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World File Search System计算的
来自安全多方计算的Quantum签名
我们使用“头号MPC”范式提供了几种新的签名模式。他们中的大多数都具有质量后艺术状态的现有模式竞争。它们产生的签名尺寸在5到20公斤（对于128位的安全级别）之间，并且钥匙很小（小于200个字节）。这些模式的安全性的分支问题非常多样化。某些图是基于误差代码理论的安全假设，例如在困难中解决综合征解码问题的问题。其他图依赖于二合一的二次方程系统，子组件总和或采矿问题的问题。
用于情感计算的可解释人工智能
RUI MAO 是新加坡南洋理工大学的研究员、首席研究员。他获得了阿伯丁大学的计算机科学博士学位。他的研究兴趣包括计算隐喻处理、情感计算和认知计算。他和他创立的公司开发了第一个使用现代语言搜索中国古诗词的神经网络搜索引擎 (haps://wensousou.com)，以及一个用于语言和概念隐喻理解的系统 (haps://metapro.ruimao.tech)。他以第一作者的身份在顶级会议和期刊上发表了多篇关于情感计算的论文，例如 ACL、AAAI、IEEE ICDM、InformaRon Fusion 和 IEEE TransacRons。他曾担任 COLING 和 EMNLP 的领域主席以及 Expert Systems、InformaRon Fusion 和 NeurocompuRng 的副主编。
通过托特特误差分析的量子计算量子计算的精炼资源估计
对振动分子光谱的准确模拟在常规计算机上很昂贵。与电子结构问题相比，量子计算机的振动结构问题的研究较少。在这项工作中，我们准确地估算了量子量的量子，例如逻辑柜和量子门的数量，这些量子是在实体量子计算机上计算的振动结构所需的。我们的AP-PRACH基于量子相估计，并专注于耐断层的量子设备。除了通用化学化合物的渐近阶段外，我们还对模拟在振动结构计算中所需的量子资源进行了更详细的分析。杠杆嵌套的换向器，与先前的研究相比，我们对猪肉误差进行了深入的定量分析。最终，这项工作是分析振动结构模拟中潜在的量子优势的指南。
G4-DNA和G4-RNA在类开关重组中的作用以及B淋巴细胞中的其他法规 基于氨基吡咯支架的HIV-1核素蛋白的一类有效抑制剂 具有有限容量能量队列的多类能量数据包网络 多电源EM免疫的实验表征 根据BET方程计算的表面积如何可重现？ 基于离子电活性聚合物的三层微型演员的建模，分析和表征
摘要：成熟的B细胞通过类开关重组（CSR）显着使免疫球蛋白（IG）生产多样化，从而允许遥远的“开关”区域的连接。CSR是由Activation诱导的脱氨酶（AID）启动的，该酶（AID）靶向在转录的靶向S区域的单链DNA中充分暴露的细胞糖苷，具有对WRCY基序的特定亲和力。在MAM-MALS中，富含G的序列还存在于S区域，形成有利于CSR的规范G-四链体（G4S）DNA结构。与G4-DNA（G4配体）相互作用的小分子被证明能够在B淋巴细胞中调节CSR，这要么积极地（例如核苷二磷酸激酶同工型）或负面的（例如RHPS4）。G4-DNA也与转录的控制有关，由于它们对CSR和转录调控的影响，富含G4的序列可能在B细胞恶性肿瘤的自然史上起作用。由于G4-DNA位于基因组中的多个位置，尤其是在癌基因启动子中，因此尚待澄清它如何更具体地促进生理学中的合法CSR，而不是致病性易位。G4结构在转录DNA和/或相应的转录本和重组中的特定调节作用似乎是理解免疫反应和淋巴结发生的主要问题。
揭开量子计算的神秘面纱
预计量子计算机将很快解决非对称密钥算法，如 RSA、Diffie-Hellman (DH) 和椭圆曲线密码 (ECC)。对称加密比非对称加密数学性更低，因为它使用相同的密钥来加密和解密数据。因此，对称加密不会受到量子计算的威胁。像 RSA 这样的非对称加密依赖于寻找大数的质因数。RSA 如今是可靠的，因为即使使用最好的超级计算机，通过蛮力寻找质因数的成本也高得令人望而却步。然而，量子计算对 RSA 加密构成了风险，因为它有可能通过叠加找到质因数。一旦发生这种情况，全球的 RSA 系统将面临严重风险，互联网通信将陷入停顿。
专注于神经形态计算的基准
