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NIST PQC 标准化流程第二轮状态报告
美国国家标准与技术研究所正在通过公开的、类似竞争的过程选择一种或多种公钥加密算法。新的公钥加密标准将指定一个或多个额外的数字签名、公钥加密和密钥建立算法，以增强联邦信息处理标准 (FIPS) 186-4、数字签名标准 (DSS) 以及 NIST 特别出版物 (SP) 800-56A 修订版 3、使用离散对数密码术的成对密钥建立方案建议和 SP 800-56B 修订版 2、使用整数分解密码术的成对密钥建立建议。这些算法旨在能够在可预见的未来保护敏感信息，包括量子计算机出现之后。
NIST PQC 标准化过程第二轮状态报告
美国国家标准与技术研究所正在通过公开的、类似竞争的过程选择一种或多种公钥加密算法。新的公钥加密标准将指定一个或多个额外的数字签名、公钥加密和密钥建立算法，以增强联邦信息处理标准 (FIPS) 186-4、数字签名标准 (DSS) 以及 NIST 特别出版物 (SP) 800-56A 修订版 3、使用离散对数密码术的成对密钥建立方案建议和 SP 800-56B 修订版 2、使用整数分解密码术的成对密钥建立建议。这些算法旨在能够在可预见的未来保护敏感信息，包括量子计算机出现之后。
个性化机器学习 - 基于内存的方法
成对工作：打开一个应用程序（例如，Instagram）或访问网站（例如Seznam.cz），并找到上面已经应用的四个建议方案中的每个示例，或者您认为可以实现它。
印第安纳波利斯 ATLab 落成典礼
AlphaMedix TM 在 2018 年至 2021 年进行的人体临床试验中获得了特别有希望的结果。AlphaMedix TM 于 2021 年进入第 2 阶段临床试验，以评估其在治疗神经内分泌肿瘤方面的疗效。在 2023 年完成对 PRRT 初治患者的招募后，我们已完成对第二批在先前肽受体放射性核素治疗中出现进展的患者进行招募。AlphaMedix TM 在胃肠胰神经内分泌肿瘤 (GEP-NET) 方面获得 FDA 突破性治疗认定，这是加快开发这种新型铅-212 靶向 Alpha 疗法的重要里程碑。
SINR：样条增强隐式神经表示......
随着深度学习的出现，可变形图像配准经历了一场变革。虽然卷积神经网络 (CNN) 可以加速配准，但与迭代成对优化方法相比，它们的准确度较低，并且需要大量的训练队列。基于使用神经网络表示信号的进步，隐式神经表示 (INR) 已在配准社区中出现，用于连续建模密集位移场。使用成对配准设置，INR 可以减轻从一组患者身上学到的偏差，同时利用先进的方法和基于梯度的优化。然而，坐标采样方案使得密集变换参数化与 INR 容易产生生理上不合理的配置，从而导致空间折叠。在本文中，我们介绍了 SINR——一种使用自由形式变形 (FFD) 参数化 INR 表示的连续可变形变换的方法。SINR 允许多模态可变形配准，同时缓解当前基于 INR 的配准方法中发现的折叠问题。 SINR 在 CamCAN 数据集上的 3D 单模和多模脑配准方面均优于现有的最先进方法，证明了其在成对单模和多模图像配准方面的能力。关键词：隐式神经表征、图像配准、多模
SoSECIE 网络研讨会 - Appsembler
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GeneTargeter：在疟原虫寄生虫中的基因组编辑中自动化，恶性疟原虫
丰富度与更好的编辑活动有关[54，55]。均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。 可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。 cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。 最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。 [58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。 [57]。 两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。 因为两个分数的系数矩阵均来自均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。[58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。[57]。两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。因为两个分数的系数矩阵均来自
用于映射大脑功能连接性的基准测试方法
大脑的联网体系结构促进了神经元种群之间的同步和相干动态的出现。可以使用非侵入性功能成像对这些通信模式进行全面映射，从而导致功能连接性（FC）网络。尽管很受欢迎，但FC还是统计结构，其操作定义是任意的。大多数研究默认情况下使用零滞后皮尔森的相关性，但在更广泛的科学文献中存在数百个成对相互作用统计，可用于估计FC。FC矩阵的组织如何随选择成对统计量的选择而变化，这是一个基本的方法论问题，影响了这个快速增长的领域的所有研究。在这里，我们全面基准了使用239个成对相互作用统计的大型库计算出的FC矩阵的拓扑和地理组织，神经生物学关联以及认知行为相关性。We comprehensively investigate how canonical features of FC networks vary with the choice of pairwise statistic, including (1) hub mapping, (2) weight-distance trade-offs, (3) structure–function coupling, (4) correspondence with other neurophysiological networks, (5) individual fingerprinting, and (6) brain–behavior prediction.我们发现了FC方法之间的实质性定量和定性变化。使用信息流量分解，我们发现FC方法之间的差异可能是由于对区域间通信的潜在机制的不同敏感性引起的，其中一些对冗余更敏感，有些对协同信息流。在整个过程中，我们都观察到，诸如协方差（完全相关），精度（部分相关）和距离之类的措施显示出多种理想的特性，包括与结构连接性的紧密对应，使个人区分的能力和预测行为的个性差异。总而言之，我们的报告强调了对特定神经生理机制和研究问题定制成对统计的重要性，为将来的研究提供了蓝图，以优化其对FC方法的选择。