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通过得分和流匹配
我们提出了无模拟分数和流匹配（[SF] 2 m），这是一种用于推断自随机动力学的无模拟Objective，给出了从任意源和目标分布中绘制的未配对样品。我们的方法一般 - 扩散模型训练中使用的得分匹配损失以及最近提出的流量匹配损耗用于训练连续归一化流量。[SF] 2 m将连续的随机构成建模为Schrödinger桥概率。它依赖于静态熵调查的最佳传输或Minibatch近似，以有效地学习SB，并使用模拟学习的随机过程。我们发现[SF] 2 m更有效，并且比先前的工作中基于仿真的方法为SB问题提供了更准确的解决方案。最后，我们将[SF] 2 m应用于快照数据学习细胞动力学的问题。值得注意的是，[SF] 2 m是在高维度中准确模拟细胞dynamics的第一种方法，并且可以从模拟数据中恢复已知的基因调节网络。我们的代码可在https://github.com/ atong01/conditional-flow-matching的TorchCFM软件包中找到。
心流的余辉：音乐家心流的神经关联
摘要 心流是一种最佳或高峰体验状态，通常与专业和创造性表现有关。音乐家在演奏时经常体验到心流，然而，由于神经数据中存在大量伪影，这种难以捉摸的状态背后的神经机制仍未得到充分探索。在这里，我们通过关注心流体验后立即进入的静息状态来绕过这些问题。音乐家演奏了预期会可靠地引发心流状态的乐曲，并作为对照，演奏了不会引发心流的音乐作品。在心流状态之后，我们观察到上部 alpha（10-12 Hz）和 beta（15-30 Hz）波段的频谱功率更高，主要是在大脑前额叶区域。使用相位斜率指数进行的连接分析显示，右额叶簇影响了 θ（5 Hz）波段左颞叶和顶叶区域的活动，在报告高倾向性心流的音乐家中尤其明显。前顶叶控制网络内的 θ 波段连接促进了认知控制和目标导向注意力，这对于实现心流状态可能至关重要。这些结果揭示了与音乐家的即时心流后状态相关的大规模振荡相关性。重要的是，该框架有望在实验室环境中探索心流相关状态的神经基础，同时保持生态和内容有效性。
化学成分，流和鼓在...
Appendix ............................................................................................................................................... 61-67
搭载量子流
我们预见到可以在受量子纠错码 (QECC) 保护的量子比特流上搭载经典信息。为此，我们提出了一种通过故意引入噪声在量子流上发送经典比特序列的方法。这种噪声会引发一个受控的征兆序列，可以在不破坏量子叠加的情况下对其进行测量。然后可以使用这些征兆在量子流之上编码经典信息，从而实现多种可能的应用。具体而言，搭载量子流可以促进量子系统和网络的控制和注释。例如，考虑一个节点彼此交换量子信息的网络 [1-7]。除了用户数据之外，网络运行还需要同步模式、节点地址和路由参数等控制数据。在经典网络中，控制数据会消耗物理资源。例如，带内同步要求传输节点在数据流中插入特定模式的比特（消耗额外带宽）来分隔数据包，而接收节点则要求从传入的比特中搜索此类模式 [8]。然而，将量子比特作为控制数据插入对量子网络来说并不是一个可行的选择，因为测量会破坏量子态叠加 [9]。出于这个原因，一些研究断言量子网络将需要经典网络来实现带外信令和控制 [7]。另一方面，参考文献 [10-12] 开发了将经典比特和随机数（使用连续变量）一起传输以实现量子密钥分发 (QKD)，以增强经典网络的安全性。相反，我们渴望将经典比特和量子比特（使用离散变量）一起传输，以控制量子网络。
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
当运动员报告时我们做错了什么... - ADDI
1 西班牙毕尔巴鄂巴斯克大学体育活动与运动系，2 西班牙阿拉瓦阿拉维斯体育学院，3 西班牙穆尔西亚圣安东尼奥天主教大学，4 西班牙托莱多卡斯蒂利亚—拉曼恰大学体育科学学院运动训练实验室，5 英国牛津布鲁克斯大学体育与健康科学系，6 克罗地亚萨格勒布萨格勒布大学运动机能学学院，7 塞尔维亚诺维萨德诺维萨德大学体育与体育教育学院，8 葡萄牙维拉雷亚尔特拉什奥斯蒙特斯和上杜罗大学 (UTAD) 体育科学、健康科学与人类发展研究中心 (CIDESD)，9 澳大利亚维多利亚州墨尔本维多利亚大学体育与运动科学学院体育、锻炼与积极生活研究所，10 西班牙穆尔西亚天主教大学高性能运动研究中心，11西班牙穆尔西亚天主教大学体育科学系，12 西班牙奥林匹克委员会，马德里，西班牙，13 西班牙索里亚巴利亚多利德大学索里亚校区健康科学学院生物化学分子生物学和生理学系，14 西班牙奥维耶多阿斯图里亚斯公国阿维莱斯和健康研究所 (ISPA) 运动医学地区单位
选择，计划和做 - 每日体育锻炼计划者
家庭通过NC合作扩展，EFNEP和北卡罗来纳州公共卫生部，营养服务部以及社区以及健康与预防分支机构的临床联系之间的合作开发了聪明和移动的家庭。扩大的食品和营养教育计划（EFNEP）由美国农业部，国家食品和农业研究所（USDA/NIFA）资助。USDA是机会均等的机会提供者和雇主。
漏洞扫描仪无法做供应链安全
物理设备是高度复杂的系统，它依赖数量令人难以置信的组件：正确配置的安全启动设置，维护DBX吊销数据库，Intel Boot Guard功能，TPM，Intel Management Engine（ME），Microsoft System System Guard Secure Launch，System Management，系统管理模式等。任何组件中的错误配置或弱点都会导致整体系统的完整性丧失。相同的原理扩展到系统中的许多组件。例如，即使在完全安全的启动过程之后，缺乏DMA保障措施（PDF）也可以允许攻击者对系统内存的控制。