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World File Search System回旋
脑硫和回旋中的功能更新
•基于约翰·克尔斯蒂安·里尔（Johann Chrstian Reil）在1809年的最初发现的灌肠或岛屿岛，是淹没的（隐藏的）部分（隐藏的）部分（隐藏的）部分在硫磺外侧的地面上。它在周围的皮质区域过度时才可以看到，而sul又可以看到libs lips sul sul sul taul taul taul taull the Brain的表面。它的形状是三角形的，并被沟周围环绕，除圆形的圆形沟在其顶点下方，但在其顶端被称为Limen Insulae，它与前穿孔物质是连续的。
NASA对太空核裂变技术的投资 回旋基础知识NASA对太空核裂变技术的投资回旋基础知识
•本演示的目的是解释一些环形基因中的基本成分。对您需要阅读的背景已经做出了某些假设。在大多数情况下，这是严格的描述性材料，您不需要科学背景就可以从中获得一些东西。但是，对物理学有所了解，并且至少在基础层面上对微分方程有所了解。了解基本的静电和磁静态学也将很有用。•随着您的进步并对发现的内容感兴趣，在文献和IAEA出版物中可以找到其他材料，以基于放射性核素生产的原理和实践。可以通过遵循箭头找到该书。
洞悉回旋处的模拟智能移动性
摘要：本文探讨了智能运输系统的领域，特别是在智能移动性的背景下以回旋处作为潜在解决方案。回旋处提供了更安全，更高效的驾驶环境，这要归功于它们的曲线轨迹促进了速度控制和降低车辆速度以减轻交通镇定。综合评论支持作者在回旋处的设计和评估中提出当前的知识和新兴需求。需要对用于评估回旋处系统安全性和操作性能的模型和方法进行重点检查。鉴于汽车市场带来的新挑战以及车辆到车辆通信对该道路基础设施的概念化和设计的影响，这尤其重要。在Aimsun中分析了两个回旋处的案例研究，以模拟连接和自动驾驶汽车（CAVS）的市场渗透率不断提高及其交通影响。通过微观交通模拟，该研究评估了回旋处的安全性和性能效率的进步。本文结论是概述领域，以进一步研究和不断发展回旋处在过渡到互联和自动驾驶汽车和基础设施过渡中的作用的观点。
一个不可能的回旋镖攻击的整体框架
摘要。在2011年，LU引入了DCC上不可能的回旋镖攻击。这种强大的加密分析技术结合了不可能的差异和回旋镖攻击的优势，从而继承了这两种加密技术的优势。在本文中，我们提出了一个整体框架，其中包括两种通用且有效的算法和基于MILP的模型，以系统地搜索最佳的不可能的回旋镖攻击。第一种算法结合了任何关键的猜测策略，而第二个算法将中间会议（MITM）攻击集成到关键恢复过程中。我们的框架非常灵活，可容纳任何一组攻击参数并返回最佳攻击复杂性。将我们的框架应用于Deoxys-BC-256，Deoxys-BC-384，Joltik-BC-128，Joltik-BC-192和Skinnye V2时，我们取得了一些重大改进。我们实现了对Deoxys-BC-256和Joltik-BC-128的第一个11轮不可能的回旋镖攻击。对于Skinnye V2，我们实现了第一个33轮不可能的飞旋镖攻击，然后在密钥恢复攻击中使用MITM方法，时间复杂性大大降低。此外，对于14轮Deoxys-BC-384和Joltik-BC-192，不可能的回旋镖攻击的时间复杂性降低了2 27
青少年和年轻人的皮质回旋和睡眠之间的关联
