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无噪用的隐私权分散学习
分散的学习（DL）启用与服务器的协作学习，而无需培训数据，可以使用户的设备留下。但是，DL中共享的模型仍然可用于推断培训数据。传统的防御措施，例如差异隐私和安全汇总在有效地保护DL中的用户隐私方面缺乏牺牲模型效用或效率。我们介绍了Shatter，这是一种新颖的DL方法，其中节点可以创建虚拟节点（VN S）代表他们传播其完整模型的块。这通过（i）防止攻击者从其他节点收集完整模型，以及（ii）隐藏产生给定模型块的原始节点的身份。从理论上讲，我们证明了破碎的收敛性，并提供了正式的分析，揭示了与在节点之间交换完整模型相比，Shatter如何降低攻击的效力。我们评估了与现有DL算法，异质数据集的融合和攻击弹性，并与三个Standard隐私攻击进行评估。我们的评估表明，破碎不仅使这些隐私攻击在每个节点运行16个VN时不可行，而且与标准DL相比，对模型实用程序产生了积极影响。总而言之，Shatter在保持模型的效用和效率的同时，增强了DL的隐私。
摄影测量 DSM 去噪
a 3D 光学计量（3DOM）部门，布鲁诺凯斯勒基金会（FBK），Via Sommarive 18，38123，特伦托，意大利 franex@fbk.eu，http://3dom.fbk.eu b 特温特大学，地理信息科学与地球观测学院（ITC），地球观测科学系，P.O.Box 217，7500AE Enschede，荷兰 m.gerke@utwente.nl 第三委员会 - WG 1 关键词：图像匹配、DSM、马尔可夫随机场、图切割、平滑 摘要：如今，图像匹配技术可以提供非常密集的点云，它们通常被认为是 LiDAR 点云的有效替代方案。然而，与 LiDAR 数据相比，摄影测量点云通常具有更高水平的随机噪声和存在较大异常值的特点。这些问题限制了摄影测量数据在许多应用中的实际使用，但仍需找到增强生成点云的有效方法。在本文中，我们专注于从密集图像匹配点云计算出的数字表面模型 (DSM) 的恢复。摄影测量 DSM，即表面的 2.5D 表示，仍然是从点云派生的主要产品之一。提出了四种专门用于 DSM 去噪的不同算法：标准中值滤波方法、双边滤波、变分方法（TGV：总广义变分），以及一种新开发的算法，该算法嵌入马尔可夫随机场 (MRF) 框架并通过图计算进行优化
儿科脑电图的过去、现在和未来
4) Scheffer IE、Berkovic S、Capovilla G 等。ILAE 癫痫分类：ILAE 分类和术语委员会立场文件。癫痫 2017；58：512-21。5) Gibbs FA、Gibbs EL。脑电图图集。第 1 卷：方法和对照。马萨诸塞州雷丁：Addison-Wesley，1951 年。6) Yoshida Harumi。应用等电位脑电图对小儿脑电图发育的研究。 脑电图和肌电图 1984 ; 12 : 248-60。7) Yoshinaga H, Koutroumanidis M, Kobayashi K, et al. Panayiotopoulos 综合征的脑电图偶极子特征。癫痫 2006 ; 47 : 781-7。8) Seeck M, Koessler L, Bast T, et al. IFCN 的标准化脑电图电极阵列。临床神经生理学 2017 ; 128 : 2070-7。9) Otsubo H, Sharma R, Elliott I, Holowka S, Rutka JT, Snead OC 3rd. 通过侵入性监测硬膜下电极确认患有右额中央癫痫的青少年的两个脑磁图癫痫灶。癫痫1999；40：608-13。10) Shiraishi H、Ahlfors SP、Stufflebeam SM 等。比较三种用脑磁图定位发作间期癫痫样放电的方法。J Clin Neurophysiol 2011；28：431-40。11) Kobayashi K、Akiyama T、Oka M、Endoh F、Yoshinaga H。West 综合征患者在高峰失常期间出现快速（40-150 Hz）振荡风暴。Ann Neurol 2015；77：58-67。12) Kobayashi K、Watanabe Y、Inoue T、Oka M、Yoshinaga H、Ohtsuka Y。