），曼彻斯特型曼彻斯特型，曼彻斯特型，曼彻斯特型曼彻斯特型曼彻斯特型，曼彻斯特大学SK10 4TG，英国G计算生物学支持团队，曼彻斯特癌症研究所，曼彻斯特大学，曼彻斯特大学，Alderley Park SK10 4TG，英国生物科学学院，生物学，医学和健康学院，英国曼彻斯特大学，英国
晶格材料倒数设计的可区分图形结构模型
具有可适应于不同环境条件的物理化学特性的构造材料体现了材料科学的破坏性新领域。在数字设计和制造方面的进步推动下，形状成晶格拓扑的材料可实现一定程度的定制，而无需提供散装材料。一个有前途的启发其设计的场所是自然的不规则微构造。然而，这种不规则性解锁的巨大设计可变性对于分析探测很具有挑战性。在这里，我们提出了一种使用基于图的表示定期和不规则晶格材料的新计算方法。我们的方法使用传递算法的可区分消息来计算机械性能，因此允许使用替代衍生物自动分化，可以调整单个晶格元素的几何结构和局部属性，以实现具有所需属性的成型材料。我们进一步引入了图形神经网络替代模型，以大规模结构分析。该方法可推广到可表示为异质图的任何系统。关键字 - 超材料，晶格，逆设计，消息传递，图形神经网络，自动差异，替代梯度
公共密钥加密的量子不可区分性
摘要。在这项工作中，我们研究了公钥加密方案（PKE）的量子安全性。Boneh和Zhandry（Crypto'13）启动了该研究领域的PKE和对称密钥加密（SKE），仅限于经典的无法区分性阶段。Gagliardoni等。（Crypto'16）通过给出量子性阶段的第一个定义，提出了量子安全性的研究。对于PKE而言，另一方面，不存在具有量子性不可区分阶段的量子安全性概念。我们的主要结果是具有量子不可分性阶段的PKE的新型量子安全概念（QIND-QCPA），它缩小了上述差距。我们展示了针对基于代码的方案和具有某些参数的基于LWE的方案的区别攻击。我们还表明，即使不是基本的PKE方案本身不是，规范混合PKE-SKE加密结构也是QIND-QCPA-SECURE。最后，我们根据我们的安全概念的适用性对抗量子的PKE方案进行了分类。我们的核心思想遵循Gagliardoni等人的方法。使用所谓的2型操作员加密挑战消息。首先，2型操作员对于PKE来说似乎是不自然的，因为构建它们的规范方式需要秘密和公共密钥。但是，我们确定了一类PKE计划（我们称之为可恢复的计划），并表明对于此类类型2运算符仅需要公钥。更重要的是，可恢复的方案即使违反了解密失败，也可以实现2型操作员，这通常会阻止2型操作员规定的可逆性。我们的工作表明，包括大多数NIST PQC候选者和规范的混合构造在内的许多现实世界中的Quantum Quantum Peke方案确实是可回收的。
区分工程组织图像和实验因素以分类
使用可见光。微球体，并从油相中去除，并在两个不同的干细胞培养基中培养以膨胀3天。心脏分化是在第0天使用两个不同的分化方案开始的，如时间表所示。测量并有意更改的实验特征是聚乙烯乙二醇 - 纤维蛋白原（PF）中的纤维蛋白原（Fb）浓度，而PF的PF中的HIPSC浓度是-3，第2天测量的微壳大小和形状，以及第0天的CHIR浓度。在分化的第3天和第5天拍摄了微圈的相对比对比图像。输出是每批封装中的CM含量，这是通过分化第10天通过流式细胞仪数据来衡量的。卷积神经网络是用于构建CM内容分类模型的机器学习方法。
根据脑电信号（EEG）分析模型区分逻辑决策
1. 引言 近年来，脑信号研究已广泛应用于经济学和管理学等各个领域，而以前它仅用于工程学和医学领域 [1,2]。了解脑电图 (EEG) 分析和分类的方法使研究人员能够开展更多实验，以最佳地利用这些信号 [3,4]。当一个人执行一项活动时，他或她会产生信号，而收集这些信号将有利于增强任何过程。通过收集，我们的意思是研究信号模式，该模式随后可用作评估其他人的参考，例如，机器人手部运动 [5,6] 和情绪识别 [7,8]。决策是每一项生活活动中的重要过程，无论是个人还是机构。在商业中，决策在每个步骤中都至关重要，包括计划、人员配备、组织、协调和后续行动 [9,10]。决策可以分为
模块 1：区分研究中使用的技术术语
英语 – 10 年级替代授课模式第 4 季度 – 模块 1：研究中使用的杰出技术术语第一版，2020 年第 8293 号共和国法案第 176 条规定：菲律宾政府的任何作品均不受版权保护。但是，使用此类作品牟利必须事先获得作品所在政府机构或办公室的批准。此类机构或办公室除其他事项外，可以要求支付版税。本书中引用的材料（即图片、照片、品牌名称、商标等）归其各自的版权所有者所有。我们已尽一切努力找到这些材料并从其各自的版权所有者处获得使用这些材料的许可。出版商和作者不代表也不声称拥有这些材料的所有权。