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容量成本曲线 - 组合周期
•在2022-2042的预测期内，能源和峰值的平均年增长率为0.7％•包括在2024年增加一个大型工业客户•不包括此增加，平均年增长率为0.3％，峰值为0.4％。
评估当前的替代方案和估计的PFAS删除和破坏的成本曲线，从市政废水，生物固体，垃圾填充浸出物和堆肥接触水
3.4.2 Thermal Reactivation of Granular Activated Carbon (retained for disposal of Sorption Media) ..........................................................................................................................................................................30
椭圆曲线（用于加密术）
的想法是LHS仅是y 2（因此，对于使RHS呈阳性的任何X值，有两个匹配的Y值），而RHS是x中的立方方程。事实证明，任何一般立方都可以转变为另一立方体，而没有与原始词根相关的二次术语。（这本身就是一个整洁的练习。考虑通过对X进行可变替换来重写Cutic X 3 + CX 2 + DX + E我们将为这些曲线描述的关键操作是添加的，这绝对不是直观的。在椭圆曲线上给定两个点P和Q，如果我们通过这两个点绘制一条线，则该线通常将在第三点相交。我们将这一点定义为-r。要否定点，只需将其反映在X轴上即可。（因此，对于给定点，其负点具有相同的x坐标和相对的Y坐标。例如，在椭圆曲线y 2 = x 3 + 2x + 1上，点（1，2）的负为（1，-2）。）我们使用上面的定义定义了P + Q等于R的总和。这是典型外观椭圆曲线的插图：
基于移动智能手机的数字瞳孔测量曲线在创伤性脑损伤诊断中的应用
的严重 TBI 患者未得到充分分诊并被送往非创伤医院（Capone-Neto 和 Rizoli，2009 年；Carrick 等人，2021 年）。这种分诊不足模式导致美国 TBI 患者的超额死亡率为 25%（Chesnut 等人，1993 年；Capone-Neto 和 Rizoli，2009 年；Chen 等人，2011 年；Cheng 等人，2017 年；Carrick 等人，2021 年）。在世界 85% 的人口居住的中低收入国家，超额死亡率可能更高，严重 TBI 后的死亡率会翻倍（Couret 等人，2016 年；Alali 等人，2018 年；Dagain 等人，2018 年；Dewan 等人，2018a 年）。在现场进行初步创伤调查本质上非常复杂，特别是在涉及头部和颈部受伤的病例中（Alali 等人，2018 年）。一种完善的 TBI 生物标志物是瞳孔对光反射 (PLR)。瞳孔对闪光的反射性收缩直接反映了中枢神经系统的功能状态 (Dewan 等人，2018b；GBD，2019；Gurney 等人，2020)。PLR 可指示颅内压升高，这是 TBI 的更严重后果 (Haas 等人，2010)，并且即使在脑震荡 (Hall and Chilcott，2018) 和轻度 TBI (Helmick 等人，2015) 中也显示出异常。 PLR 是 TBI 最重要的早期指标之一（Hernández-Sierra 等人，2021 年），最简单、最常见的 PLR 评估方法是传统的笔电检查（也称为手动瞳孔测量法），其中使用手持光源引起瞳孔收缩。然后，检查者用肉眼确定 PLR 的程度和性质。虽然这种方法简单且经济实惠，但缺乏观察者间的信度（GBD，2019 年）。数字瞳孔测量法目前是评估 PLR 的黄金标准（Larson 和 Behrends，2015 年）；然而，这种机器价格昂贵，需要专门的培训才能使用。为了解决当前临床瞳孔测量技术的缺点，我们开发了一款名为 PupilScreen 的移动应用程序（Mariakakis 等人，2017 年；图 1）。 PupilScreen 是一款机器学习驱动的应用程序，依赖于计算机视觉神经网络算法，旨在在智能手机平台上进行瞳孔测量，以提供一种比手动瞳孔测量更准确、更可靠的 PLR 评估方法，同时比数字瞳孔测量更容易使用。虽然之前发表的一项研究证明了该应用程序在评估 PLR 方面的准确性（Mariakakis 等人，2017 年），但将这些结果呈现给检查者进行解释的最佳方法仍不清楚。本研究的目的是确定从业者是否可以通过查看 PupilScreen 生成的 PLR 曲线来评估 PLR 是否正常，并将这种评估方法与更传统的笔电方法的评分者间信度进行比较。确实存在通过智能手机检测 PLR 的替代方法（Meeker 等人，2005 年；McAnany 等人，2018 年；Master 等人，2020 年），但 PupilScreen 目前在双目测量 PLR 的方法方面是独一无二的。
二进制椭圆曲线的另一个具体量子隐式分析
摘要。本文为二进制椭圆曲线提供了具体的量子密码分析，以实现时间效率的实现透视（即减少电路深度），并补充Banegas等人的先前研究，该研究的重点是空间效率的效率（即电路宽度）。为了实现深度优化，我们提出了改进Karatsuba乘数和基于FLT的反转的现有电路实现，然后在Qiskit Quantum Computer Simulator中构建和分析资源。提出的乘数架构，改善了Van Hoof等人的量子Karatsuba乘数，减少了与O（n log 2（3））界限的深度和较低的CNOT门，同时保持了相似数量的to效应和鸡蛋。此外，我们所证明的基于FLT的反演会减少CNOT数量和整体深度，并具有较高的量子量。最后，我们采用了拟议的乘数和基于FLT的IN-版本来执行二进制点添加的量子隐性分析以及用于椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）的完整shor的算法。结果，除了减小深度外，与先前的工作相比，我们还能够降低多达90％的to oli门，从而显着改善，并提供对量子密码分析的新见解，以实现高度优化的实施。
使用人工智能分析光变曲线以识别地球静止轨道物体
对地球轨道上的空间物体进行表征是一项重要任务，特别是随着太空交通的增加和太空交通管理的出现。正确理解物体的形状、大小和姿态对于预测其未来行为至关重要。光变曲线越来越多地被用于表征物体，方法从简单的回归分析到复杂的人工智能解决方案。本文介绍和演示的方法是一种基于卷积神经网络的机器学习算法，能够表征物体的几何形状、姿态和材料等物体参数。该方法旨在成为一种灵活的分类方法，可以扩展到所有轨道和任何类型的物体，包括碎片。本文介绍了正在进行的研究的中间结果，展示了多分类和多分支分类模型的使用。结果表明，该方法可以从单个完整的夜间光变曲线中成功地以超过 80% 的准确率对地球同步轨道上物体的形状、大小、姿态和主要材料进行分类。
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