儿童睡眠诱发的电癫痫持续状态中头皮记录的高频振荡。癫痫2010；51：2190-4。13) Cao J，Zhao Y，Shan X，等。基于脑电图记录的大脑功能和有效连接：综述。Hum Brain Mapp 2022；43：860-79。14) Willett FR，Avansino DT，Hochberg LR，Henderson JM，Shenoy KV。通过手写实现高性能的脑到文本通信。Nature 2021；593：249-54。15) Jing J，Sun H，Kim JA，等。脑电图解释过程中癫痫样放电专家级自动检测的开发。JAMA Neurol 2020；77：103-8。16) Kobayashi K，Shibata T，Tsuchiya H， Akiyama K. 基于人工智能的儿科头皮脑电图癫痫放电检测：一项初步研究。Acta Med Okayama 2022；76：617-24。17）Scheffer LK、Xu CS、Januszewski M 等。成年果蝇中枢脑的连接组和分析。Elife 2020；9：e57443。18）Cutsuridis V、Cobb S、Graham BP。海马 CA1 微电路模型中的编码和检索。海马 2010；20：423-46。19）Kobayashi K、Akiyama T、Ohmori I、Yoshinaga H、Gotman J。动作电位导致用远离神经元的电极记录的癫痫高频振荡。临床神经生理学2015；126：873-81。
抗噪模态参数识别与损伤...
摘要目的——地面振动测试对于飞机设计和认证至关重要。快速松弛矢量拟合 (FRVF) 和 Loewner 框架 (LF) 最近扩展到机械系统中的模态参数提取，以解决时间和频域技术的计算挑战，用于航空相关结构的损伤检测。设计/方法/方法——FRVF 和 LF 应用于数值数据集以评估噪声稳健性和损伤检测性能。还评估了计算效率。此外，它们还应用于一种新的高纵横比机翼损伤检测基准，将其性能与最先进的方法 N4SID 进行比较。结果——FRVF 和 LF 可有效检测结构变化；LF 表现出更好的噪声稳健性，而 FRVF 的计算效率更高。实际意义——建议在有噪声的测量中使用 LF。原创性/价值——据作者所知，这是首次应用 LF 和 FRVF 提取航空相关结构中的模态参数的研究。此外，还介绍了一种新型高纵横比机翼损伤检测基准。
波1 ...
报告的评估是由威尔士公共卫生的招标过程资助的。由斯旺西大学（Swansea University）领导的斯旺西，阿伯里斯特威斯大学（Aberystwyth）和班戈大学（Aberystwyth）和班戈大学（SABU）的研究联盟被授予该合同。合同开始日期是2022年1月和2023年3月结束日期。本报告和支持幻灯片集代表了2023年6月与资助人一致的最终可交付成果。作者负责所有数据收集，分析和解释以及写作工作。作者参加了与AWDPP团队和威尔士公共卫生研究与评估部门成员的月度会议，目的是报告评估的进度。临时调查结果仅在2023年3月提出的报告的初稿中提供给筹款人和AWDPP团队。威尔士公共卫生和AWDPP的代表在两轮审查中对这份报告以及我们的公共贡献者发表了评论。我们要感谢审稿人对这些迭代草案的建设性评论，作者已经阅读了这些迭代，并在此最终报告的制作中适当容纳了这些迭代。该最终报告代表了作者对所有威尔士糖尿病预防计划（AWDPP）的独立评估。本报告中表达的观点和观点是作者的观点，不一定反映了AWDPP团队和组成委员会的观点和观点，NHS WALES大学健康委员会或威尔士公共卫生。利益声明。SABU财团作者宣称他们没有竞争利益。报告中提供的任何逐字行情都是参与评估的参与者的观点和观点，不一定代表NHS威尔士大学健康委员会或公共卫生委员会的作者，AWDPP团队和组成委员会的观点和意见。L Kosnes（直到01.10.2022），P Anderson，S Harris和D Fitzsimmons是健康和护理经济学Cymru（HCEC）的成员，他支持这些人写原始招标（LK，PA，PA，SH和DF）的时间（LK，PA，SH和DF），并支持写作（PA，SH，SH，SH，DF）。HCEC由威尔士的健康和护理研究由威尔士政府资助。致谢我们要感谢以下时间给我们的评估的时间和支持：
用于 MRI 的 Rician 噪声预测和消除模型...
