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World File Search System可逆
fantômas：理解面部匿名化可逆性
face图像是可用于识别个人并推断出有关私人信息的丰富信息来源。为了减轻这种隐私风险，匿名化对清晰的图像进行了转换来混淆敏感信息，同时又有一些实用程序。尽管发表了令人印象深刻的主张，但有时不会以令人信服的方法来评估它们。逆转匿名图像以类似于它们的真实输入（甚至可以通过面部识别方法识别）代表了有缺陷的匿名化指标。最近的一些结果确实表明，对于某些方法是可能的。但是，尚不清楚哪种方法是可逆的，以及原因。在本文中，我们对面部匿名化可逆性现象进行了详尽的研究。除其他外，我们发现15个经过测试的面部匿名化中有11个至少部分可逆，并强调重建和反转如何是使逆转成为可能的基本过程。
血小板激活途径控制可逆素αIIBβ3激活
抽象背景激动剂诱导的血小板激活，具有整合素αIIBβ3构象变化，是纤维化结合所必需的。这在特定条件下被认为是可逆的，允许第二阶段的血小板聚集。区分长血小板的永久性或瞬态激活状态的信号传导途径很差。目的是探索由胶原受体糖蛋白VI（GPVI）诱导的血小板信号传导机制或蛋白酶激活的受体（PAR）的凝血酶，以调节时间依赖性αIIIBβ3激活。方法血小板用胶原蛋白相关的肽（CRP，刺激GPVI），凝血酶受体激活肽或凝血酶（刺激PAR1和/或4）激活。整合素αIIBβ3激活和P-选择素表达通过两色流细胞仪评估。添加激动剂之前或之后，应用了信号通路抑制剂。通过显微镜研究了血小板扩散的可逆性。用药理学抑制剂进行血小板预处理的结果降低了蛋白激酶C（PKC）>糖原合酶激酶3>β-arrestin>β-arrestin> phypartin> phlospin> phosparatin> phosphatidylinosi-3-依基的GPVI-和PAR诱导的整联蛋白αIIBβ3激活和P-选择蛋白的表达。处理后显示次级αIIIBβ3失活（不是P-选择素表达），但这种可逆性是将CRP和PAR1激动剂固定的。对常规PKC同工型的结合抑制对整联蛋白闭合最有效。这些发现与有效抗血小板治疗的优化有关。用ticagrelor进行前后处理，阻止了P2Y 12腺苷二磷酸（ADP）受体，增强了αIIIBβ3失活。扩散测定表明，PKC或P2Y 12抑制作用引起了从荧光纤维的部分转化为更盘状的血小板形状。结论PKC和Autocrine ADP信号传导在PAR1/GPVI> PAR4刺激的顺序中有助于持续的整合蛋白αIIIBβ3激活，因此有助于稳定血小板聚集。
可逆计算技术的经济案例
然而，数字计算还有另一种范式，它有可能将数字技术的能效提高几个数量级，超出传统方法的限制。这种替代方案就是可逆计算，它的基础是避免数字信息的不可逆丢失及其相关信号能量的耗散。相反，我们可以以主要可逆的方式转换信息，同时将其几乎所有信号能量保持为有用的形式，以便在后续操作中重复使用。可逆计算的可行实现技术已在半导体和超导技术平台上得到验证。
生成可逆量子神经网络
生成模型一直是机器学习研究中特别受关注的一个领域，成功的模型架构极大地改进了生成模型，包括变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和可逆神经网络 (INN) [1-3]。除其他应用外，生成模型在事件生成中的应用也得到了广泛研究 [4-6]。与马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 技术 [7-11] 相比，生成模型的优势不仅限于提高推理速度，而后者迄今为止已成为领先的 LHC 模拟和解释方法。此外，生成模型可以进行端到端训练，从而实现更全面的应用，如展开 [12-14]、异常检测 [15-19] 等等 [20]。