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ORAI通道抑制剂BTP2限制了Tulane病毒和...
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该预印本版的版权持有人于2025年2月24日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.23.639787 doi：Biorxiv Preprint
电力流动气流在电网通道中诱导的电流动力气流的数值建模
我们建议在纠缠交换协议中使用混合纠缠，作为对两个当事方高度有限的钟声国家进行分配的手段。这项工作中使用的混合纠缠被描述为离散变量（FOCK状态）和连续变量（CAT状态叠加）纠缠状态。我们在通过射影的真空 - 一个photon测量和通过平衡的同伴检测中检测到这些状态之前，在两个传播连续变量模式之间建模光子损失水平相等和不相等。我们研究了本协议中选择的测量方案的同性恋测量缺陷以及相关的成功概率。我们表明，我们的倾向交换方案具有弹性的光子损失水平，以及两种传播模式之间的平均不相等损失水平，并以其他混合纠缠方案的改善，以相干性状态叠加作为传播模式，这种损失弹性比其他混合纠缠方案有所改善。最后，我们得出结论，我们的协议适用于潜在的量子网络应用程序，当与合适的纠缠术方案一起使用时，需要两个节点在5-10 km的距离内共享纠缠。
开发非阿片类药物，nav1.7特定的钠通道...
本演示文稿中的前瞻性语句陈述包含“前瞻性陈述”，在美国的含义中1995年的私人证券诉讼改革法案，遭受重大风险和不确定性。本演讲中包含的所有陈述，除了历史事实的陈述外，都是前瞻性的陈述。在本演讲中包含的前瞻性陈述可以通过使用诸如“预期”，“相信”，“思考”，“估算”，“估算”，“期望”，“期望”，“求职”，“求职”，“五月”，“可能”，“可能”，“计划”，“计划”，“潜在”，“预测”，“建议”，“ targe”，“否定”，“”，“ AIL”，“”，“”，“”，“”，“”，“”，“”，“”，“”表达式，尽管并非所有前瞻性陈述都包含这些单词。前瞻性陈述是基于当前对Dogwood Therapeutics，Inc。（“ Dogwood”）的期望，并且受到难以预测的固有的不确定性，风险和假设，包括与与Dogwood候选人有关的当前和未来临床研究的风险，时间和未来和未来临床研究有关的风险。此外，某些前瞻性陈述是基于对未来事件的假设，而这些事件可能无法准确。在截至2023年12月31日止年度的年度10-K/A表格的年度报告中，这些风险和其他不确定性在标题为“风险因素”的部分中更全面，以及截至2024年9月20日的季度季度季度报告的季度报告，该报告截至2024年9月20日，该报告截至2024年，该报告均提交了证券和交易委员会。本演示文稿中包含的前瞻性陈述是从本日期开始的，除非适用法律规定，dogwood却没有义务更新此类信息。
在虚拟化云环境中利用侧向通道漏洞：
2,3,4学生，网络安全系，Paavai工程学院，Namakkal Abstract Cloud Computing对虚拟化的依赖引入了安全风险，尤其是侧道通道攻击，这些攻击利用共享资源来推断敏感数据。这些攻击利用CPU缓存，内存访问模式，时机变化和功耗来从共同定位的虚拟机（VMS）中提取机密信息。本文在虚拟化的云环境中分类了新兴的侧道渠道威胁，分析攻击向量，例如基于缓存的基于内存，基于内存，功率分析，时机和基于网络的侧向通道攻击。它还评估了现有的对策，包括基于硬件的隔离，软件防御和管理程序级别的安全性增强功能。此外，本文探讨了跨VM侧向通道攻击的现实案例研究，并提出了未来的缓解策略，例如AI驱动的异常检测，量子弹性加密和安全的硬件创新。解决这些漏洞对于确保数据机密性和对多租户云基础架构的信任至关重要。加强针对侧通道攻击的防御能力将在云计算的未来安全性中起关键作用。关键字：云安全性，侧渠道攻击，管理程序安全性，多租户云环境简介云计算通过提供可扩展，成本效益和需求计算资源来改变现代IT基础架构。各个行业的组织越来越依赖云服务来存储，处理和管理敏感数据。在云计算的核心上是虚拟化，它使多个虚拟机（VM）能够通过管理程序在共享的物理硬件上操作。虚拟化增强了资源利用率和运营效率，但它也引入了安全风险，尤其是侧通道攻击。侧通道攻击通过共享硬件资源而不是利用软件漏洞来利用间接信息泄漏。在多租户云环境中，攻击者可以通过分析缓存访问模式，内存交互，时机变化，功耗或网络流量来提取敏感数据。与通常需要直接访问目标系统的常规攻击不同，侧渠道攻击使对手可以从共同居民VM中推断机密信息，而不会违反传统的安全机制。日益增长的基础设施 - AS-A-Service（IAAS）和平台为AS-AS-Service（PAAS）模型增加了侧向通道攻击的风险，因为不同的租户经常共享相同的物理
基于 fNIRS 的神经反馈治疗中，针对 DL-PFC 的主观控制感与通过短通道校正确定的神经激活有关
神经反馈 (NF) 训练是一种很有前途的预防和治疗方法，可预防和治疗大脑和行为障碍，背外侧前额叶皮层 (DL-PFC) 是一个相关的研究区域。功能性近红外光谱 (NIRS) 最近已应用于 NF 训练。然而，这种方法对脑外血管化高度敏感，这可能会对皮质活动的测量造成偏差。在这里，我们通过评估生理混杂因素在不同信号过滤条件下通过短通道离线校正对 NF 成功的影响，检查了针对 DL-PFC 的 NF 训练的可行性及其特异性。我们还探讨了个人心理策略是否会影响 NF 成功。30 名志愿者参加了一次 15 次 NF 试验，他们必须提高双侧 DL-PFC 的氧合血红蛋白 (HbO2) 水平。我们发现，0.01–0.09 Hz 带通滤波比 0.01–0.2 Hz 带通滤波更适合突出显示仅限于 DL-PFC 中的 NF 通道的大脑激活。保留 15 次最佳试验中的 10 次，我们发现 18 名参与者（60%）成功控制了他们的 DL-PFC。使用短通道校正后，这一数字下降到 13 名（43%）。一半的参与者报告了积极的主观控制感，而“欢呼”策略似乎对男性更有效（p < 0.05）。我们的结果显示，在一次会话中 DL-PFC fNIRS-NF 就成功了，并强调了考虑皮质外信号的价值，这会对 NF 训练的成功和特异性产生深远影响。
设计三个通道升压转换器的设计...