图 1：MRI 图像 a) 干净的 MRI 图像 b) 莱斯噪声图像 小波是一种同时表示频率和时间信息的小波。傅里叶变换使用平滑的无限正弦波来分解信号。与傅里叶变换不同，小波使用不规则的波函数来分割信号，这使得小波成为分析不连续信号的理想工具 [5]。小波变换根据其收缩规则通过硬阈值和软阈值来执行。在硬阈值处理中，带噪小波的系数设置为零。但在软阈值处理中，带噪小波系数根据其子带系数进行调整 [6]。与传统傅里叶变换相比，小波变换在表达具有尖锐峰值和不连续性的函数以及重构和解构信号方面具有一定的优势。图
具有噪声门的最佳量子态断层扫描
量子态断层扫描 (QST) 是量子处理器特性描述、验证和确认 (QCVV) 的重要工具。仅在少数理想化场景中，QST 的最优测量集才有解析结果。例如，在非退化测量设置中，QST 的最优最小测量算子集具有相互无偏的特征基。但是，在其他设置中，根据投影算子的秩和量子系统的大小，需要对高效 QST 的最优测量选择进行数值近似。我们通过引入定制高效 QST 框架来概括这个问题。在这里，我们扩展定制 QST，并在测量过程中应用的一些量子门有噪声的情况下寻找 QST 的最优测量集。为了实现这一点，我们使用了两种不同的噪声模型：首先是去极化通道，其次是单量子比特和双量子比特门的过度旋转和不足旋转（有关更多信息，请参阅方法）。通过将我们优化的 QST 测量集的重建保真度与仅使用乘积基的最先进的方案进行比较，我们证明了在实际噪声水平下使用纠缠门对两个量子比特的有效 QST 测量方案的好处。
用于空间光通信的连续波单横模偏振...
随着空间数据流量的不断增加，空间光通信受到越来越多的关注，作为持续开发高速光学空间网络努力的一部分，尼康和JAXA一直在开发用于调制连续波信号的单横模10 W保偏Er/Yb共掺光纤（EYDF）放大器。我们已经完成了工程模型（EM）的开发，并计划在2024年作为国际空间站光通信系统的一部分演示该放大器。EM放大器具有三级反向泵浦结构，带有抗辐射的EYDF。它还包括泵浦激光二极管和功率监控光电二极管以避免寄生激光，这两者都已被证实具有足够的抗辐射能力，以及控制驱动电路。整体尺寸为300毫米×380毫米×76毫米，重6.3公斤。在标准温度和压力条件（STP：室温，1 个大气压）下，当信号输入为 -3 dBm 时，EM 放大器在总泵浦功率为 34 W 时实现了 10 W 的光输出功率。总电插效率达到 10.1%。在 STP 下，放大器在 10 W 下实现了 2000 小时的运行时间。我们进行了机械振动测试和工作热真空测试，以确保放大器作为太空组件的可靠性。在工作温度范围的上限和下限 ± 0 和 + 50 °C 下，输出功率和偏振消光比 (PER) 分别为 > 10 W 和 > 16 dB，而放大增益或 PER 没有任何下降。
“第四波”
美国的药物过量流行病非常复杂，大致可分为三波因过量死亡事件，即处方阿片类药物（第一波）、海洛因（第二波）和芬太尼（第三波）。1,2 从 2013 年到 2021 年，因芬太尼过量死亡的人数增加了 84 倍，总计近 261,000 人丧生。3 然而，非阿片类药物也经常导致致命的阿片类药物过量，而我们对多种药物使用如何影响过量脆弱性和治疗反应的理解仍然相对有限。4,5 最近，出现了涉及芬太尼和兴奋剂（即甲基苯丙胺和/或可卡因）的“第四波”药物过量死亡事件。 6 2010 年，全国范围内，兴奋剂与芬太尼过量致死病例的比率不到 1%。到 2021 年，兴奋剂与芬太尼共同致死病例的比率有所上升，占所有芬太尼过量致死病例的近三分之一（32.3%）。7