网络刮擦是一项大规模的处理活动,通常在没有人意识到的情况下进行。这种无形的处理为人们的权利和自由带来了特殊的风险。例如,如果某人不知道他们的数据已被处理,则无法行使其信息权。我们获得了有关缓解措施以应对这种风险的最少证据。这意味着在实践中,生成的AI开发人员可能难以证明其处理如何满足合法利益平衡测试的要求。作为第一步,我们期望生成的AI开发人员显着提高其透明度的方法。例如,他们可以考虑
在微藻培养过程中采用干预措施(Aurantiochytrium sp)(57)摘要:本发明与微藻培养过程(Aurantiochytrium sp)的干预有关,以优化占优化的鳞状生产。通过微藻(Aurantiochytrium sp)的激活和培养阶段进行干预。干预培养过程根据每单位干生物量重量的最大索具水平水平显示质量标准。在激活阶段,纯微藻培养(Aurantiochytrium sp)在含有营养的琼脂培养基上激活:葡萄糖2.0%,酵母提取物0.5%,礁盐0.7%,介质琼脂1.5%,1.5%,在25°C下进行24小时,然后继续耕种阶段。常规培养阶段使用含有1.5%葡萄糖,酵母提取物为0.5%,礁盐0.72%的培养基,在250毫升的ERLEMEYER中填充,振动器的体积为100ml,速度为220 rpm,持续24-48小时。文化前阶段使用含有3%葡萄糖,1%提取物,0.72%礁盐的培养基,在250毫升的ERLEMEYER中填充,振动器的体积为100ml,速度为220 rpm,持续24-48小时。最后阶段是主要文化中生物量的生产。成人接种物被移至2000毫升Erlenmeyer烧瓶,其中包含1000毫升营养的培养基,营养8%,酵母提取物为18%,礁盐为0.72%,在220 rpm的摇动过程中,摇动过程为100-120小时。通过将生物量与上清液分开,以收获过程结束。
摘要:量子力学引入的量子信息相当于经典信息的某种推广:从有限到无限的序列或集合。信息量是以基本选择为单位测量的选择量。“量子比特”可以解释为“比特”的推广,即在一系列备选方案中进行选择。选择公理对于量子信息是必要的。相干态在测量后随时间转变为有序的结果序列。量子信息量是与所讨论的无穷序列相对应的超限序数。超限序数可以定义为模糊对应的“超限自然数”,将皮亚诺算术的自然数推广到“希尔伯特算术”,从而实现了数学和量子力学基础的统一。
摘要:通过监测叶绿素浓度(CHLA),可以跟踪湖泊的富营养化状态并描述浮游植物生物量的时间动力学。这种监测必须既广泛又密集,以说明短期和长期生物量变化。通过具有高时间分辨率的轨道传感器对CHLA的远程估计可以实现这一目标。在这项研究中,我们使用MODIS图像为巴西半干旱地区的三个战略湖泊生成21年的CHLA时间序列:Eng。Armando RibeiroGonçalves,Castanh -o和Or。我们使用该地区13个湖泊中收集的数据来测试新的和已发布的回归模型以进行CHLA估计。所选模型已验证并应用于三个最大湖泊的每日MODIS图像。由此产生的CHLA时间序列表明,浮游植物生物量的时间动力学与湖泊的液压状态有关,而CHLA在强烈的水更新时逐渐下降,并在持久的干燥期间保持高。2004年的强烈雨季降低了浮游植物生物量,其影响甚至延长到随后的几年。我们的结果鼓励在羊水研究中探索MODIS存档图像。
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摘要。量子力学引入的量子信息等同于经典信息的一定概括:从有限到无限序列或集合。信息的数量是在基本选择单位中测量的选择数量。“ Qubit”可以解释为“位”的概括,这是连续替代方案的选择。选择的公理对于量子信息是必需的。测量后的时间,连贯状态被转化为有序的一系列结果。量子信息的数量是与所讨论的无限序列相对应的载量序数。可以将the柱数字定义为模棱两可的“跨足数自然数”,将peano算术的自然数推广到“希尔伯特算术”,从而允许统一数学和量子力学的基础。
S. Georgin-Lavialle、B. Terrier、AF Guedon、M. Heiblig、T. Comont 等人。VEXAS 综合征临床和实验室特征的进一步表征:对 116 名法国患者的多中心病例系列进行大规模分析。英国皮肤病学杂志,2022 年,186 (3),第 564-574 页。�10.1111/bjd.20805�。�hal-03707355�
摘要:世界物联网需要实现其安全解决方案。现有的物联网安全机制主要是由于复杂性,预算和节能问题而实施的。对于电池供电的物联网设备而言,尤其是如此,并且在该场中广泛部署它们应该具有成本效益。在这项工作中,我们提出了一种新的跨层方法,结合了现有的身份验证协议和现有的物理层射频指纹技术,以提供混合身份验证机制,这些机制实际上被证明是在网络中有效的。到目前为止已经提出了几种射频指纹方法,作为对多因素身份验证甚至是自己的支持,实用的解决方案仍然是一个挑战。即使是使用昂贵的设备的最佳系统也无法满足现实生活中的系统的精度结果。我们的方法提出了一种混合协议,该协议可以在物联网设备一侧节省能源和计算时间,与所使用的射频指纹的准确性成比例地,该指纹的准确性具有可测量的好处,同时保持可接受的安全水平。,我们实施了一个完整的系统,并实现了额外的能源成本的精度为99.8%,导致电池寿命仅降低约20%。
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