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World File Search System特征的
基于相关特征的同质低分辨率人脸识别方法
摘要 —人脸识别技术已广泛应用于人身识别、控制准入和移动设备访问等许多关键任务场景。安全监控是人脸识别技术的典型场景。由于监控视频和图像的低分辨率特点使得高分辨率人脸识别算法难以提取有效的特征信息，应用于高分辨率人脸识别的算法很难直接迁移到低分辨率情况。随着密集城市化时代安全监控中的人脸识别变得越来越重要，开发能够在处理低分辨率监控摄像机生成的视频帧时提供令人满意的性能的算法至关重要。本文研究了基于相关特征的人脸识别（CoFFaR）方法，该方法用于同质低分辨率监控视频，详细阐述了理论、实验细节和实验结果。实验结果验证了相关特征方法的有效性，提高了监控安全场景中同质人脸识别的准确率。
鲜食葡萄品质特征的应用 - Wsu
摘要 鉴于基因编辑（特别是 CRISPR）在农业中的应用越来越多，了解消费者对这种育种技术的看法非常重要。我们估计了消费者对使用传统育种或 CRISPR 开发的鲜食葡萄的选定质量属性的支付意愿 (WTP)。结果表明，对于两种育种技术，选定的鲜食葡萄属性的支付意愿值按相同顺序排列。我们发现与传统育种相比，使用 CRISPR 生产的鲜食葡萄的整体 WTP 略有折扣，但这种折扣在经济上和统计上都不显著。我们的研究结果强调了消费者对食用体验属性的偏好，例如甜味和脆度。本研究的结果促进了对消费者看法的理解，有助于制定促进 CRISPR 在市场上更广泛接受的策略。关键词：消费者偏好、CRISPR、植物育种、鲜食葡萄、选择实验、支付意愿。JEL 代码：Q13、Q16
纤维化特征的自动定量测定肉芽肿
在人类和非人类灵长类动物（NHP）中可以找到三种肉芽肿类型：经典的案例肉芽肿，纤维化肉芽肿和非杀伤性肉芽肿（Barry等，2009）。常规的斑性颗粒瘤在分枝杆菌感染后已在活性疾病和潜在疾病中进行了广泛报道，显示了三层结构：坏死中心，可行的细胞区域和外部纤维化边缘（Adams，1976; Russell，1976; Russell，2007; Barry等，2007; Barry等，2009; Silva Miranda; Silva Miranda et al。）。由于很难从人类肺部获得活检样本，因此多年来动物模型已得到改善，以更紧密地复制人类的病理进展，通常应用于肉芽肿研究。小鼠是一种实际动物模型，用于研究各种分枝杆菌，甚至MM后感染肉芽肿动力学的动物模型（Carlsson等，2010）。重要的是，尽管小鼠没有再现人类结核病病理学，尤其是有组织的肉芽肿，但小鼠模型仍然是与结核病相关的研究最实用，最广泛使用的动物模型 - 尤其是慢性肉芽肿性疾病的转基因小鼠模型，它们具有正常的颗粒瘤形成和cytokine aveos image imaze imaze aversim and aveos aveos aveos aveos average averman and schisso pigg（ Iuvone等人，1994年，Kunkel等人，1996年；通过使用MM - 泽布拉夫感染系统，Swaim等。记录，斑马鱼肉芽肿也发生了案例坏死，类似于人类结核性肉芽肿，其中RD缺陷型MM诱导的肉芽肿是单独的，非杀伤性的，可能是非杀伤性的，并且很可能与Wildtype Mm -Mm -Mm -Intypected Intypected Intypected Intypece and -Shaim Al and and and。迄今为止，已经建立了各种动物模型，并用于探索分枝杆菌 - 主机的相互作用以及肉芽肿形成和发育的决定因素。这些模型产生了宝贵的信息，并提高了我们对宿主关系关系的理解。
通过固态纳米孔特征的DNA折纸
