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1 scanning electron microscopy reveals How plasma differentially ablates biopolymers and modifies surface characteristics of wood wodal laabar 1, Dr da Huo 2, Dr Philip David Evans 3, Arash Jamali 4 1 Laboratory of Reactivity and Solid Chemistry (LRCS), CNRS UMR7314, University of Picardy Jules Verne, Amiens, France, 2 Laboratory of反应性和固体化学（LRC），CNRS UMR7314，Picardy Jules University jules Verne，法国，法国，法国3号，3木科学系，不列颠哥伦比亚大学，加拿大温哥华，4个电子显微镜平台，Picardy Jules Veresne，Amiens，Amiens，Amiens，France 2 2 2 2，bt [2 2 2，b-BT] （1,2.3-三唑-4-基）吡啶]模式。niamh o'shea 1 1 1 1化学和三位一体生物医学学院，都柏林三一学院，都柏林，爱尔兰，爱尔兰2号琥珀中心，克兰恩，都柏林三一学院，都柏林，爱尔兰3纳米伯斯和纳米结构和纳米结构，vs₂，ws₂和mos₂，莫斯·巴尔·萨德·贝尔·萨德·贝尔德，啤酒。以色列舍娃4人体液中的4蛋白成像，以了解阿尔茨海默氏病的进展彼得·尼尔玛拉（Peter Nirmalraj）1，托马斯·施耐德（Thomas Schneider）先生2，安斯加斯·施耐德（Thomas Schneider）先生，安斯加尔·费尔贝克（Ansgar Felbecker）2 1 1 empa，苏黎世瑞士，苏黎世瑞士，2 kssg，2 kssg，2 kssg，st kssg，st gallen，st gallen，switzerland 5钻石量子量的量子，以降级为量子，以量子的量化量子，以量子的量化量子，以量子的量子降低了活性，该量子量有现年量子的固定量。 Elias-llumbet，Aldona Mzyk夫人，Claudia Reyes San Martin女士，Nuan Lin夫人，Romana Schirhagl 1大学，大学医学中心Groningen，Groningen，荷兰6各向异性3-D-D DIRAC，用于设计Terahertz Sensing Nanotennas Kelvin J.部门。A. Ooi 1 1 Xiamen University Malaysia, Sepang, Malaysia 7 EELS Compton scattering and the electronic structure of twisted WS2 bi-layers Alina Talmantaite 1 , Yaoshu Xie 2 , Assael Cohen 3 , Pranab Mohapatra 3 , Ariel Ismach 3 , Teruyasu Mizoguchi 2 , Stewart Clark 1 , Budhika Mendis 1 1 Dept of物理学，达勒姆大学，英国，2工业科学研究所，日本东京大学，3 3。材料科学与工程，以色列，以色列8的材料科学与工程学作用，语音子和等离子体非弹性散射在bragg衍射束强度上的作用Budhika Mendis 1 1 1 1物理学，英国达勒姆大学，UK 9电化学液化液化和INTORERY SERVENION INTRERIGHT IN INTRORIGH INTRERIGHTZ时Z ZHIYUUAN INTRONIDER SERVICATION INTRORIAN LITHIUM INTERICAL和INTORRIPHAN INTORRIPAL INTORERIG香港城市大学海洋污染实验室，香港10开发电子显微镜的生物学样本制备方法，使用三明治冰冻技术Masashi Yamaguchi 1，Azusa tokahasi-nakaguchi博士
图形摘要
目标：早期检测到心血管疾病（CVD）可以进行治疗，并显着降低死亡率。传统上，由于其成本率和简单性，因此使用Phoncartiogram（PCG）信号来检测心血管疾病。尽管如此，各种环境和生理噪声经常会产生PCG信号，从而损害了它们的基本独特特征。在人满为患和受资源受限的医院中，此问题的普遍性可能会损害医学诊断的准确性。因此，本研究旨在发现使用嘈杂的心脏声音信号检测CVD的最佳转换方法，并提出一个噪声强大的网络，以改善CVDS分类。方法：为了鉴定嘈杂心脏声音数据的最佳变换方法MEL频率cepstral coe ffi cients（MFCC），短期傅立叶变换（STFT），常数Q非组织Gabor Transform（CQT）和连续的Wavelet Transform（CWT）已与VGGGGG一起使用。此外，我们提出了一种新型的卷积复发性神经网络（CRNN）结构，称为噪声鲁棒有氧运动（NRC-NET），该结构是一个轻巧的模型，用于对二尖瓣反流，主动脉狭窄，二位骨狭窄，二尖瓣膨胀，二尖瓣脱垂和使用PCG的正常心脏的声音和随机呼吸的正常心脏的声音和正常呼吸道抗衡。包括一个注意块，以从嘈杂的腐败心脏声音中提取重要的时间和空间特征。结果：这项研究的结果表明，CWT是最佳转换