然而，这些神经网络 (NN) 的参数空间巨大，使其能够模拟复杂的交互，但这也导致对计算资源的需求巨大。流行的 NN 架构的规模早已达到计算可行性的边界。量子机器学习 (QML) 将量子计算的强大功能引入现有的机器学习基础，以建立并利用量子优势，从而实现量子算法独有的性能提升。虽然基于门的量子计算与经典计算有很大不同，但已经构建了许多与上述经典生成网络等效的模型，包括量子自动编码器 [ 21 ] 和量子 GAN [ 22 – 27 ]。值得注意的例外是 INN [ 28 , 29 ]，它们尚未转移到 QML 领域。此类网络将成为量子神经网络 (QNN) 阵列的理想补充。虽然经典 INN 中雅可比行列式的可处理性使它们能够执行密度估计，这从本质上防止了模式崩溃，但通常无法有效地计算完整的雅可比矩阵 [ 30 ]。 INN 中完全可处理的雅可比矩阵（QNN 可用）将允许高效学习主要数据流形 [31-34]，为可解释的表示学习和对底层过程的新洞察开辟机会。基于耦合的 INN 架构已通过经验证明对消失梯度问题更具弹性 [28]，这使它们可以直接受益于具有许多参数的深度架构。然而，到目前为止列出的许多 INN 应用已经需要大量的训练资源。目前的研究表明，量子模型可以避免这种对巨大参数空间的需求。它们在表达力方面胜过常规 NN，能够用少得多的参数表示相同的变换 [35-39]。这一理论基础得到了几个专门构建的 QML 电路实例的支持，这些电路为专门设计的问题提供了比经典解决方案更有效的解决方案 [ 40 – 43 ]。QNN 已经成功应用于相对有限的高能物理问题 [ 21 ， 25 ， 44 – 46 ， 46 – 51 ] 以及非 QML 方法 [ 52 – 56 ]。然而，据我们所知，尚未尝试构建可逆 QNN，该 QNN 可通过其可逆性用作生成任务的密度估计器。通过这项工作，我们旨在填补与经典 INN 量子等价的剩余空白，开发量子可逆神经网络 (QINN)。我们展示了如何将 QNN 流程中的每个步骤设计为可逆的，并展示了模拟网络估计分布密度的能力。作为原理证明，我们将我们的模型应用于最重要、研究最多的高能物理过程之一的复杂模拟 LHC 数据，pp → Z j → ℓ + ℓ − j，
II 型 RAF 抑制剂托沃拉非尼在复发/难治性儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 中的应用：II 期 FIR 中生长速度可逆性降低
1 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院费城儿童医院儿科肿瘤科；2 美国伊利诺伊州芝加哥安与罗伯特 H. 卢里儿童医院；3 澳大利亚新南威尔士州兰德威克悉尼儿童医院儿童癌症中心；4 澳大利亚新南威尔士州悉尼新南威尔士大学洛伊癌症研究中心儿童癌症研究所；5 澳大利亚新南威尔士州悉尼新南威尔士大学临床医学院；6 美国华盛顿特区儿童国家医院；7 丹麦哥本哈根哥本哈根大学医院 - Rigshospitalet 儿科和青少年医学部；8 荷兰乌得勒支马克西玛公主儿科肿瘤中心；9 澳大利亚昆士兰州南布里斯班昆士兰儿童健康医院和健康服务中心； 10 瑞士苏黎世大学儿童医院肿瘤科；11 美国纽约州纽约市纽约大学朗格尼健康中心；12 加拿大魁北克省魁北克市拉瓦尔大学儿童太阳中心儿科；13 美国加利福尼亚州旧金山市加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系；14 美国加利福尼亚州布里斯班 Day One Biopharmaceuticals；15 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学
使用基于流的可逆生成模型进行神经编码和解码