抽象序列特异性的DNA结合蛋白（DBP）在生物学和生物技术中起关键作用，并且对具有基因组编辑和其他应用的新特异性的DBP的工程引起了极大的兴趣。尽管使用选择方法对自然发生的DBP进行重新编程，但识别任意目标位点的新DBP的计算设计仍然是一个杰出的挑战。我们描述了一种用于设计小型DBP的计算方法，该方法通过与主要凹槽中的碱基相互作用识别特定目标序列，并将这种方法与实验筛选结合使用，以生成5个不同DNA靶标的粘合剂。这些粘合剂表现出特异性，与目标DNA序列的计算模型紧密匹配，在多达6个基础位置和低至30 - 100 nm的亲和力下。设计的DBP-TARGET站点复合物的晶体结构与设计模型密切一致，突出了设计方法的准确性。设计的DBP在大肠杆菌和哺乳动物细胞中的功能都抑制和激活相邻基因的转录。我们的方法是迈向通往小型途径的重要步骤，因此很容易用于基因调节和编辑的可交付序列特异性DBP。
使用先进的自回旋运动平均值（AARMA）的ECA
摘要。网络入侵ICT经济和物理损害中的关键基础设施。需要进行广泛的研究来识别和减轻电网基础设施的入侵。现代解决方案是使用数据科学时间序列方法根据从传感器收集的电网数据来识别入侵。本文介绍了数据科学时序列建模方法的新愿景，以将其与现有的电力系统安全系统集成在一起。在本文中，高级自回旋移动平均值（AARMA）模型旨在检测给定数据集的可能入侵。攻击预测是一种模型，可以使用传感器的实时数据输入来预测可能的网络入侵。通过研究传感器数据集的统计特性，可能具有高精度约为90％的侵入检测。使用AARMA，操作员拥有一个extect Alert System的好处，以调整其骗局和其他资源分配，以应对影响低的入侵。MATLAB软件用于使用拟议的AARMA模型来监视IEEE 9-BUS和IEEE 33-BUS测试系统，以针对可能的网络攻击。
嘉年华的激流回旋：公众知识的面具的隐私推理
摘要。机器学习应用程序获得了越来越多的访问高度敏感的信息，同时需要越来越多的计算资源。因此，需要将这些计算昂贵的任务外包，同时仍确保数据的安全性和机密性是迫在眉睫的。在他们的开创性工作中，Tramèr和Boneh提出了激流回旋方案，用于隐私 - 通过将计算分为独立于数据的预处理阶段和非常有效的在线阶段来保存推断。在这项工作中，我们提出了一种新方法，可以通过引入狂欢节协议来显着加快预处理阶段。狂欢节利用子集总和问题的伪随机性也可以在预处理阶段实现有效的外包。除了证明安全性外，我们还包括一项经验研究，分析了针对较小参数的子集总和函数输出均匀性的格局。我们的发现表明，狂欢节是现实世界实施的绝佳候选人。
一种用于建模和预测短期空气温度的功能自回旋方法
对大气温度的精确预测对于各种应用，例如农业，能源，公共卫生和运输至关重要。现代技术的进步导致了传感器和其他工具的开发，以收集高频空气温度数据。但是，由于其特定特征，包括高维度，非线性，季节性依赖性等，准确的预测是具有挑战性的。为了应对这些预测挑战，本研究提出了一个基于组件估计技术的功能建模框架，通过将空气温度时间序列划分为确定性和随机组件。使用广义添加剂建模技术对每日和每年的季节性组成的确定性组成部分进行了建模和预测。同样，解释该过程短期动力学的随机组件是由功能自回旋模型，自动回归积分移动平均平均值和向量自回归模型对过程进行建模和预测的。为了评估模型的性能，从伊斯兰堡，巴基斯坦收集了每小时的空气温度数据，并获得了一日样本的预测。使用根平方误差，平均绝对误差和平均绝对百分比误差比较所有模型的预测结果。结果表明，与Arima和VAR模型相比，所提出的远距离模型的性能相对较好，从而导致样本外预测误差。这项研究的发现可以促进跨部门的明智决策，优化资源分配，增强公共安全并促进社会经济的韧性。