一些基于图形的加密技术
摘要 - 在当今快速发展的技术环境中，确保机密性至关重要。密码学是保护信息免于未经授权访问的关键学科。它采用各种加密算法来有效地保护数据。随着数字威胁的发展，对应对传统网络攻击的非常规加密方法的需求不断增长。本文介绍了利用特殊图形和公共密钥加密技术的创新加密算法，通过模块化算术属性增强安全性，并实现更强大的通信保障。分区v 1，v 2，。。。，VERTEX集V的V K称为G的色度分区。G的最小序列G的最小序列称为色数χ（G）。如果| V 1 | =β0和| V I | =β0（v - ∪i j = 1 v j）。G的最小有序色分区的顺序称为有序的色数χ1（G）。χ1（g）≥χ（g）是立即的。在本文中，我们将Nordhaus gaddum结果扩展到有序的色数。
基于图形的Clifford Isometries的基于图形状态的合成框架
我们解决了Clifford等轴测汇编的问题，即如何将Clifford等轴测图合成为可执行的量子电路。我们提出了一个简单的合成框架，该框架仅利用Clifford组的基本特性和一个符号组的一个方程式。我们通过表明文献的几种正常形式是天然推论来强调框架的多功能性。我们恢复了在LNN档案馆执行Clifford电路所必需的两量Qubit Gate深度的状态，并与另一项工作同时。我们还提出了针对Clifford等法的实用合成算法，重点是Clifford操作员，图形状态和Pauli旋转的Codia -Gonalization。基准表明，与最新方法相比，在所有三种情况下，我们都会改善2 Q量的门计数和随机实例的深度。我们还改善了实用量子化学实验的执行。
结合机器学习、知识表示和符号推理的神经符号......
为了处理现实世界中的噪声数据和不完整信息，我们将机器学习的通用性和抗噪性与知识表示和符号推理的严谨性和可重用性相结合，构建能够灵活应对未知情况的强大人工智能。我们还旨在将AI应用到以前从未应用过的领域，例如估计COVID-19的基因网络，预测辐射下的细胞动态以及基于媒体数据分析行为。
在教育和学习的背景下结合符号和亚符号人工智能
摘要 抽象能力是成功掌握 FHNW（Fachhochschule Nordwestschweiz）商业信息技术课程 (BIT) 的关键。面向对象 (OO) 就是一个例子 - 它广泛需要分析能力。为了测试与 OO 相关的能力，我们根据 Blackjack 场景开发了一份针对未来学生和一年级学生的问卷 (OO SET)。OO SET 的主要目标是识别在没有大量培训的情况下可能在 OO 相关模块中失败的学生群体。对于数据的解释，使用了 Kohonen 特征图 (KFM)，它现在在数据挖掘和探索性数据分析中非常流行。但是，与所有亚符号方法一样，KFM 缺乏对其结果的解释和说明。因此，我们计划在现有算法的基础上添加一个“后处理”组件，该组件为集群生成命题规则，并有助于提高招生和教学过程中的质量管理。通过这种方法，我们通过在机器学习和知识工程之间架起一座桥梁，协同整合符号和亚符号人工智能。
神经符号AI：桥接神经网络和符号推理
人工智能（AI）在近几十年来取得了巨大的进步，由神经网络和象征性推理系统的进步提供支持。神经网络从数据中获得学习模式，在图像识别，自然语言处理和自动驾驶等任务中取得突破。另一方面，符号推理系统为逻辑推理和知识表示提供了结构化的，基于规则的框架，使其非常适合需要解释性，概括性和解释性的域。但是，这些范式通常是孤立地运行的，当面对需要强大的学习能力和逻辑推理的任务时，会导致局限性。本文探讨了神经符号AI的新兴领域，该领域试图将神经网络和象征性推理整合到统一的框架中，克服了它们各自的缺点并在AI开发中解锁了新的可能性。
fillpattern：'ggplot2'和'grid'图形的图案填充图形
grid.newpage（）gp < - map（gpar，fill = fill_pattern（patterns = c（“ grid_3lwd”，“ stripe_longdash”，“ herringbone45”，“ herringbone45”，“ hexagon_lg”），fg = c（“黑色”，“白色”，“”，“”，“”，“”，“”，“”（“”，“”（“”，“”（“”，“”（“”（blake cyan） ）grid.circle（gp = gp [[1]，x = 1/4，y = 3/4，r = 1/5）grid.poly.polygon（gp = gp [[2]]，x = c（9,12,15）/16，y = c（15,9,9,15）/16）/16）/16）gp = gp = gp = gp = gp = gp = gp = gp = 3] 2/5，高度= 2/5）grect（gp = gp [[4]]，x = 3/4，y = 1/4，宽度= 2/5，高度= 2/5）