图1。DNA纳米结构组件和纳米孔的表征。a）DNA螺旋束杂交的示意图：7249 NT M13MP13的热退火，带有190个短“主食”链。b）预期尺寸和3螺旋束组件的结构。c）1％琼脂糖凝胶电泳，显示了一个泳道中各种DNA长度的梯子，另一个车道完全组装了3HB结构。d）用于3HB结构的纳米孔感测的设置。黄色的色调描绘了电场强度。e）在13.2nm孔（顶部）中，在200 mV以下的12m licl中存在3HB引起的瞬时离子阻塞的串联电流痕迹（顶部）。单个封锁事件适合提取变量，例如最大电导阻塞和易位时间（底部）。f）在与（e）相同的实验条件下，最大电导阻塞与易位时间的散点图，n = 846。
可读性、情感、心理语言学特征的影响
万维网的发展使得人们可以随时随地轻松访问大量信息源，这为更多人依赖在线新闻媒体而非印刷媒体铺平了道路。这种情况加速了在线新闻行业的快速增长，并带来了巨大的竞争压力。在这项工作中，我们提出了一组混合特征，用于在发布前预测在线新闻的流行度。从新闻文章中提取了两类特征，第一类是常规特征，包括元数据、时间、上下文和嵌入向量特征，第二类是增强特征，包括可读性、情感和心理语言学特征。除了分析常规特征和增强特征的有效性外，我们还将这些特征结合起来，得出了一组混合特征。我们整理了一个印度新闻数据集，该数据集由来自评分最高的印度新闻网站的新闻文章组成，用于研究，并为未来的研究贡献了数据集。对印度新闻数据集 (IND) 进行评估，并使用各种监督机器学习模型将其与基准可混合数据集上的性能进行比较。我们的结果表明，所提出的增强特征与常规特征的混合对于在发布前预测在线新闻流行度非常有效。
具有中国特征的氢经济的前景
作为世界上最大的能源消费者和生产国，中国能源经济充满了矛盾。一方面，中国对容易碳和污染的煤炭的严重依赖使其成为世界上无可争议的主要碳发射经济。因此，巨大的中国能源经济总是很容易地从诸如中国这样的捕捉角度来描述，燃烧了一半以上的全球煤炭。然而，肮脏的煤炭，碳排放和肮脏的空气远非中国能源经济的整体情况。作为世界上最大的清洁能源市场，中国已经安装了全球太阳能和风能的三分之一以上，并在2019年底部署了世界一半的电动汽车（EV）股票。
血糖特征的跨著名基因组结构
作者贡献项目协调：I.B。写作小组：J.C.，C.N.S，G.M.，A.V.，L.J.C，S.C.J.P.，K.L.M.，C.L.，C.L.，E.W.，A.P.M.，I.B。中央分析小组：J.C.，C.N.S，G.M.，A.V.，L.J.C，J.L. T.L.，W.M.，H.M-M.，A.N.，S.C.N.，K.N.，C.K.R. I.P.，A.L.，CT.L.，S.C.J.P.，K.L.M.，C.L.，E.W.，A.P.M.，I.B。cohort分析师：T.S.A.，E.Vr.A.，L.F.B.，J.A.B.，N.P.B.，C.P.P.C.，B.E.C.，J.C.，J.C. S.A.F.，J.G.，F.G.，J.G.，S.G.，Y.H.，F.P.H.，J.H.，Y.H.，T.H.，A.H.，M.H.，M.H.，R.A.J.，T.K.，T.K. S.L.，J.L.，M.L.，J.L.，V.L.，M.M.，C.M.，M.E.M.，A.N.，M.N.，D.N.，D.N.，R.N.，G.P.，M.P.，M.P.，M.P.，L.J.R. T.S.cohort基因分型和表型：N.A.，Z.A.，A.A.，S.JL.B.，D.B.，M.B.，R.N.B.，A.B.，A.B.，M.B.，L.L.L.B.，S.R.B.，S.R.B.，S.R.B.，S.R.B. A.F.，M.F.，C.F.，Y.G.，A.P.G.，A.G.，S.H.，C.A.H. W.K. J.M.N.，Y.O.，A.P.，P.A.P.，O.P.，Q.Q.，D.R.，D.F.R.，A.R.，A.R.，F.R.，K.R.，I.R.，I.R. A.U.