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胸腔科侵入性检查前应注意检查项目/药物
[参考] 1。Vikas Pathak等人，接受介入肺部程序的患者的抗凝剂和抗血小板治疗的管理，Eur Respir Rev 2017； 26：170020 2。James D.Douketis等人，执行摘要：抗血栓疗法的围手术期管理：美国胸部医师学院临床实践指南，胸部，2022年； 162：5：1127-1139 3。Indravadan J. Patel等人，介入放射学共识学会指南，围骨围骨治疗的血栓形成和出血风险，接受经皮图像引导的患者，血管和介入放射学杂志杂志，介入介绍性和介入的放射性放射学指南。 30：1168–1184 4。neuberger J等人，关于英国胃肠病学会临床实践中使用肝活检的指南，直肠2020; 69：1382–1403。doi：10.1136/gutjnl-2020-321299
官方评论（第 3 轮） - CRYSTALS-KYBER
D. J. Bernstein 写道：> NIST 于 2020 年 6 月 9 日 15:39:09 +0000 发送的电子邮件指出“我们认为 CoreSVP 指标确实表明了哪些晶格方案在设置参数时更积极和更不积极”。> > 几乎所有晶格提交都报告了其 Core-SVP 级别（量子前和量子后——让我们在这里关注量子前），与此声明以及 NIST 之前似乎鼓励使用 Core-SVP 的声明一致。> > 问题：“CoreSVP 指标”为第 3 轮 Kyber-512 分配了什么数字？> > 第 3 轮 Kyber 提交的表 4 似乎可以回答这个问题，其中列出了第 3 轮 Kyber-512 的“Core-SVP”为 2^118。我在这里有一个澄清问题： > > * 第 3 轮 Kyber 提交声称第 3 轮 Kyber-512 在“CoreSVP 指标”中为 2^118，NIST 表示它使用该指标来比较晶格方案的“激进程度”，与其他提交中使用的指标相同吗？> > 我目前的理解是答案是“否”，这意味着第 3 轮 Kyber 提交的这一部分需要忽略 NIST 宣布的比较机制，而是需要对第 3 轮 Kyber-512 Core-SVP 级别进行新的声明。> > 这是我得出这个理解的方式。如果我误解了什么，请纠正我。> > 第 2 轮 Kyber 提交的文件中列出了一个更小的数字 2^111，作为第 2 轮 Kyber-512 的“Core-SVP”。这并不直接与第 3 轮 Kyber-512 达到 2^118 的想法相矛盾：第 3 轮提交文件确定了从第 2 轮 Kyber-512 到第 3 轮 Kyber-512 的变化；也许这些变化提高了 Core-SVP 级别。> > 然而，更详细的解读似乎表明，密码系统中的这些变化不足以达到 Core-SVP 2^118，并且第三轮 Kyber 提交声称 2^118 的唯一方法是通过_改变度量_，尽管继续使用“Core-SVP”字样。
多轮协议的量子回溯
简洁论证 [Kil92、Mic94] 允许证明者说服验证者语句 x 属于语言 L，并且通信长度短于对应关系的见证长度。简洁论证已成为现代密码学的基石，并推动了许多现实世界应用的发展，如可验证计算和匿名加密货币。近年来，基于各种密码学假设，简洁论证的构造呈爆炸式增长。然而，量子计算的出现对这些进步构成了重大威胁。一方面，Shor 算法 [Sho94] 迫使我们过渡到基于后量子假设的密码系统，例如带错学习 (LWE) 问题的难度 [Reg05]。另一方面，由于量子信息的根本性质不同，一些已知的证明密码协议安全性的技术不再适用于后量子时代。最值得注意的是倒带技术，这种技术在简洁论证的安全性证明中无处不在。在倒带证明中，有人认为，如果对手在一次随机挑战中以足够高的概率取得成功，那么他一定能在多次挑战中取得成功。这种经典的直观想法在量子环境中不成立，因为测量对手对一次挑战的反应会导致不可逆转的信息丢失，这可能使其无法用于回答其他挑战。一类重要的简洁论证是基于 [ BCC + 16 , BBB + 18 ] 递归折叠技术的交互式协议，在文献中也称为 Bulletproofs 。利用密码方案的代数性质，类似 Bulletproofs 的协议可以实现比基于 PCP 和 IOP 的简洁论证 [ Kil92 , BCS16 ] 小得多的证明大小，同时保留公共币设置的好处。然而，与基于 PCP 和 IOP 的论证不同，原始的 Bulletproofs 构造不是后量子安全的，而是基于离散对数问题的难度。这激发了一系列旨在设计“后量子 Bulletproofs” [BLNS20、AL21、ACK21、BCS21] 的工作。虽然这些工作不依赖于量子不安全的加密假设，但它们对后量子安全性的分析只是启发式的，因为健全性只能在面对经典对手时才能体现出来。受此情况的启发，我们提出以下问题：