摘要 — 得益于具有强大表示的深度神经网络的最新进展，视觉神经编码和解码的最新研究取得了重大进展。然而，仍然存在两个挑战。首先，当前基于深度生成模型的解码算法总是与信息丢失作斗争，这可能会导致模糊重建。其次，大多数研究分别对神经编码和解码过程进行建模，忽略了这两个任务之间固有的对偶关系。在本文中，我们提出了一种新颖的神经编码和解码方法，该方法采用基于两阶段流的可逆生成模型来解决上述问题。首先，训练卷积自动编码器来连接刺激空间和特征空间。其次，训练对抗性跨模态正则化流以建立图像特征和神经信号之间的双射变换，并对潜在空间施加局部和全局约束以呈现跨模态对齐。该方法最终通过基于流的生成器和自动编码器的组合实现视觉刺激和神经响应的双向生成。基于流的可逆生成模型可以最大限度地减少信息损失，并将神经编码和解码统一到单一框架中。对包含脉冲信号的不同神经信号和功能磁共振成像的实验结果表明，我们的模型在比较模型中实现了最佳的综合性能。
通过不可逆对偶缺陷从 XXZ 链到可积的 Rydberg-blockade 阶梯
强相互作用模型通常具有比能级一对一映射更微妙的“对偶性”。这些映射可以是不可逆的，正如 Kramers 和 Wannier 的典型例子所表明的那样。我们分析了 XXZ 自旋链和其他三个模型共有的代数结构：每平方梯子上有一个粒子的里德堡阻塞玻色子、三态反铁磁体和两个以之字形耦合的伊辛链。该结构在四个模型之间产生不可逆映射，同时还保证所有模型都是可积的。我们利用来自融合类别的拓扑缺陷和 orbifold 构造的格子版本明确地构建这些映射，并使用它们给出描述其临界区域的明确共形场论配分函数。里德伯阶梯和伊辛阶梯还具有有趣的不可逆对称性，前者中一个对称性的自发破坏会导致不寻常的基态简并。
b'abstract：与乙烯基连接的二维聚合物（V-2DPS）及其层堆叠的共价有机框架（V-2D COF）具有高平面内\ XCF \ XCF \ x80-Conjugation和Robobs框架的能量候选候选者。但是，当前的合成方法仅限于产生缺乏加工性的V-2D COF粉末，阻碍了它们的整合到设备中，尤其是在依赖薄膜的膜技术中。本文中，我们通过knoevenagel多浓度报告了乙烯基连接阳离子2DPS膜（V-C2DP-1和V-C2DP-2）的新型水面表面合成，作为高度可逆和耐用的基于锌的双子电池（ZDIB）（Zdibs），它们是阴离子 - 选择性电极涂层。模型反应和理论建模揭示了水面上knoevenagel反应的反应性和可逆性的增强。在此基础上，我们证明了对V-C2DPS膜的水表面2D多浓度，该膜显示出较大的侧向尺寸，可调厚度和高化学稳定性。代表性地，V-C2DP-1以A = B 43.3 \ XC3 \ X85的平面晶格参数为完全结晶和面向对面的膜。 V-C2DP-1膜从其定义明确的阳离子位点，定向的1D通道和稳定的框架中获利，具有优质的Bis（Trifluoromethanesulfonyl）酰亚胺阴离子（TFSI）inimide（TFSI） - 转移性（TONT_ = 0.85），用于高valtibe Zdibs Zdibs trigge，因此
b'abstract：与乙烯基连接的二维聚合物（V-2DPS）及其层堆叠的共价有机框架（V-2D COF）具有高平面内\ XCF \ XCF \ x80-Conjugation和Robobs框架的能量候选候选者。但是，当前的合成方法仅限于产生缺乏加工性的V-2D COF粉末，阻碍了它们进入设备，尤其是在依赖薄膜的膜技术中。在此，我们报告了通过knoevenagel多凝结的乙烯基链接阳离子2DPS膜（V-C2DP-1和V-C2DP-2）的新型水上表面合成，可作为高度可逆且基于耐用锌的Dual-iro-ion patchies（Zdibs）的阴离子选择性电极（作为阴离子）。模型反应和理论建模揭示了水面上knoevenagel反应的反应性和可逆性的增强。