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World File Search System动态
Rosecliff算法：制作密码动态
摘要：数字景观中的身份验证是由于不断发展的网络威胁而面临的持续挑战。传统的基于文本的密码，这些密码容易受到各种攻击，因此需要创新解决方案来加强用户系统。本文介绍了Rosecliff算法，该算法是一种双重身份验证机制，旨在提高针对复杂的黑客尝试的弹性并不断发展存储的密码。该研究探讨了加密技术，包括对称，不对称和混合加密，从而解决了量子计算机构成的新兴威胁。Rosecliff算法将动态介绍给密码中，该密码允许在多个平台上进行更安全的通信。评估算法的强大攻击，例如蛮力，字典攻击，中间攻击和基于机器学习的攻击。Rosecliff算法通过其动态密码的一代和加密方法，证明了针对这些威胁有效的。可用性评估包括实施和管理阶段，专注于无缝集成以及用户体验，强调清晰度和满意度。限制被承认，从而敦促对加密技术的弹性，鲁棒性的鲁棒性以及对新兴技术的整合的进一步研究。总而言之，Rosecliff算法是一种有希望的解决方案，从而有效地应对现代身份验证挑战的复杂性，并为未来的数字安全研究和增强功能奠定了基础。
了解线粒体 DNA 的动态
图 1. 突变线粒体 DNA (mtDNA) 的遗传特征和致病表达模型。人们认为，mtDNA 中的突变会随着衰老而积累。仍有许多未解之谜，比如这些突变是如何遗传和增加的，从而导致线粒体功能下降，甚至随着时间的推移导致细胞和个体功能下降（详情见正文）。
Ralph Lauren 营销策略动态
Ralph Lauren 通过他的眼光、风格和影响力改变了时尚的定义；他创造了一个安全的空间来过“美国生活方式”。Lauren 在纽约市长大，成为时尚界的先驱。Ralph Lifshitz 出生于 1939 年 10 月 14 日，对时尚产生了浓厚的兴趣，并热衷于打造自己的品牌形象。他于 1967 年开始生产男士领带系列；Polo 品牌以自己的名义为 Beau Brummel Ties 设计领带，这是他独特的做法。Lauren 早期的领带很宽，受到英国设计的影响，其图案表明了当时的审美时期。该品牌扩展为一个全球生活方式帝国，涵盖服装、配饰、香水和奢侈家居用品。它对市场的开创性贡献让受众能够想象品牌的舒适性和可靠性，市场策略强调通过在消费者和 Polo Ralph Lauren 生活方式之间建立情感联系来销售生活方式而不仅仅是产品。
动态频谱访问框架用于授权使用电视白色空间的使用框架。
1。背景1 1.1。肯尼亚的沟通局法律和监管框架1 1.2。关键职责2 1.3。频谱管理职责2 1.4。电信设备类型批准2 1.5。国际方法对频谱管理的重要性3 1.6。将当局的任务应用于电视白色空间4 2。频谱共享TVWS应用程序的机会5 2.1。电视白空间的定义5 2.2。白空间设备操作的授权6 2.3。与电视白色空间相关的风险7 2.4。TVWS 8 2.5的可能许可模型。采用了TVWS的许可模型8 3。使用电视白色空间10 3.1的框架。简介和概述10 3.2。TVWS框架的关键规定11 3.3。主要参考标准11 3.4。地理位置数据库的资格12 3.5。主人和客户端WSD 13 3.6。设备参数13 3.7。操作参数13 3.8。通道使用参数13 3.9。WSD和GeoLocation数据库之间的参数交换14 3.10。干扰管理15 3.11。调整最大发射功率15 3.12。停止提供地理位置数据库服务的要求15 3.13。符合参数的传输15 4。电视白空间试验18 4.1。引言18 4.2。审判目标19 4.3。试验时间表19 4.4。地理位置数据库验证20 4.5。白空间审判授权21 4.6。试验期间的操作员，数据库和设备合作伙伴21 4.7。审判风险23 4.8。地理位置数据库服务模型23 4.9。将数据从权限转移到地理位置数据库24 4.10。设备的地理位置24 4.11。在WSD和GeoLocation数据库之间交换参数24 4.12。干扰管理24 4.13。TVWS试验结果的目标和摘要24
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
估计马兽医服务市场的大小并确定其动态
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不断变化的海洋中基于动态区域的管理工具
基于区域的管理工具（ABMT），包括海洋保护区（MPA）通常是静态的，无法反映海洋生态系统的动态现实。海洋生态系统的特征是它们的体现不断变化，这进一步由人为应激源（尤其是气候变化）扩大。ABMT和MPA的前提是以环境平衡的隐式假设，因为它们的边界和管理框架通常被固定，并且很难进行调整。本文试图在静态保护策略与海洋生态系统的深刻和天生的动态性质之间揭开张力。它进一步旨在推进动态ABMT的概念，提出了对ABMT治理的综合概念化，这种概念更容易应对复杂海洋生态系统提出的复杂海洋生态系统动态的挑战类型。的动态被广泛地解释为包含三个维度：空间，具有流动和可调的保护措施；规范性，表示一种动荡和自适应的管理框架，该框架利用生态和管理阈值作为适应性，及时和前瞻性方法来增强管理结果的发起人；和制度，即，充分灵活而动态的机构机制负责监督ABMT实施。在对动态ABMT的全面概念化之后，本文解决了以下问题，管理着海洋的法律框架是否可以维持这种动态的海洋治理模式。