官方评论（第 3 轮）- CRYSTALS-KYBER
DJ伯恩斯坦写道：> NIST 于 2020 年 6 月 9 日 15:39:09 +0000 发送的电子邮件指出“我们认为 CoreSVP 指标确实表明哪些晶格方案在设置参数时更积极，哪些更不积极”。 > > 几乎所有晶格提交都报告了其 Core-SVP 级别（量子前和量子后——我们在这里重点关注量子前），这与此声明以及 NIST 之前似乎鼓励使用 Core-SVP 的声明一致。 > > 问题：“CoreSVP 指标”为第 3 轮 Kyber-512 分配了多少数字？ > > 第 3 轮 Kyber 提交的表 4 似乎可以回答这个问题，其中列出了第 3 轮 Kyber-512 的“Core-SVP”为 2^118。我在这里有一个澄清问题： > > * 第 3 轮 Kyber 提交声称第 3 轮 Kyber-512 在“CoreSVP 指标”中为 2^118，NIST 表示它使用该指标来比较晶格方案的“激进程度”，这与其他提交中使用的指标相同吗？ > > 我目前的理解是答案是否定的，这意味着第 3 轮 Kyber 提交的这一部分需要忽略 NIST 宣布的比较机制，而是需要对第 3 轮 Kyber-512 Core-SVP 级别进行新的陈述。 > > 这是我得出这个理解的方式。如果我误解了什么，请纠正我。 > > 第 2 轮 Kyber 提交列出了一个更小的数字，2^111，作为第 2 轮 Kyber-512 的“Core-SVP”。这并不直接与第 3 轮 Kyber-512 达到 2^118 的想法相矛盾：第 3 轮提交确定了从第 2 轮 Kyber-512 到第 3 轮 Kyber-512 的变化；也许这些变化会增加 Core-SVP 级别。 > > 然而，更详细的解读似乎表明，加密系统中的这些变化不足以达到 Core-SVP 2^118，并且第 3 轮 Kyber 提交声称 2^118 的唯一方法是通过_改变指标_，尽管继续使用“Core-SVP”字样。
重组带轮疫苗：系统评价
在Epistemoni KOS数据库中进行了搜索。该数据库定期通过多个来源的搜索进行更新，并已被验证为系统评价和随机对照试验（RCT）的全面来源。这些来源包括系统评价的COR CHANE数据库（CDSR），有效性评论摘要（DARE），PubMed，PubMed，Lilacs，Cinahl，Psycinfo，EM基础，EPPI中心证据库，系统评价和政策审查库Campbell Librals和JBI Datecation of Systematic Plectications and Immim Immim Immim Immim Imim Imim Immign。在PubMed数据库中对基本研究的识别进行了补充。所有搜索涵盖了数据库创建日期至01/04/2024的期间，没有出版日期，状态或语言的限制。搜索策略可在附录1中获得 - 补充材料的供应材料。
供应链计划指导：第 7 轮分配
1.1. 为了获得差价合约 (CfD) 分配轮次的资格，发电容量为 300 兆瓦 (MW) 或以上的陆上风能或太阳能发电站的 CfD 申请人需要向国家电网 ESO（作为交付机构）提供一份由能源安全和净零排放大臣批准就该发电站提交的供应链计划的声明。1 对于等于或大于 300MW 的陆上风能项目和等于或大于 300MW 的太阳能光伏 (PV) 项目，有单独的供应链计划调查问卷。申请人对供应链计划调查问卷评分部分的回答将接受评估，以确定是否授予此供应链计划批准声明，从而确定是否有资格参与 CfD 计划。
管道加速器指南 2024-25（第 1 轮）
背景 通过国家合作研究基础设施战略 (NCRIS) 计划，澳大利亚治疗创新协会、澳大利亚 Phenomics 和 ANSTO 的国家氘化设施支持国家研究基础设施网络，以应对 2021 年国家研究基础设施 (NRI) 路线图中的医疗产品挑战。我们共同为学术研究人员和中小企业提供各种澳大利亚转化医学研究能力，从健康和疾病的分子基础到临床试验。为了鼓励他们利用这些能力，TIA 开发了管道加速器，这是一项有竞争力的代金券式计划，可以补贴获取各种先进能力的成本。在此管道加速器轮次中，TIA 正在与澳大利亚 Phenomics 和 ANSTO 的国家氘化设施 (NDF) 合作，以扩大发现和转化医学研究所需的翻译专业知识清单。
自主轮装载器的世界建模
摘要：本文提出了一种学习世界模型的方法，用于在一堆土壤上执行自动装载动作。数据驱动的模型被学会了输出所得的桩状态，负载质量，时间和工作，并在给定输入的单个加载周期中工作，其中包括自动桶装控制器的初始桩形状和动作参数的高度图。在动态变化的环境中进行连续加载的长马计划被作为重复模型推断。由深神经网络组成的模型对来自3D多体动力学模拟的数据进行了培训，该数据对不同形状的砾石堆中的10,000多个随机加载动作进行了培训。预测负载性能的准确性和推理时间平均在1.2 ms中为95％和4.5 ms的97％。长马预测。