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World File Search System随机序列
神圣站点的共鸣意识
在为期两周的时期，埃及的各种“神圣地点”受到了一个对古老寺庙，金字塔和坟墓的精神品质的兴趣。在包括诵经和冥想在内的非正式仪式中，该团体尊重古埃及人的神圣遗址。便携式随机事件发生器和掌上计算机用于生成和记录正在进行的随机序列，并附有时间戳记的计算机索引和相关观察和激活的现场音符。预先计划的假设预测了访问神圣地点的序列的异常偏差，包括每个寺庙中的内部圣所或圣洁或圣洁的圣洁以及金字塔的所有内部房间。进一步的预测是，在这些特殊位置的诵经和冥想在内，该小组的重新建立活动或相干构建活动也将与异常的偏差相关。两种形式的假设均以2.7x10^-6的综合概率确认。其他类别的数据提供了上下文，并有助于区分异常效应的来源。
使用混乱和DNA的图像加密和解密...
Narayana工程学院，印度Nellore。 摘要：近年来，通过公共网络对安全图像通信的需求大大增加。 为了满足这一需求，该项目提出了一种使用混乱和DNA算法进行图像加密和解密的新方法。 提出的方法利用混沌图的混沌性质生成伪随机序列进行加密，而DNA编码技术则用于增强加密过程的安全性和稳健性。 在加密阶段，原始图像使用混乱的图将原始图像转化为混沌域，然后使用基于DNA的技术进一步加密。 解密过程涉及反向转换，其中使用相同的DNA编码方案和混沌图来解码加密图像以检索原始图像。 实验结果证明了针对各种加密攻击的提议方法的有效性和安全性，包括统计分析和蛮力攻击。 此外，该方法具有较高的计算效率，使其适用于实时图像加密应用。 总体而言，所提出的方法为需要高水平机密性和完整性的应用程序提供了有希望的解决方案。 未来的研究方向可能包括探索优化技术，以进一步提高所提出方法的性能和可伸缩性。 本摘要简要概述了模型的目标，方法论，结果和潜在含义，作为读者的简洁摘要。Narayana工程学院，印度Nellore。摘要：近年来，通过公共网络对安全图像通信的需求大大增加。为了满足这一需求，该项目提出了一种使用混乱和DNA算法进行图像加密和解密的新方法。提出的方法利用混沌图的混沌性质生成伪随机序列进行加密，而DNA编码技术则用于增强加密过程的安全性和稳健性。在加密阶段，原始图像使用混乱的图将原始图像转化为混沌域，然后使用基于DNA的技术进一步加密。解密过程涉及反向转换，其中使用相同的DNA编码方案和混沌图来解码加密图像以检索原始图像。实验结果证明了针对各种加密攻击的提议方法的有效性和安全性，包括统计分析和蛮力攻击。此外，该方法具有较高的计算效率，使其适用于实时图像加密应用。总体而言，所提出的方法为需要高水平机密性和完整性的应用程序提供了有希望的解决方案。未来的研究方向可能包括探索优化技术，以进一步提高所提出方法的性能和可伸缩性。本摘要简要概述了模型的目标，方法论，结果和潜在含义，作为读者的简洁摘要。
利用量子信息技术通过t3引力相检验时空的等效原理和离散性
我们提出了一项基于当今量子信息技术的新思想实验，通过 Bose-Marletto-Vedral (BMV) 效应 [ 1 – 4 ] 测量量子引力效应，揭示引力 t 3 相位项、其与低能量子引力现象的预期关系，并检验广义相对论的等效原理。这里提出的技术有望通过分析与量子系统测量过程的理想输出相关的随机噪声来揭示引力场涨落。为了提高灵敏度，我们建议将引力场涨落随时间对一系列独立测量输出的影响累积起来，这些测量作用于粒子纠缠态，就像在构建量子加密密钥时一样，并从相关的时间序列中提取预期引力场涨落的影响。事实上，通过共享最大纠缠态的粒子构建的理想量子密钥由一串不相关符号的随机序列表示，该序列在数学上可以用完美的白噪声来描述，这是一个均值为零且在不同时间取值之间没有相关性的随机过程。引力场扰动（包括量子引力涨落和引力波）会引入额外的相位项，使用于构建量子密钥的纠缠对退相干，从而使白噪声着色 [ 5 , 6 ]。我们发现，这种由大质量中观粒子构建的装置可以揭示 t 3 引力相位项，从而揭示 BMV 效应。
工作记忆存储组件在随机串联系列中的作用