，R.M.V.，D.V.，A.V.，J.V.V.，J.V.，H.V.，T.W.，K.W.，T.Z.同时监督和/或主要研究人员：G.R.A.，L.S.A.，C.Albertoa。 M.J.C.，J.C.C.，D.I.C.，Y.C.，C.C.，F.S.C.，A.C.，A.C.，F.C.，H.D.，G.D.，G.D.，S.E. S.G.，L.G.，V.G.，X.G.，A.H.，T.H.，C.H.，S.R.H.，B.L.H.，W.H.，E.II.I.I.，P.S.J. J.S.K.，A.K.，P.K.，D.K.，M.K.，M.L.，T.A.L. A.J.O.，K.K.O.，S.P.，C.N.A.P.，N.D.P.，O.P.，C.E.P.，C.E.P.，D.J.P.，P.P.P.P.P.P.，M.A.P. L.J.S.，E.S.，P.S.，X.S.，P.Elines，K.S.S.，B.H.S.，H.S. T.GM.V.，L.E.W.，M.W.，Y.X.W.，N.J.W.，R.M.W.，R.M.W.，H.W.，W.B.W.，A.R.W.，A.R.W.，G.W.，J.F.W.，J.F.W.，T.W.，T.W.，T.W.，T.W. A.L.G.，M.I.M.，J.D.，J.B.M.，R.A.S.，I.P.，A.L.，C.L.，C.L.，S.CJ.P.，K.L.M.
使用深神网络和基于特征的融合
这项研究通过将深度神经网络（DNN）模型与基于特征的融合整合在一起，介绍了一种创新的药物配方优化方法。该研究利用各种数据集，包括分子数据库，生物反应数据集和药代动力学信息，以对影响生物系统中药物行为的复杂因素进行整体理解。DNN模型以其处理高维数据和捕获复杂关系的能力而被选为基于特征的融合，以增强药物制剂的认知策略。在10个试验中进行的模型的定量评估产生了令人鼓舞的结果。DNN模型表现出值得称赞的性能，平均精度为91.8％，精度为89.2％，召回93.5％，F1得分为91.3％。但是，基于特征的融合方法始终优于DNN，平均准确度为93.5％，精度为91.7％，召回94.6％，F1得分为92.8％。这些结果突出了基于特征的融合方法在优化药物制剂，展示更高的定量指标以及精确度和召回之间更加平衡的权衡方面的优越性。这项研究通过提供一个结合高级认知策略的强大框架来推动药物制定领域，从而有助于更有效和个性化的治疗干预措施。
纠缠退化作为检测引力改变特征的工具
我们研究量子修正黑洞附近的纠缠退化。我们考虑一个双粒子系统 (Alice-Rob)，其中 Alice 自由 (径向) 落入量子修正黑洞的事件视界，而 Rob 位于黑洞事件视界附近。我们考虑一个最大纠缠态 (在 Fock 基中)，并从 Rob 是匀加速观察者的基本假设开始。然后，我们对涉及闵可夫斯基真空态和林德勒数态的关系进行了教学分析。按照 Martín-Martínez 等人 [ Phys. Rev. D 82 , 064006 (2010) ] 中给出的类比，我们从闵可夫斯基-林德勒关系中建立了哈特尔-霍金真空态与 Boulware 和反 Bouware 数态之间的关系。然后，我们利用近视界近似以适当的形式写出量子修正黑洞度量。接下来，我们得到对数负性和互信息的解析形式，并绘制为 Rob 与 r = 0 点距离的函数。我们观察到，纠缠退化减慢，这是因为通过在史瓦西黑洞中加入量子引力修正，度量的失效函数发生了结构变化。至关重要的是要理解，任何改变度量结构的修正引力理论都会导致不同的纠缠退化速率。在视界半径处，无论底层理论如何，纠缠退化始终是完全的。这一观察结果可能导致在未来一代先进的观测场景中识别出修正引力理论的特征。这种修改可能来自更高的曲率修正、更高维度的引力理论、量子引力修正等。我们还可以将此效应解释为一个噪声量子通道，其算子和表示为完全正的和迹保持映射。然后，我们最终使用此算子和表示获得纠缠保真度。