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cft.pdf - 可持续能源 – 无需热空气
我写这本书不是为了赚钱。我写这本书是因为可持续能源很重要。如果您想免费获得这本书供自己使用，请自行使用：它位于互联网上 www.withouthotair.com 。从第二个意义上讲，这是一本免费的书：您可以自由使用本书中的所有材料，但漫画和有指定摄影师的照片除外，这些材料须遵守 Creative Commons Attribution-Non-Commercial-Share-Alike 2.0 UK：英格兰和威尔士许可证。（漫画和照片除外，因为作者通常只允许我包含他们的作品，而不允许根据 Creative Commons 许可证共享。）特别欢迎您将我的材料用于教育目的。我的网站包含书中每个图形的单独高质量文件。
无需预约的 Covid-19 疫苗诊所
活动免费向所有人开放，包括没有健康保险或合法移民身份的人。杜佩奇县卫生局将提供辉瑞疫苗，需要接种两剂。对于 5-11 岁的人，第一剂和第二剂之间的间隔为 3 周。对于 12-64 岁的人，第一剂和第二剂之间的间隔为 8 周。对于 65 岁及以上的人，第一剂和第二剂之间的间隔为 3 周。您应该了解的有关 COVID-19 疫苗接种的信息：• 直到接种最后一剂疫苗 2 周后，您才被视为“完全”接种疫苗。• 请在 https://dupagecountyhealth.qualtrics.com/jfe/form/SV_aWvLTI8cITCzttA 注册
无需分割的自动化血管矢量化
双光子荧光显微镜 (2PM) 的最新进展使得活体小鼠的血管网络大规模成像和分析成为可能。然而，提取密集毛细血管床的网络图和矢量表示仍然是许多应用中的瓶颈。血管矢量化在算法上很困难，因为血管具有多种形状和大小，样本通常光照不均匀，并且需要较大的图像体积才能获得良好的统计能力。最先进的三维血管矢量化方法通常需要分割（二值）图像，依赖于手动或监督机器注释。因此，逐体素图像分割会受到人类注释者或训练者的偏见。此外，分割图像通常需要在骨架化或矢量化之前进行补救形态学过滤。为了解决这些限制，我们提出了一种矢量化方法，可从未分割图像中直接提取血管对象，而无需机器学习或训练。 MATLAB 中的无分割自动化血管矢量化 (SLAVV) 源代码已在 GitHub 上公开提供。这种新方法使用简单的血管解剖模型、高效的线性滤波和矢量提取算法来消除图像分割要求，用手动或自动矢量分类取而代之。半自动化 SLAVV 在小鼠皮层微血管网络（毛细血管、小动脉和小静脉）的三个体内 2PM 图像体积上进行了演示。矢量化性能已被证明对于血浆或内皮标记对比度的选择具有稳健性，并且处理成本与输入图像体积成比例。全自动 SLAVV 性能在不同质量的模拟 2PM 图像上进行评估，所有图像均基于大（1.4 × 0.9 × 0.6 mm 3 和 1.6 × 10 8 体素）输入图像。从自动矢量化图像计算出的感兴趣的血管统计数据（例如体积分数、表面积密度）比从强度阈值图像计算出的统计数据具有更高的图像质量稳定性。
无需叠加查询的量子攻击
量子密码分析始于 Shor [40] 的开创性工作，他证明了 RSA 和 Diffie-Hellman 密码体制可以被量子计算机破解。Simon 算法 [41] 的工作原理非常相似，它可以在 ( { 0 , 1 } n , ⊕ ) 中找到一个隐藏周期，但它最近才开始应用于密码分析。2010 年，Kuwakado 和 Morii [29] 展示了如果允许对手进行叠加查询，如何在量子多项式时间内区分三轮 Feistel 网络和随机排列。后来，人们在这种情况下获得了更多结果 [30, 24, 31]。然而，尽管令人印象深刻，但这些破解需要叠加查询模型，在该模型中，攻击者可以将原语作为量子预言机进行访问；例如，对具有未知密钥的密码进行量子加密查询。在本文中，我们首次在标准查询模型中应用了 Simon 算法，表明上述中断可能会在该模型中产生影响。这也是量子隐藏周期算法在仅使用经典查询的对称密码学中的首次应用。我们的核心结果之一是，在解决具有隐藏结构的碰撞搜索问题时，我们可以用多 (n) 个量子比特替换指数大小的内存。即使时间加速仍然是二次的，这也为量子对手带来了之前意想不到的优势。
此车辆无需燃油经济性评级
选配设备/其他首选设备 PKG.501A 3.5L ECOBOOST V6（汽油） 2,495.00 3.73 非限滑轴 免费 前牌照支架 免费 外部升级 PKG - SRW 535.00 .前雾灯 .SRW - 钢制，带银色盖 .雨刮器激活头灯 9500# GVWR 包 免费 50 州排放 免费 长臂 PWR 镜 295.00 电子空气温度控制 免费 SYNC 4 AM/FM 蓝牙 930.00 后视摄像头和准备套件225.00 车辆维护监视器 45.00 2 个附加钥匙 75.00
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
无需实地部署即可产生影响
复制和印刷均受 1976 年《版权法》和美国适用条约的约束。本文件可自由复制用于学术或其他非商业用途；但复制时必须注明作者和 Newport Papers 系列，并通知出版社编辑部。若要获得出于商业目的复制本出版物的许可，请联系出版社编辑部。
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无需形成柔性的多状态忆阻器...
本文档是已发表作品的已接受手稿版本，该作品最终以 ACS Applied Electronic Materials 的形式发表，版权归美国化学学会所有，由出版商进行同行评审和技术编辑。要访问最终编辑和出版的作品，请参阅 https://doi.org/10.1021/acsaelm.0c00002