人们不配备内部随机系列发电机。当被要求产生一个随机系列时，他们只是尝试重现已知随机过程的输出。但是，这项工作通常受到其工作记忆能力的限制。在这里，我们研究了类似随机的系列生成的模型，该模型解释了工作内存的存储和处理组件的参与。在两项研究中，我们使用了现代，强大的随机性来评估人类生成的序列。在研究1中，在实验设计中，最后生成的元素作为受试者间变量的可见性，我们测试了在工作记忆上减少认知负载是否会减轻生成系列的随机性水平的衰减。此外，我们研究了人类生成系列的随机性判断与算法复杂性之间的关系。结果表明，当人们不必仅依靠其工作记忆存储成分来维持活跃的过去选择时，他们就能延长其高素质的性能。此外，能够更好地区分更复杂模式的人同时产生了更多随机系列。在研究2中，在相关设计中，我们检查了工作记忆能力与产生类似随机系列的能力之间的关系。结果表明，工作记忆能力较长的个体也将产生更复杂的系列。这些发现突出了工作记忆在生成随机序列中的重要性，并提供了对这种认知过程的基本机制的见解。
基于混乱理论和细胞自动机的使用的使用
通过公共渠道交换大量信息已成为日常发生，这种情况在可能发生网络攻击的情况下会产生巨大的风险，并激发学术和科学界制定新的强大安全计划。该研究的目的是使用数学和人工智能工具来提出新的安全计划。下面介绍了用于文本的加密货币算法的设计和实现。所采用的方法包括使用细胞自动机检测载体图像的边缘，利用颜色对比度的多样性以及Tinkerbell混沌吸引子生成两个伪随机序列：一种用于加密方案，而另一个用于选择载体图像的边缘像素图像的边缘像素图像隐藏。此外，还包括一个验证阶段，其中接收器提供了一个代码以确认未更改stegoimage。使用Diffie-Hellman算法在发件人和接收方之间共享系统密钥。对所提出的算法进行了一系列地理和加密性能测试，包括熵分析，均方根误差（MSE），相关系数，关键敏感性，峰值信号 - 噪声比（PSNR），归一化的根平方误差（NRMSE）以及结构相似性指数（SSI）。将PSNR，MSE和SSI测试的结果与科学基准进行了比较，揭示了与信息安全标准保持一致的指标。最后，由于学术练习的结果，对加密货币算法进行了整合，其指标使其可能适用于现实世界中的环境。
ribodifusion：基于第三结构的RNA逆折叠与生成扩散模型
RNA设计显示了RNA在各种生物过程中的关键作用驱动的合成生物学和治疗剂中越来越多的应用。 一个基本的挑战是找到满足结构约束的功能性RNA序列，称为反折叠问题。 已经出现了基于二级结构的计算方法来解决此问题。 然而，由于数据的稀缺，非唯一的结构序列映射和RNA构象的灵活性，直接从3D结构设计RNA序列仍然具有挑战性。 在这项研究中，我们提出了RECODI↵一种用于RNA逆折叠的生成二次模型，可以学习给定3D主链结构的RNA序列的条件分布。 我们的模型由基于图神经网络的结构模块和基于变压器的序列模块组成，该模块将随机序列转换为所需的序列。 通过调整采样重量，我们的模型允许序列恢复和多样性之间进行交易，以探索更多的候选者。 我们将基于RNA聚类的测试集使用DI↵Cut-O↵S序列或结构相似性。 我们的模型在序列恢复中的表现优于基准，序列相似性分裂的平均相对改善为11％，结构相似性分裂的平均相对提高为16％。 此外，Ribodi↵在各种RNA长度类别和RNA类型中的表现始终如一。 我们还施加了内部折叠，以验证生成的序列是否可以折叠到给定的3D RNA骨架中。RNA设计显示了RNA在各种生物过程中的关键作用驱动的合成生物学和治疗剂中越来越多的应用。一个基本的挑战是找到满足结构约束的功能性RNA序列，称为反折叠问题。已经出现了基于二级结构的计算方法来解决此问题。然而，由于数据的稀缺，非唯一的结构序列映射和RNA构象的灵活性，直接从3D结构设计RNA序列仍然具有挑战性。在这项研究中，我们提出了RECODI↵一种用于RNA逆折叠的生成二次模型，可以学习给定3D主链结构的RNA序列的条件分布。我们的模型由基于图神经网络的结构模块和基于变压器的序列模块组成，该模块将随机序列转换为所需的序列。通过调整采样重量，我们的模型允许序列恢复和多样性之间进行交易，以探索更多的候选者。我们将基于RNA聚类的测试集使用DI↵Cut-O↵S序列或结构相似性。我们的模型在序列恢复中的表现优于基准，序列相似性分裂的平均相对改善为11％，结构相似性分裂的平均相对提高为16％。此外，Ribodi↵在各种RNA长度类别和RNA类型中的表现始终如一。我们还施加了内部折叠，以验证生成的序列是否可以折叠到给定的3D RNA骨架中。我们的方法可能是RNA设计的强大工具，可以探索庞大的序列空间并为3D结构约束发现新颖的解决方案。
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
总结了flap和颅内的优势...
