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World File Search System对称
接受依那普利或替米沙坦治疗的患有蛋白尿性慢性肾病的狗的血清对称二甲基精氨酸浓度
血管紧张素 II 促进肾脏传出小动脉优先收缩，从而增加肾小球滤过压 ( 1 )。通过优先传出小动脉血管扩张，血管紧张素转换酶抑制剂 (ACEi) 和血管紧张素受体阻滞剂 (ARB) 可导致肾小球跨压和肾小球滤过率 (GFR) 急性、可逆性下降 ( 5 )。平均而言，用 RAAS 抑制剂 (RAASi) 治疗的肾性蛋白尿犬的血清 GFR 替代标志物血清尿素氮 (SUN) 和肌酐浓度似乎没有显著增加 ( 6 – 8 )。然而，一些服用这些药物的个体可能会出现肾氮血症的发展或恶化；因此，他们的监测通常包括评估血清肌酐浓度 ( 9 )。
社论：对称性作为人工和脑神经网络的指导原则，第二卷
作为我们上一篇社论的后续，本研究主题进一步深入探讨了对称性如何影响生物和人工神经网络中的信息处理。虽然上一篇研究主题侧重于对称性在感官输入及其在神经系统中的组织中的基础作用，但这篇社论除了继续该主题之外，还介绍了对称驱动表示背后的机制及其鲁棒性的新研究，特别是在人工神经网络中。事实上，对称性在简化输入数据的复杂性和提高神经网络的鲁棒性方面起着关键作用。在人工系统和大脑中，对称性有助于创建有效的表示，可以很好地推广到看不见的数据并减轻从大数据集中学习的负担。通过利用感官数据的不变性和等变性，神经网络（包括生物和人工）可以增强其解释和响应周围世界的能力。本研究主题进一步探讨了人工和生物系统中对称性、学习动力学和神经表征的交集。第一篇贡献，DiTullio 等人深入研究了大脑如何利用时间作为监督信号来学习听觉特征。通过探索听觉领域的自然规律和对称性，作者提出时间一致性是学习听觉对象表征的关键，尤其是在混乱的环境中。该研究表明，在听觉辨别任务中，捕捉这些时间规律的模型优于传统的特征选择算法，例如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)。这对神经科学和机器学习都有深远的影响，表明刺激的时间结构为有效的感官处理和泛化提供了重要基础。视觉是另一种感官方式，其中对称性起着关键作用。本文 (Lindeberg) 提出了一个理论框架来理解大脑视觉感受野的几何特性。协方差或等方差确保感官输入的变换会导致神经表征的相应变换。对这些特性的研究揭示了初级视觉皮层 (V1) 中的视觉感受野如何适应空间缩放和
超正态空间中的量子共形对称性
在没有完整的量子引力理论的情况下，量子场和量子粒子在时空叠加中的行为问题似乎超出了理论和实验研究的范围。在这里，我们使用量子参考系形式主义的扩展来解决位于共形等价度量叠加上的克莱因-戈登场的这个问题。基于“量子共形变换”的群结构，我们构造了一个显式量子算子，它可以将描述时空叠加上的量子场的状态映射到表示闵可夫斯基背景上质量叠加的量子场的状态。这构成了一个扩展的对称性原理，即量子共形变换下的不变性。后者允许通过将微分同胚非等价时空的叠加与弯曲时空上更直观的量子场叠加联系起来，建立对微分同胚非等价时空的叠加的理解。此外，它可以用于将弯曲时空中的粒子产生现象导入到其共形等价对应部分，从而揭示具有修正克莱因-戈登质量的闵可夫斯基时空的新特征。
量子计算机上的对称加密
经典对称加密算法使用共享密钥的 N 位，以信息理论上安全的方式通过单向信道传输消息的 N 位。本文提出了一种混合量子-经典对称密码系统，该系统使用量子计算机生成密钥。该算法利用量子电路使用一次性密码本类型的技术加密消息，同时需要更短的经典密钥。我们表明，对于 N 量子比特电路，指定量子电路所需的最大位数以 N 3 / 2 增长，而量子电路可以编码的最大位数以 N 2 增长。我们没有充分利用量子电路的全部表达能力，因为我们只关注二阶泡利期望值。使用更高阶的泡利期望值可以编码指数数量的位数。此外，使用参数化量子电路 (PQC)，我们可以通过引入对某些 PQC 参数的密钥依赖性来进一步增加安全共享信息的数量。该算法可能适用于早期容错量子计算机实现，因为可以容忍一定程度的噪声。模拟结果与 84 量子比特 Rigetti Ankaa-2 量子计算机上的实验结果一起呈现。
不可逆对称性通过量子操作局部起作用
简介 — 近年来，对称性的概念在量子场论和凝聚态系统的理论研究的各个方面都得到了推广。其中一种推广就是允许所涉及的对称操作具有某些不可逆性，由此产生的结构现在被称为不可逆对称性，是一个活跃的研究领域。然而，在创造这个时髦的名字之前，这种操作的重要例子已经为人所知数十年，最典型的是伊辛模型的 Kramers-Wannier 对偶变换 D。这种变换在临界状态下与哈密顿量可交换，因此起着与普通对称操作类似的作用。尽管如此，它并不完全等于 1，而是满足
