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从数据到可人工验证的研究论文
结果 在自动驾驶模式下，仅提供带注释的数据，数据到论文便会提出假设、设计研究计划、编写和调试分析代码、生成和解释结果，并创建完整的、信息可追溯的研究论文。尽管数据到论文创建的手稿的研究新颖性相对有限，但该过程展示了从数据中自主生成从头定量见解的能力，例如揭示健康指标与临床结果之间的关联。对于简单的研究目标和数据集，完全自主的周期可以创建手稿，这些手稿可以独立概括同行评审的生物医学出版物的发现，并且在约 80% 到 90% 的情况下不会出现重大错误。然而，随着目标或数据复杂性的增加，人类的共同驾驶对于确保准确性和整体质量至关重要。通过跟踪各个步骤中的信息流，该平台创建了“数据链”手稿，其中下游结果以编程方式链接到上游代码和数据，从而为科学输出的可验证性设定了新标准。
可验证的秘密共享来自对称密钥密码学，具有改善的乐观复杂性
摘要。在本文中，我们提出了可验证的秘密共享（VSS）方案，以确保同步模型中的任何诚实多数，并且仅使用对称键的加密工具，因此具有明显的后量词安全性。Compared to the state-of-the-art scheme with these features (Atapoor et al., Asiacrypt ‘23), our main improve- ment lies on the complexity of the “optimistic” scenario where the dealer and all but a small number of receivers behave honestly in the sharing phase: in this case, the running time and download complexity (amount of information read) of each honest verifier is polylogarithmic and the total amount of broadcast information by the经销商是对数；在Atapoor等人的上述工作中，所有这些复杂性都是线性的。同时，我们就“悲观”案件的先前工作保留了这些复杂性，在这种情况下，经销商或O（n）接收者会积极作弊。新的VSS协议在多方计算中引起了人们的关注，在多方计算中，各方以经销商的身份运行一个VSS，例如分布式关键生成协议。在Boneh等人的模型中，我们的主要技术手柄是多项式低度的分布式零知识证明。（加密’19），如果说明（在这种情况下为证人多项式评估）分布在几个验证者之间，则每个验证者都知道一个评估。使用类似于星期五的折叠技术（Ben-Sasson等，ICALP '18），我们构建了这样的证明，每个验证者都会接收到聚类信息并在Polylogarithmictim中运行。
由英国合作组织开发和验证的人工智能自动左心室尺寸评估
结果：在验证数据集中，AI 左室内径的精度 SD 为 3.5 毫米。具体而言，个人专家测量值与专家共识的精度 SD 为 4.4 毫米。AI 与专家共识之间的组内相关系数为 0.926（95% CI，0.904–0.944），而个人专家与专家共识之间的组内相关系数为 0.817（0.778–0.954）。对于室间隔厚度，AI 的精度 SD 为 1.8 毫米（组内相关系数，0.809；0.729–0.967），而个人的精度 SD 为 2.0 毫米（组内相关系数，0.641；0.568–0.716）。对于后壁厚度，AI 的精度 SD 为 1.4 毫米（组内相关系数，0.535 [95% CI，0.379–0.661]），而个人的精度 SD 为 2.2 毫米（0.366 [0.288–0.462]）。我们展示了所有图像和注释。这突出了具有挑战性的病例，包括图像质量差和锥形心室。
信任框架：开拓电话身份验证的新时代
尽管有呼叫身份验证技术的承诺，但仍然存在挑战。这些包括技术和非技术局限性。最突出的是在越来越多的和较大的承运人及其客户中动摇的不均匀实施，以及提供者的信任问题，这些宣言的证明声明没有完全或适当地对其所有呼吁实施KYC实践。对于企业呼叫场景尤其如此，在该场景中，呼叫不是源自承运人和提供商（即原始服务提供商或OSP），直接需要几乎不可能理解上游客户的流量以及合法的电话号码和客户协会的任务。对OSP认证确定的关注以及将“ A”作为主要目标的错误动机不幸地分散了该行业的注意力，而不是实施真正被认为是主要目标的事情。一致的KYC并呼叫对真正负责任的呼叫方和电话号码的实际负责受让人的身份验证，应该是我们的行业目标和重点。
具有有效公共验证的完全同态加密
我们提出了一种有效的公开性验证的完全同态加密方案，该方案能够通过密文评估任意布尔电路，还产生了正确的同质计算的简洁证明。我们的方案基于DUCAS和MICCIANCIO（EUROCRYPT'15）提出的FHEW，我们将Ginx同型累加器（Eurocrypt'16）结合起来，以改善自举效率。为了使证明效果生成证明，我们将广泛使用的Rank-1约束系统（R1C）推广到环设置并获得环R1C，并在FHEW中属于同型同态计算。特别是，我们开发了在环R1C中有效表达的技术，即“非算术”操作，例如用于FHEW结构中使用的小工具分解和模量切换。我们通过将RING R1CS实例转换为多项式的汇总检查协议，然后将其编译为简洁的非交互式证明，通过将基于晶格的基于晶格的多项式承诺纳入Cini，Malavolta，Malavolta，Nguyen，nguyen和Wee（Wee（Wee）（Wee（Crypto'24））。结合在一起，我们公开的可验证的FHE方案依赖于有关晶格问题的标准硬度，以便在时间O（| c | 2·Poly（λ））和大小O（log 2 | C | C |·Poly（λ））中产生简洁的电路C的简洁证明。此外，我们的计划还实现了Walter（EPRINT 2024/1207）的最近提议的IND-SA（在半活性攻击下没有可区分性），当可以验证同型计算时，该安全性准确地捕获了客户数据隐私。
