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基于NTRU时间的安全签名
机制是一项复杂的任务，需要对理论和实践攻击以及对量子计算等未来威胁的期望进行深入了解。我们全球领先的密码师团队已经开发了一种基于NTRU Lattices的量子安全签名计划，NTRU Lattices是一个著名的密码学概念，已有二十年了。Falcon是NIST PQC标准化决赛入围者之一，与Dilithium and Sphincs+一起，体现了这些努力。它以与椭圆曲线签名相似的稳健安全性，紧凑的签名和有效的验证时间而闻名。然而，由于猎鹰的实现涉及严重的复杂性，因为它依赖快速傅立叶正交化技术（FFO）技术。
抑郁症和焦虑在1-和12个月后缺血性中风方法，用于检查个人变化随时间的变化
背景。抑郁症是中风后通常研究的，而焦虑的研究较少。这项研究表明，在缺血性中风后1个月和12个月的抑郁症和焦虑症患病率以及检查受试者内部随时间变化的三种方法。方法。参与者是奥克兰区域社区中风研究（ARCOS-V）的缺血性中风患者，其焦虑和抑郁量表数据为1-（n = 343）和12个月（n = 307）。随着时间的变化，使用主体内部重复测量方差分析，可靠变更指数的计算以及那些满足截止分数（> 7）的Sankey图（随时间）。结果。使用反复测量方差分析，抑郁评分随着时间的流逝并没有显着变化，而焦虑症状则显着降低。计算可靠的变化时，有4.2％的个体可靠地减少焦虑症状，而5.7％的人的抑郁症状可靠减少。那些可靠的人降低的人倾向于可靠地减少另一个。在桑基（Sankey）中，满足焦虑的临界分数的比例不会随着时间的流逝而变化（在1-和12个月时为12.8％和12.7％），而满足抑郁症的临界值的人则略有增加（3.7-4.5％），而满足两者的临界值则从10.4％下降到8.1％。结论。这三种方法产生了非常不同的发现。使用截止分数很常见，但有局限性。建议计算临床可靠的变化。需要进一步的工作来确保抑郁症和中风后随着时间的流逝监测抑郁和焦虑，并且两者都应是急性和中风后急性和晚期的干预工作的主题。
成人和小儿转诊的HSCT适应症和时间的指南
有执照的医疗保健，可为未来和现任卫生专业人员提供医学教育和培训。APS高级医疗机构隶属于医学院，并在整个入学期间，尤其是在他们的文员期间与医疗保健学生和毕业生紧密合作。APS-高级优惠：•基础培训：本科和毕业生的观察•中级培训：实习和临床培训（以前称为“返回恢复到实践或实践差距”）•高级培训：居住和奖学金
普通豆烹饪时间的遗传改善
摘要：这项研究旨在了解烹饪时间中涉及的遗传成分如何从第一代自我剥夺到线的形成。使用了两个靶向十字，导致在不同的杂合度水平（F 2，F 3，F 8和F 9）下隔离后代。使用Mattson Cooker确定烹饪时间。方差成分，并使用Cockerham方法计算了添加剂和非加性级分。此外，还进行了比例测试，包括近交作为遗传参数。不管测试的分离族中的分层差异模型如何，优势成分的高度至少是添加剂方差分数的两倍。这也通过比例测试证实了这一点，其优势在添加剂成分上的优势主要在不同的商业组（Carioca X Black）之间的交叉处，在该添加剂分量为零。此外，这导致了较低的宽宽遗传性系数，表明非遗传原因的影响更大。优势在烹饪时间中的作用意味着需要在高级近亲阶段选择基因型，但是在此阶段，应通过选择烹饪时间较短的父植物来表示变化。关键词：Cockerham方法，加权最小二乘法，方差组件，选择，近交。
“TESSERACT：消除跨空间和时间的恶意软件分类实验偏差”ACSAC 网络安全工件竞赛的影响
五年前，恶意软件分类论文中近乎完美的𝐹 1 分数趋势引发了人们的疑问：Android 恶意软件分类是否已解决。恶意软件分类实际上并非已解决的问题，近乎完美的性能是时空偏差的结果。Tesseract 的开发旨在允许对恶意软件分类器进行不受空间和时间偏差影响的实际评估。Tesseract 发布后，它成为如何进行公平恶意软件分类评估的基准，影响了后续论文的实验设计，迄今为止已有 415 次引用。Tesseract 被实现为一个 Python 库，旨在轻松与常见的 ML 工作流程集成。Tesseract 的设计深受流行的机器学习算法的启发，并且与之完全兼容。
单次就诊牙髓病治疗：高效实践还是仅仅节省时间的策略？
1 印度哈里亚纳邦巴哈杜尔加尔 PDM 牙科学院与研究中心口腔医学、诊断与放射学系教授。 wadhawanricha1@gmail.com 2 印度中央邦博帕尔 RKDF 牙科学院与研究中心牙髓病学与保守学系高级讲师 devanshisharma7@gmail.com 3 印度中央邦萨加尔 32 Pearls 牙科诊所牙髓病学顾问。 poorvabain19@gmail.com 4 印度马哈拉施特拉邦孟买政府牙科学院与医院牙科外科医生。 vaidehipjoshi01@gmail.com 5 印度中央邦瓜廖尔地区医院牙髓病学与保守学系。 alavania1@gmail.com 6 印度中央邦瓜廖尔牙科教育与高级研究学院dr.pragyasingh10@gmail.com 通讯作者 - Richa Wadhawan 博士电子邮件: wadhawanricha1@gmail.com
学习表达奖励预测错误的多巴胺能活性需要时间的塑性表示
在大脑中说明强化学习的主要理论框架是时间差异学习（TD）学习，某些单元信号奖励预测错误（RPE）。TD算法传统上已被映射到多巴胺能系统上，因为多巴胺神经元的firtert offers td算法类似于RPE。然而，TD学习的某些预测与实验结果不一致，并且先前的算法实现对刺激特异性的固定时间基础提出了不可计算的假设。我们提出了一个替代框架，以描述大脑中的多巴形信号传导（F flex（在E x奖励奖励中均获得了E rors）。在Flex中，多巴胺释放相似，但与RPE不同，导致预测与TD形成鲜明对比。虽然Flex本身是一个一般的理论框架，但我们描述了一种特定的，生物物理上合理的影响，其结果与现有和重新分析的实验数据一致。
CRC赠款随着时间的推移
合作研究中心（CRC）计划于1990年正式启动，并于1991年成立了CRC赠款。CRC计划提供了赠款，以支持行业领导的协作研究合作伙伴关系，以在行业认可的问题上工作，以提高澳大利亚行业的竞争力，生产力和可持续性。这是一个备受推崇且具有长期竞争性的基于功绩的计划。