引言甲虫是一种非典型的多巴胺受体部分激动剂抗精神病药，以胶囊形式使用。尽管胶囊是最令人期望的顾问途径之一，但在无法给予时，存在某些情况（例如，在急性psytric的环境中，或者存在吞咽困难或液体短期时）。因此，需要替代解决方案，例如诸如Ordispoverible片剂。这项研究旨在研究新开发的口片片剂与甲虫1.5毫克的市售硬明胶胶囊的生物等效性。方法这是I期，开放标签，随机，单剂量生物等效研究。它具有2个周期，2个序列，横断设计，每个受试者以随机序列接受了一个测试和一个Refe Rence产物，其冲洗时间为55天。血液采样。通过经过验证的HPLC-MS/MS方法分析了甲虫浓度。标准的生物等效性规定应用于通过非竞争性心理分析计算得出的PK参数。对安全措施进行描述性分析。对43位健康志愿者的结果药代动力学数据和54名受试者的安全数据进行了分析。喀里哌嗪AUC 0–72H和C最大几何平均比率分别为117.76％和100.88％。90％的置信区间在预定的生物等效性限制范围内为80.00％ - 125.00％。安全数据符合甲哌济津产品特性的摘要。讨论这项临床试验的结果证明了与硬明智的胶囊相结合时，新型牙龈片剂的生物含量是对治疗患有精神分裂症患者的替代选择。
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
及下肢视觉运动反应时间任务
背景：快速视觉运动反应时间 (VMRT) 是识别和响应连续出现的视觉刺激所需的时间，它使运动员能够在运动期间成功地对刺激做出反应，而较慢的 VMRT 则与受伤风险增加有关。基于光的系统能够测量上肢和下肢 VMRT；但这些评估的可靠性尚不清楚。目的：使用基于光的训练系统确定上肢和下肢 VMRT 任务的可靠性。设计：可靠性研究。地点：实验室。患者（或其他参与者）：20 名在过去 12 个月内没有受伤史的参与者。方法：参与者在间隔 1 周的 2 个单独测试会议上向实验室报告。对于这两项任务，都要求参与者尽快熄灭随机序列的发光二极管磁盘，这些磁盘一次出现一个。在完成测试试验之前，为参与者提供了一系列练习试验。 VMRT 计算为两次击中目标之间的时间（以秒为单位），其中 VMRT 越高表示反应时间越慢。主要结果测量：计算单独的组内相关系数（ICC）和相应的 95% 置信区间（CI），以确定每个任务的重测信度。确定 SEM 和最小可检测变化值以检查临床适用性。结果：右肢下肢信度极佳（ICC 2,1 = .92；95% CI，.81 – .97）。左肢（ICC 2,1 = .80；95% CI，.56 – .92）和上肢任务（ICC 2,1 = .86；95% CI，.65 – .95）均具有良好的信度。结论：两个 VMRT 任务在健康、活跃人群中均具有临床可接受的信度。未来的研究应该探索这些测试的进一步应用，作为已知 VMRT 缺陷的健康状况康复后的结果测量。