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确切的通用激发波形，用于最佳的有向棘轮传输的最佳增强
我们通过提供三个替代派生来显示出确切的通用激发波形的存在和特性，以最佳增强定向棘轮传输（在平均速度的意义上）。特别是，它是从引起棘轮普遍性的临界场景以及基于Fokker-Planck方程的方法中得出的。数值实验证实了在受到周期性潜力的驱动的过度阻尼的布朗尼粒子的背景下，存在这种精确的通用激发波形。无论涉及的周期性振动激励的波形如何，Univer-Senital情景都保持不变，但显示有向棘轮传输的增强是最佳的，而这些激发传递的脉冲（在半个周期内的时间积分）是最大的。
来自量子混沌动力学的精确涌现量子态设计
我们给出了一种新型的随机矩阵普适性的精确结果，这种普适性是无限温度下量子多体系统可以表现出的。具体来说，我们考虑一个纯态集合，该集合由一个小的子系统支撑，该子系统是通过对系统其余部分进行局部投影测量而生成的。我们严格地证明了，从一类经历淬火动力学的量子混沌系统推导出的集合接近于一种完全独立于系统细节的普适形式：它在希尔伯特空间中均匀分布。这超越了量子热化的标准范式，该范式规定子系统放松为一个量子态集合，该集合再现了热混合状态下局部可观测量的期望值。我们的结果更普遍地意味着量子态本身的分布与均匀随机态的分布变得难以区分，即集合形成了量子信息论术语中的量子态设计。我们的工作建立了量子多体物理学、量子信息和随机矩阵理论之间的桥梁，表明伪随机态可以从孤立的量子动力学中产生，为设计量子态断层扫描和基准测试的应用开辟了新方法。
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。
时间谐波最佳控制问题的确切而近似的Schur补体方法
在[1，7]中的时间依赖性通过截短的傅立叶膨胀来处理，这使我们能够为每个频率获得单独的线性系统。在那里，提出了有效的求解线性系统的预处理方法，其中预核心是具有区块 - diagonal的，并且是较低的三角形形式。在[2]中使用了完整的两二个块结构的预处理，进一步称为PRESB，在续集中定义。[3]中的研究提供了不同结构的预处理（遮挡型，块 - 三角形和PRESB形式）之间的比较。比较是根据相应预处理矩阵及其数值性能的光谱正确的。数值实验表明，相对于正则化参数的频率范围，问题大小和值，PERB形式的预处理更加健壮。可以在[10]中找到对这些预调节器和一些修改形式的信息。[9]研究中的工作又是块形式形式的另一个预处理，并分析了双重预处理，适合于离散状态的向量形式。在[8]中考虑了（2）的非线性形式，其中为线性化问题提出了完整的两乘两块形式的预处理，可以将其分解和解决，以块 - 二进制预处理的成本，并且相对于问题大小和测试频率的范围是可靠的。
量子算法，用于确切的最小ESOP最小化，不完全指定的布尔函数和可逆合成
独家产品总和（ESOP）最小化问题长期以来一直对研究界有所了解，因为它在经典逻辑设计（包括测试的低功率设计和设计），可逆逻辑合成和知识发现等方面具有重要意义。但是，对于任意函数的七个变量，尚无确切的最小化方法。本文介绍了一种新型的量子古典杂化算法，可用于最小化不完全指定的布尔函数的确切最小的ESOP最小化。该算法从约束和利用Grover的算法提供的量子加速度构建或构造，从而找到了这些甲壳的解决方案，从而改善了经典算法。与许多现有算法相比，ESOP表达式的编码可导致的决策变量大大减少。这也扩展了确切的最小ESOP最小化的概念，以最大程度地降低将ESOP表达作为量子电路的成本。在作者知识的范围内，这种方法从未出版过。通过量子模拟对该算法进行了完全且未完全指定的布尔函数测试。
Xylocor Therapeicts正精确阶段2的铅候选XC001数据同时在心血管血管造影协会和交织协会中呈现
第2阶段的结果验证了XC001的变革性疾病改变潜力，以减少缺血并改善没有治疗选择的心脏病患者的生活质量。结果表明，可以安全地给予XC001的治疗，并实现持久的临床改进，包括：运动持续时间增加，缺血性负担减轻，通过正电子发射断层扫描（PET）成像以及angina频率的降低。值得注意的是，试验中有93％的患者以胸漆严重的速度进行了试验，以至于每日活动明显限制，治疗后六个月，有43％的患者没有普通活动的胸痛。XC001的VEGF基因治疗在患者群体中的耐受性良好，并且与XC001给药相关的药物或意外严重的严重不良事件没有严重的不良事件。