评估人体组织单细胞 RNA 测序对药物靶标验证的影响
虽然使用单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 来了解靶标生物学已得到充分证实，但其在提高治疗靶标临床成功率方面的预测作用仍未得到充分探索。受先前关于遗传证据与临床成功之间关联的研究的启发，我们使用已知药物靶标基因的回顾性分析从 scRNA-seq 数据中识别靶标临床成功的潜在预测因子。我们研究了成功的药物靶标是否与疾病相关组织中的细胞类型特异性表达（细胞类型特异性）有关，以及与健康对照相比疾病患者中的细胞类型特异性过度表达（疾病细胞特异性）有关。通过分析疾病和组织的 scRNA-seq 数据，我们发现细胞类型和疾病细胞特异性都是进入临床开发的靶标中富集的特征，并且疾病相关组织中的细胞类型特异性可以可靠地预测靶标从 I 期到 II 期的进展。虽然 scRNA-seq 分析确定了比直接遗传证据更大且互补的靶标空间，但它与特异性和药物批准的关联似乎不太明确。我们讨论了如何进一步扩展和协调单细胞数据集、在目标发现中更复杂地整合这些数据、以及改进跟踪临床试验结果的方法，以增强我们在未来利用 scRNA-seq 洞察力进行药物开发的能力。
利用生物标志物和转化医学实现临床前安全性——推进动物试验替代方法验证的经验教训
摘要 本文探讨了转化医学中已建立的原则在利用生物标志物推进临床前安全性评估中动物试验替代方法验证方面的潜力。它特别研究了这些原则如何增强新方法 (NAM) 的预测能力、机制理解和人类相关性。转化医学的关键概念，例如适合目的的验证、基于证据的方法和综合测试策略，已经应用于 NAM 的开发和验证。本文讨论了实施基于生物标志物的方法所面临的挑战，包括标准化、相关性证明、监管接受和解决生物复杂性。它还强调了通过合作努力、技术创新和监管演变取得进步的机会。案例研究展示了生物标志物在临床前安全性中的成功应用，而未来展望则探索了多组学整合、微生理系统和人工智能等新兴趋势。本文强调了生物标记和转化科学方法在使用 NAM 时创建更具预测性、效率和道德的临床前安全评估范例的潜力。使用生物标记可以实现与人类相关的模型的机制验证，并提供一种将 NAM 的变化与动物或临床研究结果联系起来的方法。通过利用这些工具，该领域可以努力减少对动物测试的依赖，同时提高安全预测的准确性和与人类的相关性。
RISC-V功能验证的强化学习框架
在数字设计上下文中的验证是在释放或部署系统之前测试和验证其行为的过程。这是设计过程的基础部分，由于获得完整覆盖的复杂性，通常需要超过一半的开发时间。传统的验证技术，例如定向测试和约束随机测试，通常无法捕获复杂系统中的关键边缘病例。为了解决这一差距，本论文探讨了钢筋学习（RL）在RISC-V内核的功能验证中的应用，这些核心正在变得越来越流行，特别是通过自动生成的组装代码来增强测试覆盖范围。此调查首先要为RISC-V内核建立一个测试台，旨在使用SystemVerilog（SV）中的通用验证方法（UVM）和Spike指令将模拟器与黄金模型相同。然后将测试台转换为基于Python的环境，使用PYUVM库和Verilator作为模拟器，以启用开源设置。这有助于与流中所需的其余组件的集成，例如自定义指令生成器和覆盖范围集合，为闭环指令生成和核心状态观察提供了灵活的框架。我们此时介绍RL代理，以基于覆盖范围指标和中央处理单元（CPU）状态（例如，注册文件和程序计数器）指导指令生成器。在两种情况下，都进行了不同的状态向量和奖励功能。由于动作空间是如此巨大，并且从未被其他研究作品解决，因此第一代理实施涉及定制的RL代理，依靠体育馆对环境具有标准的API。它使用基于神经网络的深Q学习代理作为函数近似器，分为状态编码器和专业的儿童神经网络（NN），以避免动作空间大小的爆炸。第二种方法使用StableBaseline 3（SB3）库，提供已建立的RL算法，包括近端策略优化和多输入策略。最后，我们将RL代理商获得的训练后结果与通过向指令生成器请求随机指令获得的平均覆盖范围进行了比较。第一代理方法由于NN没有融合而没有显示出任何改进，这是由于
分析人类围栏相互作用的方法：一项针对需求开发和验证的试点研究
被定义为能够通过利用生成模型来生产各种格式和不同任务的新内容”（Garc´ıa-pe〜nalvo and v´azquez-ingelmo，2023年），对话性Genai（Cgenai）已经启发了他们在系统中的启发研究人员（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau）（Perrreau），2024年）在受到要求工程估值之后（例如; Arora等。，2023）。从先前的研究中看，对人类 - 哥伦斯相互作用的研究（H-cgenai.i）似乎因缺乏适合其特定生成性质的方法学工具而受到影响，从而增加了其研究和测试的困难。此外，主要是理论工作或自我示威的集中度表明，与最终用户的经验证明少数，表示没有验证拟议的准则或模板（Rapp etal。，2023）。为了减少这一知识差距，这项试验研究的重点是开发和试验一种支持基于过程评估的混合方法。研究方法是在案例研究中评估的，该案例研究旨在分析提示有条不紊的建议对要求定义的影响，这是研究问题的一部分：促使指南和模板如何影响需求定义的质量？这项研究旨在提出H-Cgenai的新方法。I分析与人类科学观点和实践的整合。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。据作者所知，以前没有研究为系统工程环境提出了这种方法。希望在用例中的方法应用的结果和观察值希望支持由系统工程师和Cgenai组成的启用系统的规范，设计和评估。
联想验证的零售设计：简化的部署和管理
Test Cases ......................................................................................................................... 6