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在公平抽样假设下，后选择如何影响与设备无关的声明
设备独立认证采用贝尔测试来保证设备正常运行，该测试仅基于观察到的测量统计数据，即不对设备的内部功能做出假设。当使用效率过低的设备实施这些贝尔测试时，必须后选择导致成功检测的事件，从而依赖于公平采样假设。本文我们讨论的问题是公平采样下设备独立认证还剩下什么。我们根据滤波器提供后选择的直观描述，并将公平采样假设定义为这些滤波器的一个属性，与参考文献 [1] 中引入的定义等同。当满足此假设时，后选择数据将通过理想实验重现，其中无损设备测量滤波状态，该状态可以通过局部概率图从实际状态获得。因此，可以就此滤波状态的量子特性得出可信的结论，并且可以可靠地使用相应的测量统计数据，例如，用于随机性生成或量子密钥分发。我们还探索了更强大的公平采样概念，从而得出结论：后选数据是通过无损检测获得的数据的公平表示。此外，我们表明，我们的结论在与精确公平采样有小偏差的情况下仍然成立。最后，我们描述了以前或可能在公平采样下用于贝尔型实验的设置，并确定了底层的设备特定假设。
精准肿瘤学中组织无关疗法的演变前景
缩写：BRAF V600E，BRAF 蛋白 600 位上缬氨酸 (V) 取代为谷氨酸 (E)；CI，置信区间；dMMR，错配修复缺陷；Her2，人类表皮生长因子受体 2；IHC，免疫组织化学；MSI-H，微卫星不稳定性高；mut/Mb，每兆碱基突变数；NGS，下一代测序；PD-1，程序性死亡 1；r/r，复发/难治；TMB-H，肿瘤突变负担高；TRK，酪氨酸受体激酶。
基因型无关的转化和基因组编辑，使用新型的外植体材料
农杆菌介导的菜籽（甘蓝纳普斯）通过下胚轴段转化是过去30年来常用的一种方法。虽然基于下胚基的方法是良好的，但它不容易适应精英种质，并且延长过程对于生产转化设置并不理想。我们开发了一种基于上皮基和较高的茎（损伤）段的农杆菌介导的转化方法，该方法有效，快速且可用于高通量转化和基因组编辑。该方法已在多种低芥酸菜籽基因型中成功实现。该方法似乎是与基因型无关的，具有不同的转化效率。节日段转换用于产生转基因事件以及CRISPR-CAS9介导的移码基因敲除。
MEG证明与模式无关的概念表示包含语义和视觉特征
可以从不同的刺激方式中访问我们大脑中存储的语义知识。例如，猫的图片和“猫”一词都具有相似的概念表示。现有研究发现了与模态无关表示的证据，但其内容仍然未知。独立于模式的表示可能是语义，或者它们也可能包含感知特征。我们开发了一种新颖的方法，该方法将单词/图片跨条件解码与神经网络分类器结合在一起，该方法从MEG数据（25名人类参与者，15名女性，10名男性）中学到了潜在的独立表示的表示。然后，我们将这些表示形式与代表语义，感觉和拼字法特征的模型进行了比较。结果表明，与模式无关的表示与语义和视觉表示相关。没有证据表明这些结果是由于图片特征的视觉特征或拼字特征自动激活了实验中提出的刺激。这些发现支持了与模态无关的概念包含感知和语义表示的观念。
利用与测量设备无关的量子网络进行实验性对称隐私信息检索
摘要 在当今高度数字化的社会中，安全信息检索是一项基本任务。在某些应用中，可能需要强制执行用户查询的隐私和数据库内容的安全性。对于这些设置，可以采用对称私有信息检索 (SPIR)，但众所周知，其实现要求很高，需要私钥交换网络作为基础层。在这里，我们首次报告了由量子安全密钥交换网络连接的可证明安全的 SPIR 的实现。SPIR 方案着眼于生物特征安全性，可从包含 800 个条目的数据库中安全检索 582 字节的指纹文件。我们的实验结果清楚地证明了 SPIR 与量子安全通信的可行性，从而为未来量子互联网上的安全分布式数据存储和云计算开辟了新的可能性。
右侧额下回损伤与抑制控制启动受损有关，但与其实施无关
