本文点评了一篇发表在Science的研究论文（Cooperative actions of interneuron families support the hippocampal spatial code, 10.1126/science.adv5638）。该论文结合光遗传、在体电生理记录以及机器学习算法，成功实现了在一次实验中同时研究不同亚类海马中间神经元在空间编码中的作用及神经环路机制。利用该机器学习分类器，仅需几个特定的电生理特征就能精确区分不同类型的海马中间神经元。这些细胞能够通过互相协作精确完成

数据要安全，又要能用——云端计算如何两全？本文提出安全计算工具包TRUST，在单台配备TEE（可信执行环境）的云服务器上，让数据全程以密文形式完成计算。TRUST支持乘法、比较、绝对值等通用运算，不依赖“多服务器不合谋”的理想假设，也不盲目信任硬件，通过门限密钥拆分降低泄露风险。基于TRUST，本文进一步设计安全数据交易方案SEAT：买方只拿到计算结果，看不到原始数据，真正实现数据“所有权与使用权分离”。实验表明，TRUS