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使用量子二分相关器的盲量子机器学习
分布式量子计算是一种很有前途的计算范式，可用于执行超出单个量子设备能力范围的计算。分布式量子计算中的隐私对于在存在不受信任的计算节点的情况下保持机密性和保护数据至关重要。在本信中，我们介绍了基于量子二分相关器算法的新型盲量子机器学习协议。我们的协议减少了通信开销，同时保护了不受信任方的数据隐私。我们引入了强大的特定于算法的隐私保护机制，其计算开销低，不需要复杂的加密技术。然后，我们通过复杂性和隐私分析验证了所提协议的有效性。我们的发现为分布式量子计算的进步铺平了道路，为量子技术时代的隐私感知机器学习应用开辟了新的可能性。
Mamquam盲频道长期维护和资金策略
•承认这些土地和水域的文化和生态重要性以及sḵwx̱wú7mesh与它们的关系。•尊重sḵwx̱wú7meshúxúxúxwumixw权利和标题和提前对帐。•逐步补救，恢复和增强MBC的环境健康（所有人的生态与社会基础）。•为社区的海洋门户提供安全的访问权，并在MBC中的各种海洋用户的平衡需求，同时尊重Sta'7MES社区的核心需求和价值。•优先考虑水道安全和通道维护，以实现导航目的，并最大程度地减少影响。•采用可持续，实用和财务可行的长期渠道维护计划。•设计未来需求，气候适应和海洋机会。•确保收益和成本在最广泛的受益人中分享。尽可能探索合作伙伴关系和成本分布的机会。•查看次要挖泥（即私人水批次）作为特定受益人的成本和责任。
番茄WRKY-B转录因子通过靶向盲，PIN4和IAA15
横向分支是影响作物产量的关键农艺性状。在番茄（溶胶lycopersicum）中，横向分支过多是不利的，并导致了巨大的劳动力和管理成本。因此，优化横向分支是番茄育种的主要目标。尽管已经报道了番茄中与横向分支有关的许多基因，但其网络基础的分子机制仍然难以捉摸。在这项研究中，我们发现WRKY基因WRKY-B（用于WRKY桥梁）的表达曲线与生长素依赖性的腋芽发育过程有关。由CRISPR/CAS9编辑系统产生的WRKY-B突变体的侧向分支更少，而WRKY-B过表达线的侧向分支比野生型植物更多。此外，WRKY-B可以直接瞄准众所周知的分支基因盲（BL）和生长素外排载体基因PIN4以激活其表达。BL和PIN4突变体均表现出降低的侧向分支，类似于WRKY-B突变体。WRKY-B，BL和PIN4突变植物的腋芽芽中的IAA含量明显高于野生型植物中的含量。此外，WRKY-B还可以直接瞄准AUX/IAA基因IAA15并抑制其表达。总而言之，WRKY-B在BL，PIN4和IAA15的上游进行了调节，以调节番茄横向分支的发展。
LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
COVID-19 疫苗试验中的安慰剂使用和揭盲
接种疫苗后，将评估免疫反应。这项试验将揭示化疗、免疫疗法或化学免疫疗法是否会影响患者对疫苗接种的反应，并可作为对其他脆弱人群或接种不同 COVID-19 疫苗的可比群体进行转化研究的模型。了解这组患者是否能对 COVID-19 疫苗产生足够的免疫反应，将为他们在疫情期间提供支持和咨询的信息，并让他们发出自己的声音。抗体滴度是否足够高，可以预防 COVID-19？抗体滴度的持久性如何？这些患者的 T 细胞反应是否足以支持记忆 B 细胞的形成？两次接种疫苗是否足够，还是需要额外的剂量？是否需要替代措施？为了确保知识的快速传播，我们的目标是尽快公开结果。此外，数据共享将允许比较 VOICE 结果和其他研究的结果，以快速扩大获得的知识。❐
视觉过程改善对同侧偏盲患者的疗效
摘要 同侧偏盲是因中风、肿瘤、脑外伤和其他罕见原因引起的视野缺损。由于视觉系统受损，会出现侧向忽视，导致难以检测双眼视野一侧的物体，这使患者在日常活动中面临潜在危险，尤其是在户外交通中。已经开发出不同的光学辅助设备，如菲涅尔棱镜，通过增加受影响半视野的感知来帮助这些患者。这种棱镜矫正可以出现在各种配置中，例如：轭式棱镜、单眼和双眼扇形棱镜，底座朝向患侧。治疗这些患者的另一种选择是基于刺激受影响半视野的视觉训练。 关键词：同侧偏盲、视野丧失、棱镜矫正
使用随机预言机的简洁盲量子计算
在通用盲量子计算问题中，客户端希望利用单个量子服务器来评估 C | 0 ⟩，其中 C 是任意量子电路，同时保持 C 的秘密性。客户端的目标是使用尽可能少的资源。这个问题由 Broadbent、Fitzsimons 和 Kashefi[4] 首次提出，已成为量子密码学研究的基础，这不仅是因为它本身的重要性，还因为它为新技术提供了试验台，这些新技术以后可以应用于相关问题（例如量子计算验证）。关于这个问题的已知协议主要是信息理论 (IT) 安全的或基于陷门假设（公钥加密）。在本文中，我们研究了由随机预言机建模的对称密钥原语的可用性如何改变通用盲量子计算的复杂性。我们给出了一种新的通用盲量子计算协议。与之前关于 IT 安全协议（例如 BFK[4]）的工作类似，我们的协议可以分为两个阶段。在第一阶段，客户端准备一些具有相对简单量子门的量子小工具并将它们发送到服务器，而在第二阶段，客户端完全是经典的——它甚至不需要量子存储。至关重要的是，该协议的第一阶段是简洁的，也就是说，它的复杂性与电路大小无关。给定安全参数 κ ，它的复杂性只是一个固定的 κ 多项式，可用于评估大小高达 κ 的次指数的任何电路（或多个电路）。相比之下，已知的方案要么要求客户端执行与电路大小成比例的量子计算 [4]，要么需要陷门假设 [18]。
使用深度学习进行盲 MRI 脑损伤修复
摘要。在脑图像分析中，许多当前的管道对病变的存在不具有鲁棒性，从而降低了其准确性和鲁棒性。例如，处理病变时，经典医学图像处理操作（如非线性配准或分割）的性能会迅速下降。为了尽量减少它们的影响，一些作者提出修复这些病变，以便可以使用经典管道。然而，这需要手动划定感兴趣的区域，这很耗时。在本文中，我们提出了一个深度网络，它能够自动盲目地修复脑图像中的病变，从而使当前管道在病理条件下稳健地运行。我们使用 SPM12 管道和我们自动修复的图像证明了脑分割问题中改进的鲁棒性/准确性。关键词：病变修复、MRI、深度学习、稳健分割。
了解辅助技术对盲人和视力障碍人士的社会心理影响：
方法：审查将包括 2019 年至 2024 年期间以英文发表的主要研究，重点关注辅助技术对盲人和视力不佳者的社会心理结果。符合条件的研究将涉及各个年龄段和各种环境下的盲人和部分失明参与者，研究心理（例如情绪健康、自尊）和社会结果（例如社会参与、支持）。将在七个电子研究数据库中进行搜索：CINAHL（EBSCO）、PsycINFO（EBSCO）、ACM 数字图书馆、IEEE Xplore、Scopus、Web of Science 和 Google Scholar（前 100 条记录）。研究将根据预定义的资格标准进行筛选和选择，数据提取将重点关注出版细节、研究设计、人口特征、辅助技术类型和心理社会影响。结果将使用描述性统计数据、图表和叙述综合进行总结。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。