可验证的秘密共享来自对称密钥密码学，具有改善的乐观复杂性
摘要。在本文中，我们提出了可验证的秘密共享（VSS）方案，以确保同步模型中的任何诚实多数，并且仅使用对称键的加密工具，因此具有明显的后量词安全性。Compared to the state-of-the-art scheme with these features (Atapoor et al., Asiacrypt ‘23), our main improve- ment lies on the complexity of the “optimistic” scenario where the dealer and all but a small number of receivers behave honestly in the sharing phase: in this case, the running time and download complexity (amount of information read) of each honest verifier is polylogarithmic and the total amount of broadcast information by the经销商是对数；在Atapoor等人的上述工作中，所有这些复杂性都是线性的。同时，我们就“悲观”案件的先前工作保留了这些复杂性，在这种情况下，经销商或O（n）接收者会积极作弊。新的VSS协议在多方计算中引起了人们的关注，在多方计算中，各方以经销商的身份运行一个VSS，例如分布式关键生成协议。在Boneh等人的模型中，我们的主要技术手柄是多项式低度的分布式零知识证明。（加密’19），如果说明（在这种情况下为证人多项式评估）分布在几个验证者之间，则每个验证者都知道一个评估。使用类似于星期五的折叠技术（Ben-Sasson等，ICALP '18），我们构建了这样的证明，每个验证者都会接收到聚类信息并在Polylogarithmictim中运行。
对帕金森氏病的面部表达不对称性的定量评估
低血压的特征是面部表达降低，是帕金森氏病（PD）的基本特征。但是，与PD中的肢体不对称不同，面部不对称性的探索较少。在这里，我们使用人工智能（AI）和图像处理技术探讨了PD中可能的细微半型症。在从102名PD受试者和97个健康对照组（HCS）的视频预处理视频预处理视频后，计算了每个框架跨面部标志的不对称指数值。动态特征被提取并用于机器学习模型中，以区分PD和HC，达到91.4％的精度。PD受试者表现出更大的面部不对称性，尤其是在眉毛周围（P = 0.01）和嘴巴（P = 0.04），并且患有不对称的肢体帕金森氏症患者在受影响较大的一侧表现出较小的面部迁移率（P = 0.001）。这些发现支持PD中面部表达不对称性的存在，尤其是在幸福表达期间，并提出了其作为临床数字生物标志物的潜力。
AK132，一种不对称的Claudin18.2/CD47双特异性抗体的癌症免疫疗法
CD47在许多类型的癌细胞上过表达，并且可以与先天免疫细胞上的配体SIPRα相互作用并抑制肿瘤吞噬作用。尽管CD47被认为是癌症免疫疗法的有希望的靶标，但由于明显的红细胞（RBC）毒性，CD47单克隆抗体的治疗效用在很大程度上受到了损害，因为CD47在外周血细胞上也表达了CD47。为了克服这些局限性并进一步提高治疗功效，我们设计了一种不对称的单价双特异性抗体Claudin18.2（Cldn18.2）/CD47，具有野生型IgG1 Fc。claudin18.2是一种紧密的连接蛋白，已被确定为胃和胰腺癌的宝贵靶标。AK132旨在通过减弱CD47-SIPRα相互作用来促进CLDN18.2+肿瘤细胞的吞噬作用，并进一步通过FC效应子功能增强肿瘤细胞杀死。
量子隐形传态意味着对称保护的煵愀搀ⁱ...
我们利用局部性的见解来约束一类广泛的隐形传态协议。在我们考虑的“标准”隐形传态协议中，所有结果相关的幺正态都是以测量结果的线性函数为条件的泡利算子。我们发现所有这类协议都涉及准备一个“资源状态”，该状态表现出对称保护拓扑 (SPT) 序，具有阿贝尔保护对称 G k = ( Z 2 × Z 2 ) k 。通过测量本体中相应的 2 k 个弦序参数并应用结果相关的泡利算子，将 k 个逻辑状态在链的边缘之间隐形传态。因此，这一类非平凡的 SPT 状态对于 k 个量子比特的标准隐形传态既是必要的，也是充分的。我们用几个例子说明了这个结果，包括簇状态、其变体和非稳定器超图状态。