神经形态（脑启发）计算技术一直引起了研究人员的关注。最近，这种兴趣已经扩展到了商业领域，IBM和英特尔等主要工业参与者探索了技术，以及将神经形态解决方案商业化的启动公司，例如在低功率边缘系统中推断应用程序，通过到GPU的数据中心规模的替代方案，用于大型语言模型的GPU替代方案。随着这种商业兴趣的日益增长的重要性，能够比较和对比替代神经形态产品的优势和劣势，范围从米德（Mead）通过新颖的设备技术（例如，诸如Memristors）（例如，诸如MEAD）提供了基于内在的数字技术和大型数字技术的新型设备技术（例如，通过新颖的设备技术）提供的新型设备技术（例如，通过新型设备技术）偏爱米德（Mead）的开创性工作的替代性和缺点。这种比较需要基准作为比较的基础，但是当前神经形态技术的纯粹多样性为前瞻性基准带来了困难。这个重点问题旨在汇集一些关于神经形态基准测试的一些早期思考。这有各种形式，包括比较在两个不同的神经形态平台上的相同应用程序，并查看哪些应用显示出比常规解决方案具有神经形态优势。收集的论文代表了关于神经形态基准挑战的早期观点，但它们与此事的最后一句话相去甚远 - 在这里还有很多事情要做！
氢吸附计算计算的科学计量分析
快速工业化促使经济增长和人口增加，但也导致了重大的环境问题和能源短缺。要有效地应对这些挑战并朝着碳中性能源框架迈进，检查清洁能源选择并减少对化石燃料的依赖至关重要。在这些替代方案中，由于其能量密度和环境亲和力（既丰富又可再生），氢气作为领先的候选者脱颖而出。本研究对根据国家和作者身份进行了详细概述了有关氢吸附和存储的年度科学活动。该研究旨在评估该领域的演变，其主题转变以及全球合作的动态。目前的研究是在2000年至2022年的数据库Web网络网络网络中进行的，使用了与氢吸附，存储和密度功能理论相关的一组预定的关键字集。用RSTUDIO的BiblioMetrix软件包分析了检索到的数据，以评估出版趋势，三个不同时期的研究进化和全球协作网络。当前的研究重点是确定总共2183个文档，后来根据其与氢存储主题相关的评估和组织。在本工作中，评估了881篇文章的资格，通过学位和Pagerank指标确定了60项关键研究，研究的演变在整个三个关键阶段都深入研究。该研究探讨了国家之间的全球合作网络，并确定了该领域的有影响力的作者和领先期刊。所确定的三个不同时期是：初始阶段（2000-2008），其标志着离子液体和氢存储的基本工作。中级阶段（2009-2015）见证了科学生产的增加，以关注金属有机框架的基本原理和方法论。当前阶段（2016-2022）的特征是最佳生产力，突出了对纳米管和电催化剂的创新研究，这些研究促进了有效产生氢的生产。通过鉴定关键趋势，这项研究突出了正在重塑氢存储景观的新型材料和技术的出现。这样的进步指向未来研究和创新的潜在方向，从而在可持续能源解决方案的发展中发挥了至关重要的作用。这项文献计量学研究对定义氢吸附和储存研究领域的不断发展的趋势，贡献和协作动力学有很大的见解。
通过基于密度的基组校正实现化学精确量子计算的捷径。
我们建议使用 GPU 加速的状态向量模拟，通过基于密度的基组校正将量子计算假设嵌入密度泛函理论，以获得分子的定量量子化学结果，否则这些结果将需要使用数百个逻辑量子位进行强力量子计算。事实上，鉴于当前量子处理器的量子位能力有限，在最小化量子资源的同时获取化学系统的定量描述是一项重大挑战。我们通过将基于密度的基组校正方法（应用于任何给定的变分假设）与即时制作专门针对给定系统和用户定义的量子位预算的基组相结合，接近完整基组极限，从而为化学精确量子计算提供了一条捷径。所得到的方法自洽地加速了基组收敛，提高了电子密度、基态能量和一级性质（例如偶极矩），但也可以作为量子硬件计算的经典后验能量校正，预期应用于药物设计和材料科学。
Toffoli-Hadamard 路径和的完备性以及量子计算的二元片段
“路径求和”形式主义是一种符号化操作描述量子系统的线性映射的方法，也是用于形式化验证此类系统的工具。我们在此给出了该形式主义的一组新重写规则，并表明它对于“Toffili-Hadamard”是完整的，这是量子力学最简单的近似通用片段。我们表明重写是终止的，但不是汇合的（这是片段普遍性所预期的）。我们使用路径求和和图形语言 ZH-Calculus 之间的联系来实现这一点，并展示了公理化如何转化为后者。最后，我们展示了如何丰富重写系统以达到量子计算二元片段的完整性——通过将具有二元 π 倍数的相位门添加到 Toffili-Hadamard 门集来获得——特别用于量子傅里叶变换。