Stryker的可持续性解决方案重新处理的Ligasure弯曲，小颌骨，开放式密封剂/分层（LF1212A）和再制造的Ligasure精确解剖器，
先进的定向能量血管密封仪器已随着内镜程序的扩散以及一般手术程序而变得至关重要。这些设备对于在密封和分隔船时提供止血至关重要。拥有超过二十年的重新处理经验，Stryker的可持续发展解决方案业务是医疗设备业务的后处理服务的市场领先提供商。单利用医疗设备的重新处理者必须根据《联邦法规》（FDA）法规（21CFR部分807），证明通过上市通知（FDA）法典（21CFR部分），证明了与法律销售的（谓词）设备的“实质性对等”。1，由21CFR部分的第21CFR部分根据21CFR Part，通过前市场通知或510（k）间隙，遵循与法律上市（谓词）设备证明与法律上市的（谓词）设备的实质性等效性完全相同的调节途径。在组织密封过程中，重新处理/再制造设备在组织密封过程中执行相当于OM设备的一个重要方面是粘在设备下巴的组织量。为了评估组织粘性等效性，进行视觉评估，外科医生能够根据评分代码在研究过程中视觉评估组织粘性。
智能城市监视：Edge Technology Face识别机器人深度学习基于A. Medjdoubi*，M。Meddeber，K。Yahyaoui精确科学学院
在当代背景下，加强安全和安全措施的必要性变得越来越明显。鉴于技术进步的快速发展，智能和有效的监视解决方案的发展引起了人们的极大兴趣，尤其是在智慧城市（SC）领域。监视系统已随着边缘技术（ET）的出现，物联网（IoT）和深度学习（DL）的出现而改变，以成为SC的关键组成部分，尤其是面部识别的领域（FR）。这项工作推出了基于ESP32-CAM微控制器的智能监视汽车机器人，再加上结合了DL模型和传统算法的FR模型。使用HAAR-CASCADE（HC）算法进行面部检测，而特征提取依赖于提议的卷积神经网络（CNN）和预测的DL模型，即VGG和Resnet。分类是通过两种不同的算法进行的：天真的贝叶斯（NB）和K-Nearest邻居（KNN）。验证实验证明了包括HC，VGG和KNN的复合模型的优势，分别在LFW，AR和ORL数据库中达到了92.00％，94.00％和96.00％的准确率。此外，监视汽车机器人表现出实时响应能力，包括电子邮件警报通知，并在自定义数据库中拥有99.00％的出色识别精度率。此ET监视解决方案提供了能源效率，便携性，远程可访问性和经济负担能力的优势。
Sitnikova，M。A.等。 （2023）。低和高数学表演者中单词和数值格式的精确计算的神经相关性：fnirs stud
人们使用两个认知系统来理解和操作数字 - 非符号系统，主要依赖于无符号的幅度估计（例如，阿拉伯数字）和象征性系统，基于符号形式的数字处理（Ansari，2008; Feigenson，dehaene and dehaene and Spelke，dehaene and Spelke，2004; Waring and Pening and Penerner-wilger，2017）。数值认知的开发是一个逐步的过程，它是从非符号或近似数字系统开始的。近似数字系统是一个先天认知系统，它支持估计幅度的估计而不依赖语言或符号。然而，数量和基本算术技能的符号表示的作用随着年龄的增长而增加（Artemenko，2021）。基本的算术技能在日常生活，STEM教育以及许多涉及数学的科学中至关重要：在各种IT应用中，物理，化学，技术和工程学中都非常重要。更好地理解简单和复杂的精确计算的基本大脑机制对于数值认知非常重要，并深入了解了近似数字系统和精确符号表示系统中的网络中不同大脑区域之间的关系。实际上，将来可以使用这些知识来提高一个人的数字技能，消除与他们缺乏相关的问题（算术和数学素养的降低，dyscalculia）。已经表明，所有这些缺点都可能对整个经济和社会产生负面影响（Butterworth，Varma和Laurillard，2011年）。因此，实用