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1 2 3使用膜蒸馏5 6 7 8 Jingbo Wang A†,Yiming Liu A†,Unnati Rao A,Mark Dudley B,Mark Dudledle B,Navid Dehdari Ebrahimi c,navide ebrahimi c,jingeeng y jincheng loub,jincheng fei han fei han, 1 2 3向膜/水界面进行热能的高盐盐盐水4,Mark Dudley B,Navid Dehdari Ebrahimi c,navide ebrahimi c,navide dehdari ebrahimi c,navid liu a, Hoek A,Nils Tilton B,Tzahi Y. Cath E,Craig S. Turchi F,Michael B. Heeley G,10 Y. Sungtaek Ju C,David Jassby A* 11 12 13 13 14 15加利福尼亚洛杉矶大学(UCLA)科罗拉多州矿业学院,机械工程系,美国加州大学戈尔登,加州大学哥伦比亚省19 c,机械与航空航天系,美国加利福尼亚州洛杉矶,美国加利福尼亚州洛杉矶20 D遗Hebei技术大学,公民与运输工程学院,公民与运输工程学院,中国21 E 21 E COORLADO矿业学院美国公司23 G科罗拉多州矿业学院,经济与商业部,美国戈尔登,美国24 25 *通讯作者[电话:(310)825-1346;电子邮件:jassby@ucla.edu] 26†这些作者同样贡献27 281 2 3向膜/水界面进行热能的高盐盐盐水4,Mark Dudley B,Navid Dehdari Ebrahimi c,navide ebrahimi c,navide dehdari ebrahimi c,navid liu a,Hoek A,Nils Tilton B,Tzahi Y. Cath E,Craig S. Turchi F,Michael B. Heeley G,10 Y. Sungtaek Ju C,David Jassby A* 11 12 13 13 14 15加利福尼亚洛杉矶大学(UCLA)科罗拉多州矿业学院,机械工程系,美国加州大学戈尔登,加州大学哥伦比亚省19 c,机械与航空航天系,美国加利福尼亚州洛杉矶,美国加利福尼亚州洛杉矶20 D遗Hebei技术大学,公民与运输工程学院,公民与运输工程学院,中国21 E 21 E COORLADO矿业学院美国公司23 G科罗拉多州矿业学院,经济与商业部,美国戈尔登,美国24 25 *通讯作者[电话:(310)825-1346;电子邮件:jassby@ucla.edu] 26†这些作者同样贡献27 28Hoek A,Nils Tilton B,Tzahi Y. Cath E,Craig S. Turchi F,Michael B. Heeley G,10 Y. Sungtaek Ju C,David Jassby A* 11 12 13 13 14 15加利福尼亚洛杉矶大学(UCLA)科罗拉多州矿业学院,机械工程系,美国加州大学戈尔登,加州大学哥伦比亚省19 c,机械与航空航天系,美国加利福尼亚州洛杉矶,美国加利福尼亚州洛杉矶20 D遗Hebei技术大学,公民与运输工程学院,公民与运输工程学院,中国21 E 21 E COORLADO矿业学院美国公司23 G科罗拉多州矿业学院,经济与商业部,美国戈尔登,美国24 25 *通讯作者[电话:(310)825-1346;电子邮件:jassby@ucla.edu] 26†这些作者同样贡献27 28
假设系统校正系统在几个像素内给出近似配准,我们开发了用于多传感器数据的自动图像配准方法,目标是实现亚像素精度。自动图像配准通常由三个步骤定义:特征提取、特征匹配和数据重采样或融合。我们之前的工作重点是基于使用不同特征的图像相关方法。在本文中,我们研究了不同的特征匹配技术,并提出了五种算法,其中特征是原始灰度或小波类特征,特征匹配基于梯度下降优化、统计稳健匹配和互信息。这些算法在多个多传感器数据集上进行了测试和比较,这些数据集覆盖了 EOS 核心站点之一,即堪萨斯州的 Konza Prairie,来自四个不同的传感器:IKONOS(4m)、Landsat-7/ETM+(30m)、MODIS(500m)和 SeaWIFS(1 000m)。
Moyu Chen 1 † , Yongqin Xie 1 † , Bin Cheng 2* , Zaizheng Yang 1 , Xin-Zhi Li 3 , Fanqiang Chen 1 ,
摘要 - 班迪斯作为序列学习的理论基础,也是现代收获系统的算法基础。但是,推荐系统通常依赖于用户敏感的数据,从而使隐私成为关键问题。本文有助于理解具有可信赖的集中决策者的土匪的差异隐私(DP),尤其是确保零集中差异隐私(ZCDP)的含义。首先,我们根据考虑的输入和相互作用协议进行形式化和比较DP的不同适应性。然后,我们提出了三种私人算法,即ADAC-UCB,ADAC-GOPE和ADAC-OFUL,用于三个土匪设置,即有限的武装匪徒,线性匪徒和线性上下文匪徒。三种算法共享一个通用算法蓝图,即高斯机制和自适应发作,以确保良好的隐私 - 实用性权衡。我们分析并限制了这三种算法的遗憾。我们的分析表明,在所有这些环境中,与遗憾的遗憾相比,强加了ZCDP的价格(渐近)可以忽略不计。接下来,我们将遗憾的上限与第一个Minimax下界补充了与ZCDP的匪徒的遗憾。为了证明下限,我们阐述了一种基于耦合和最佳运输的新证明技术。我们通过实验验证三种不同的匪徒设置的理论结果来得出结论。索引术语 - 差异隐私,多军匪徒,重新分析,下限
自 19 世纪以来,人们就开始对物质进行研究,并长期将其分为我们熟悉的固、液、气三相。固体分为具有有序原子结构的晶体材料或具有无序原子结构、没有明确顺序的非晶体(无定形)材料。钻石是晶体材料的典型例子。其碳原子的有序排列使其成为世界上最坚硬的物质。玻璃是无定形材料的典型例子,由硅酸等成分随机聚集而成。多年来,这种固体概念一直是科学界不容置疑的常识。然而,1984 年,一篇论文突然报道了一种既不是晶体也不是无定形的材料,它在 Al-Mn(铝锰)合金中被发现,震惊了科学界。1 这种发现的材料缺乏晶体的有序重复模式,但仍表现出固定的结构有序度,因此被称为准晶体。