摘要：由于人口的增长，该国对电力的需求正在增加。为了满足峰值负载需求，可再生能源（例如A.C.输入）可以与常规来源一起使用。但是，非线性电子设备的广泛使用导致网格连接系统中的功率质量问题。这是因为电源电子转换器将谐波注入系统，从而导致各种问题。在这项研究中，使用边界传导模式（BCM）提升和功率因数校正（PFC）转换器来提高功率质量。BCM DC-DC转换器是高频转换器，可通过降低DC总线电压来调节不受管制的d.c.功率并降低MOSFET上的电压应力。使用交织的脉冲宽度调制（PWM）来管理开关。减少进入和交付纹波电流并允许减少输出电容。DC-DC转换器的三个基本配置是雄鹿，增压和降压转换器。降压转换器可以降低或增加输入电压，而增强转换器由于其低和不受监管的输出电压而通常用于可再生能源系统中。通过模拟和硬件实施进行输出评估，从而显着提高了功率因数。
博士职位 保护深度学习硬件加速器免受故障注入和侧通道攻击
在深度学习硬件安全环境中，有报道称 DNN 实现受到的本地和远程攻击越来越多 [3]。这些攻击包括利用功耗 [5–7] 或电磁 (EM) 辐射 [8–10] 的侧信道分析 (SCA) 攻击 [4]，以及故障注入 (FI) 攻击 [11–13]。SCA 攻击会破坏机密性，使秘密深度学习资产（模型、私有数据输入）得以恢复，从而危及隐私并通过模型逆向工程进行伪造；FI 攻击会破坏完整性，通过错误分类和受控行为改变预期性能，以及可用性，通过拒绝访问或降低质量或性能使系统变得无用 [14]。由于 AI 边缘设备的可访问性和暴露性更高，因此对它们发起的物理 SCA 和 FI 攻击尤其令人担忧。然而，这些攻击不再需要对目标进行物理访问，因为云端和数据中心采用 FPGA 也使它们成为可以通过软件触发的远程硬件攻击的目标 [15]。
ISO722X双通道数字隔离器数据表（Rev. S）
（1）应根据应用程序的特定设备隔离标准来应用蠕变和间隙要求。应注意保持板设计的爬路和间隙距离，以确保隔离器在印刷电路板上的安装垫不会降低此距离。印刷电路板上的蠕变和清除相等。技术，例如在印刷电路板上插入凹槽和/或肋骨来帮助增加这些规格。（2）此耦合器仅适用于最大工作等级内的基本电绝缘材料。应通过适当的保护电路确保对安全等级的遵守。（3）明显电荷是由部分放电（PD）引起的电气放电。（4）屏障每一侧的所有销钉都绑在一起创建了两个末端设备
优化的多通道与常规TDC的功效用于重大抑郁症治疗：一项随机对照试验
nitsche 1,8，90 1心理学和神经科学系，莱布尼斯莱布尼兹工作环境和人为因素研究中心，德国多特蒙德2学院2认知科学学院，基础科学研究所（IPM），伊朗伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗科学系3号，医学院，伊朗科学院校，医学院4.大脑，认知和行为，拉德布德大学，荷兰Nijmegen 5信息技术和电气工程系，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士6号，瑞士6生物医学工程系，电气工程学院，K。N.伯特利基金会的医院精神病学和心理治疗诊所9德国心理健康中心，德国Bochum。 *相应的作者
具有间断性的 BCI 的黎曼通道选择......
摘要— 目标：会话间非平稳性是当前脑机接口 (BCI) 面临的主要挑战，会影响系统性能。在本文中，我们研究了使用通道选择来减少黎曼 BCI 分类器的会话间非平稳性。我们使用协方差矩阵的黎曼几何框架，因为它具有鲁棒性和良好的性能。当前的黎曼通道选择方法不考虑会话间非平稳性，通常在单个会话中进行测试。在这里，我们提出了一种新的通道选择方法，该方法专门考虑非平稳性影响，并在多会话 BCI 数据集上进行评估。方法：我们使用顺序浮动后向选择搜索策略删除最不重要的通道。我们的贡献包括：1) 在黎曼框架中通过不同标准量化多类问题中非平稳性对大脑活动的影响；2) 一种预测 BCI 性能是否可以通过通道选择提高的方法。结果：我们在三个基于多会话和多类心理任务 (MT) 的 BCI 数据集上评估了所提出的方法。与使用所有通道相比，它们可以显著提高受会话间非平稳性影响的数据集的性能，并且在所有数据集上都明显优于最先进的黎曼通道选择方法，尤其是在选择小通道集大小时。结论：通过通道选择降低非平稳性可以显著提高黎曼 BCI 分类准确性。意义：我们提出的通道选择方法有助于使黎曼 BCI 分类器对会话间非平稳性更具鲁棒性。索引词——脑机接口、EEG、黎曼流形、通道选择、非平稳性。