在此基础上，我们证明了对V-C2DPS膜的水表面2D多浓度，该膜显示出较大的侧向尺寸，可调厚度和高化学稳定性。代表性地，V-C2DP-1作为完全结晶和面向面的膜，具有A = B 43.3 \ XC3 \ X85的平面晶格参数。从定义明确的阳离子位点，定向的1D通道和稳定的框架中获利，V-C2DP-1膜具有优质的Bis（Trifluoromethanesulfonyl）Imide阴离子（TFSI）inImide（TFSI） - 转移率（T_ = 0.85），用于高空ZDIBS，从而在高空zdibs中进行transpertion andercation transportive and-Interc Zdib and Fratsion trande trander-dranscation-intrance zdib and。促进其特定能力（从〜83到124 mahg 1）和骑自行车寿命（> 1000个循环，能力保留95％）。
对复发或难治性急性髓样白血病的不可逆FLT3抑制剂FF-10101的1阶段研究
1肿瘤科，西德尼·金梅尔综合癌症中心，约翰·霍普金斯大学，马里兰州巴尔的摩； 2宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学艾布拉姆森癌症中心血液学/肿瘤科医学系； 3医学系，加利福尼亚州洛杉矶加州大学洛杉矶分校的大卫·格芬医学院； 4马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院癌症中心医学系； 5纽约州纽约市威尔·康奈尔医学和纽约长老会医院医学系； 6纽约州布法罗市罗斯威尔公园综合癌症中心医学系； 7伊利诺伊州芝加哥西北大学的罗伯特·H·卢里综合癌症中心，血液学/肿瘤学系医学系； 8日本东京的富士公司； 9 Fujifilm Pharmaceuticals USA，Inc，马萨诸塞州剑桥；和10医学系血液学/肿瘤科，海伦·迪勒综合癌症中心，加利福尼亚大学旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州
基于秘密共享的可逆数据隐藏在加密的...
印度隐藏在加密图像（RDHEI）中的摘要可逆数据是一种将秘密信息嵌入加密图像中的技术。它允许提取秘密信息和无损解密以及原始图像的重建。本文提出了一种基于Shamir的秘密共享技术和多项目构建技术的RDHEI技术。我们的方法是让图像所有者通过对像素并构造多项式来隐藏多项式的系数中的像素值。然后，我们通过Shamir的秘密共享技术将秘密钥匙替换为多项式。它使Galois字段计算能够生成共享像素。最后，我们将共享像素分为8位，然后将它们分配给共享图像的像素。因此，嵌入式空间被腾空，生成的共享图像隐藏在秘密消息中。实验结果表明，我们的方法具有多个隐藏机制，并且每个共享图像具有固定的嵌入率，随着更多图像的共享，该机制不会降低。此外，与先前的方法相比，嵌入率得到提高。简介多媒体安全技术用于防止未经授权的用户复制，共享和修改媒体内容。为了防止此问题，加密和信息隐藏通常用于保护媒体内容。就信息隐藏技术而言，传统信息隐藏技术将破坏封面图像的内容。因此，这些图像是否可以完全恢复非常重要。但是，在某些例外情况下，例如军事，医疗和法律文档图像，图像的轻微失真是完全无法接受的。可逆数据隐藏方案（RDH）可以与无损的要求相对应。RDH方法应用了更改上下文的方法，以在封面媒体中隐藏秘密数据。数据提取后，不断变化的上下文将被充分回收到封面媒体。另一方面，RDHEI（隐藏在加密图像中的可逆数据）技术可以将加密技术与RDH技术相结合，RDH技术不仅可以在图像中隐藏秘密信息，而且还可以加密图像以保护图像内容。Visual密码学是一种加密技术，允许视觉信息（图片，文本等）要加密的方式使解密成为不需要计算机的机械操作。