我们定义了一次性签名的概念,即任何密钥都只能用于签署一条消息,然后自毁的签名。虽然这样的签名在经典方法中当然是不可能的,但我们使用量子无克隆构造了一次性签名。具体来说,我们证明了这种签名相对于经典预言机而存在,然后我们可以使用已知的不可区分混淆方案启发式地对其进行混淆。我们证明了一次性签名在混合量子/经典加密任务中有许多应用,其中所有通信都必须是经典的,但允许局部量子操作。应用包括一次性签名令牌、具有经典通信的量子货币、去中心化的无区块链加密货币、具有不可克隆密钥的签名方案、非交互式可认证最小熵等等。因此,我们将一次性签名定位为新型量子加密协议的强大新基石。
本文基于与归一化采样的高斯核或综合高斯内核的卷积,对高斯衍生物的两种混合离散方法的性质进行了分析。研究这些离散方法的动机是,在相同规模水平上需要多个阶的多个空间衍生物时,与基于更直接的衍生近似值相比,它们基于基于更直接的衍生近似值而具有更高的效率相比,它们基于具有较高的衍生性速率,以示例性衍生性衍生性不能衍生性不能进行。我们根据定量绩效指标来表征这些混合离散方法的特性,同意它们所暗示的空间平滑量,以及它们从量表 - 流动特征探测器的相对一致性以及从自动量表选择中获得的量表的相对一致性,从尺度上的量表与尺度相关的量度相差很大,该尺度的范围与尺度的相差相差,该尺度的尺度是有效的。理论以及不同类型的离散方法之间。在设计和解释以非常精细的水平运行的规模空间算法的实验结果时,提出的结果旨在作为指导。
摘要帕金森氏病(PD)是一种进行性神经退行性疾病,影响了全球数百万。早期诊断对于管理病情和改善患者预后至关重要。这项研究研究了基于各种生物医学特征的机器学习算法检测帕金森氏病的使用。使用多种分类算法进行了比较分析,包括AdaboostClassifier,渐变BoostingClassifier,Kneighborclassifier,LGBMClassifier和随机森林分类器,以识别预测性结果中的模式。其中,Kneighborclassifier的精度最高为95%。这项研究进一步比较了整个算法的精度,回忆和F1评分,强调了在帕金森氏病检测中临床应用中机器学习的潜力。此外,该研究强调了探索先进的深度学习技术以提高预测准确性的重要性。
安全密钥生成的量子协议的设计面临许多挑战:一方面,它们需要在实验实现方面具有实用性。另一方面,它们的理论描述必须足够简单,以便对所有可能的攻击进行安全证明。这两个要求通常相互冲突,差分相移 (DPS) QKD 协议体现了这些困难:它被设计为可利用当前的光通信技术实现,而对于该协议,其代价是许多标准安全证明技术不适用于它。在发明约 20 年后,这项工作首次提出了 DPS QKD 针对一般攻击(包括有限尺寸效应)的完整安全证明。该证明结合了量子信息论、量子光学和相对论技术。我们首先给出 QKD 协议的安全性证明,该协议的安全性源于相对论约束。然后我们表明 DPS QKD 的安全性可以归结为相对论协议的安全性。此外,我们还表明,对 DPS 协议的连贯攻击实际上比集体攻击更强。我们的研究结果对安全可靠的量子通信技术的发展具有广泛的意义,因为它们揭示了最先进的安全证明技术的适用范围。
在您所描述的情形中,财务困难无疑使您的客户处于一个艰难的境地。但是,受理局不会考虑导 致财务困难的原因,而只会研究直接导致错过优先权期限的原因。如果申请人故意选择不在优先 权期限内提交申请,他 / 她将无法证明错过截止日期是非故意的,因此无法满足细则 26 之 二 .3(a)(ii) 所指的非故意的标准。由于不符合非故意的标准, 因此也无法满足细则 26 之 二 .3(a)(i) 中更严格的 “ 适当注意 ” 的标准。对于任何临时的财务困难,请您注意,缴纳所有费 用并非获得国际申请日的必要条件,费用可以在受理局收到国际申请之日起一个月内缴纳,无需 支付任何附加费( PCT 细则 14.1(c) 、 15.3 和 16.1(f) )。
由于随机噪声的正则化作用,提出了对平均值相互作用粒子系统的定量熵类型传播。与现有结果相对熵的混乱传播的现有结果不同,我们取代了相互作用粒子的初始分布与限制McKean -Vlasov SDES的有限相对熵,而有限的L 2 -Wasserstein距离 - 在某种意义上削弱了初始条件。Furthermore, a general result on the long time entropy-cost type propagation of chaos is provided and is applied in several degenerate models, including path dependent as well as kinetic mean field interacting particle system with dissipative coeffcients, where the log-Sobolev inequality for the the distribution of the solution to the limit McKean-Vlasov SDEs does not hold.