摘要 抑制控制是人脑中最重要的控制功能之一。我们对其神经基础的大部分理解来自于开创性的研究，这些研究表明右下额回 (rIFG) 损伤会增加停止信号反应时间 (SSRT)，这是一个表达抑制控制速度的潜在变量。然而，最近的研究发现了 SSRT 方法的重大局限性。值得注意的是，SSRT 受到触发失败的困扰：从未启动抑制控制的停止信号试验。此类试验会使 SSRT 膨胀，但通常表明注意力缺陷，而不是抑制缺陷。在这里，我们使用分层贝叶斯模型来识别人类 rIFG 损伤患者、非 rIFG 损伤患者和健康对照者的停止信号触发失败。此外，我们测量了头皮脑电图以检测 β 爆发，这是抑制控制的神经生理指标。 rIFG 病变患者的触发失败试验次数增加了 5 倍以上，并且没有表现出与停止相关的额叶 β 爆发的典型增加。然而，在发生此类 β 爆发的试验中，rIFG 患者表现出典型的后续 β 上调，这些 β 上调发生在感觉运动区域，表明他们实施抑制控制的能力一旦被触发，就会保持完好。这些发现表明，rIFG 在抑制控制中的作用必须从根本上重新解释。
设备无关量子密钥分发中密钥速率的基本限制
摘要 在本文中，我们引入了内在非局域性和量子内在非局域性作为贝尔非局域性的量化器，并证明它们在局部操作和共享随机性下满足某些理想性质，例如忠实性、凸性和单调性。然后，我们证明内在非局域性是使用以相关性 p 为特征的设备执行的任何设备独立协议的密钥协商容量的上限，而量子内在非局域性是从底层量子模型产生的相关性的相同容量的上限。我们还证明内在可控性是忠实的，它是使用以组合 ˆ r 为特征的设备执行的任何单边设备独立协议的密钥协商容量的上限。最后，我们证明量子内在非局域性受内在可控性的约束。
使用机器学习的新物理学的信号无关搜索的多次测试
摘要在这项工作中，我们解决了如何通过利用多个测试策略来增强信号无关搜索的问题。特别是我们考虑依靠机器学习的假设检验，其中模型选择可以引起对新物理信号的特定家庭的偏见。专注于新的物理学习机，这是一种进行信号不合命中率检验测试的方法，我们探索了多种多次测试的方法，例如组合P值和聚集的测试统计量。我们的发现表明，结合不同的测试，特征性的囊型玻璃参数是有益的，并且与最佳可用测试相当的表演是可以实现的，同时也可以提供对各种异常的响应更加均匀的响应。本研究提出了一种方法，该方法是有效的，该方法是在机器学习方法之外的方法，并且可以原则上应用于基于假设检验的较大类模型分析。
MEG证明与模式无关的概念表示包含语义和视觉特征
研究文章|行为/认知MEG的证据表明，与模式无关的概念表示包含语义和视觉特征https://doi.org/10.1523/jneurosci.0326-24.2024收到：2024年2月19日，2024年4月22日2024年4月22日接受：2024年5月15日，2024年5月15日，2024年版本copyright copyright©2024 div>
基于双分支特征Fusion的运动图像与主题无关的脑电图分类
摘要：大脑计算机接口（BCI）系统可帮助电动机功能障碍的人与外部环境相互作用。随着技术的发展，BCI系统已在实践中应用了，但是它们的实用性和可用性仍然受到极大挑战。在使用BCI系统之前，通常需要大量的校准时间，这可以消耗患者的能量并容易导致焦虑。本文提出了一种基于新型的运动辅助方法，该方法基于新型的双支车多尺度自动编码器网络（MSAENET）来解释人脑运动图像的意图，同时引入了中心损失功能，以补偿传统的分类者的缺点，这些分类者仅考虑阶层间差异和忽略内部的内部内部cllass class class类。该方法的有效性在三个数据集上进行了验证，即BCIIV2A，SMR-BCI和OpenBMI，以实现MI-BCI系统的零校准。结果表明，我们提出的网络在所有三个数据集上都显示出良好的结果。在受试者独立的情况下，MSAENET在BCIIV2A和SMR-BCI数据集上的其他四个比较方法优于其他四个比较方法，而在OpenBMI数据集中则获得了F1_SCORE值高达69.34％。我们的方法通过少量参数和短预测时间保持更好的分类精度，该方法实现了MI-BCI系统的零校准。