差异相对比对比(DPC)扫描透射电子显微镜(STEM)最近引起了显着的兴趣,可以在高空间分辨率下绘制静电和磁场的映射。然而,由于其对静电和磁场的同时敏感性,磁性样品上DPC测量的解释并不直接。在这项工作中,我们证明了对洛伦兹力的两个贡献可以通过电子束的时间反转操作分离。在实践中,通过重复将样品升至180后,可以通过重复DPC-STEM测量来轻松实现这种情况。两种贡献的分离允许区分静电电势的影响,例如,具有均匀成分的样品中的厚度变化与实际磁信号。这种方法与DPC-stem或更普遍地通过4D词干对磁纳米结构的研究特别相关。
1个神经生物学,生物化学与生物物理学,特拉维夫大学生命科学学院,特拉维夫69978,以色列2 Sagol School of Neuroscience,特拉维夫大学,P.O。框39040,特拉维夫6997801,以色列3部,护理,社会福利与健康科学学院,以色列海法大学,海法大学 *通信:hadarro1@gmail.com;抽象的每日压力源会引起影响健康,认知和行为的生理和心理反应。 尽管进行了广泛的研究,尽管腕上磨损的设备有可能通过远程数据收集来解决这一差距,尽管进行了广泛的研究,但在自然环境中的应力反应仍然具有挑战性。 Garmin Fitness Tracker提供的压力得分很大程度上基于HRV,必须在研究中使用之前对其进行验证。 这项研究旨在评估Garmin Vivosmart 4对HR和HRV的应力得分,这些HR和HRV来自Polar H10胸带得出的ECG记录。 进行了29名参与者的试点研究,然后进行了功率计算和主要研究的预注册,其中包括60名参与者。 在实验室会议上,同时从两个设备中收集了数据,并进行了精神压力诱导的任务。 Garmin的应力得分,平均HR,SD2/SD1和HF功率在压力和休息条件之间表现出显着差异。 此外,Garmin的压力得分与HR,RMSSD和SD2/SD1显着相关。 我们的发现表明,对精神压力的生理反应受到性和补品HRV的影响。,护理,社会福利与健康科学学院,以色列海法大学,海法大学 *通信:hadarro1@gmail.com;抽象的每日压力源会引起影响健康,认知和行为的生理和心理反应。尽管进行了广泛的研究,尽管腕上磨损的设备有可能通过远程数据收集来解决这一差距,尽管进行了广泛的研究,但在自然环境中的应力反应仍然具有挑战性。 Garmin Fitness Tracker提供的压力得分很大程度上基于HRV,必须在研究中使用之前对其进行验证。 这项研究旨在评估Garmin Vivosmart 4对HR和HRV的应力得分,这些HR和HRV来自Polar H10胸带得出的ECG记录。 进行了29名参与者的试点研究,然后进行了功率计算和主要研究的预注册,其中包括60名参与者。 在实验室会议上,同时从两个设备中收集了数据,并进行了精神压力诱导的任务。 Garmin的应力得分,平均HR,SD2/SD1和HF功率在压力和休息条件之间表现出显着差异。 此外,Garmin的压力得分与HR,RMSSD和SD2/SD1显着相关。 我们的发现表明,对精神压力的生理反应受到性和补品HRV的影响。尽管进行了广泛的研究,但在自然环境中的应力反应仍然具有挑战性。Garmin Fitness Tracker提供的压力得分很大程度上基于HRV,必须在研究中使用之前对其进行验证。这项研究旨在评估Garmin Vivosmart 4对HR和HRV的应力得分,这些HR和HRV来自Polar H10胸带得出的ECG记录。进行了29名参与者的试点研究,然后进行了功率计算和主要研究的预注册,其中包括60名参与者。在实验室会议上,同时从两个设备中收集了数据,并进行了精神压力诱导的任务。Garmin的应力得分,平均HR,SD2/SD1和HF功率在压力和休息条件之间表现出显着差异。此外,Garmin的压力得分与HR,RMSSD和SD2/SD1显着相关。我们的发现表明,对精神压力的生理反应受到性和补品HRV的影响。研究表明,GSS表明了精神压力,其可及性和无创性有望在各种研究领域中广泛使用。
2指标,几何和测量学48 2.1指标和几何I:定义和示例。。。。。。。。。。。。。。。。。48 2.2指标和几何II:Lorentzian(伪里程)指标。。。。。。。53 2.3地球方程适当时间的末端。。。。。。。。。。。。56 2.4测量方程和坐标转换。。。。。。。。。。。。。。。。60 2.5大地测量的替代行动原则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64 2.6关于两个行动原则之间的关系。。。。。。。。。。。。。。。。66 2.7仿射和非携带参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70 2.8示例:极坐标中的R 2中的测量学。。。。。。。。。。。。。。。。。。72 2.9示例:用于超级和直接产品指标的测量学。。。。。。。。。75