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减少产品碳足迹。以相同的性能过滤带有环保木质蛋白饱和的过滤媒体。
我们的木质素过滤介质旨在减少您的产品UR木质素过滤器介质旨在减少您的产品碳足迹。碳足迹。与传统的过滤媒体不同，我们的纤维素与传统的过滤介质不同，我们的纤维素过滤器介质充满了环保木质素的树脂的饱和，过滤介质充满了基于环保的基于木质素的树脂的饱和，可确保您的过滤器元素确保您的最佳性能，确保您的过滤器元素能够提供最佳性能，同时又能达到更高的维持材料，同时又可以维持较高的材料解决方案。更可持续的过滤解决方案。
古典和学习的Bloom过滤器的隐私模型
摘要：经典的布鲁姆过滤器（CBF）是一类用于处理近似查询成员资格（AMQ）的概率数据结构（PDS）。学习的Bloom Filter（LBF）是最近提出的PDS类，可以使用学习模型来衡量经典的Bloom滤波器，同时保留Bloom Filter的单方面错误保证。Bloom过滤器已用于在敏感的设置中使用，并且需要在有API或有能访问Bloom过滤器内部状态的对手的情况下访问Bloom滤波器的对手。先前的工作已经调查了分类过滤器的隐私，从而在各种隐私定义下提供了攻击和防御措施。在这项工作中，我们为Bloom过滤器制定了一个更强的基于差异的隐私模型。我们提出了满足（ε，0） - 差异隐私的经典和学识渊博的绽放过滤器的构造。这也是第一份分析并解决任何严格模型下学习的Bloom过滤器的隐私的工作，这是一个开放的问题。
fvit：带有Gabor滤波器的焦点视觉变压器
视觉变形金刚在各种计算机视觉任务中取得了令人鼓舞的进步。一个普遍的信念是，这归因于自我注意力在对特征令牌之间的全球依赖性建模中的能力。然而，自我注意力仍然面临着密集的预测任务的几个挑战，包括高计算复杂性和缺乏理想的电感偏见。为了减轻这些问题，重新审视了视觉变压器与Gabor过滤器的潜在优势，并提出了使用卷积的可学习的Gabor过滤器（LGF）。LGF不依赖自我注意力，它用于模拟生物学视觉系统中基本细胞对输入图像的响应。这鼓励视觉变形金刚专注于跨不同尺度和方向的目标的歧视性特征表示。此外，基于LGF设计了仿生焦点视觉（BFV）块。此块从神经科学中汲取灵感，并引入了双路径前进网络（DPFFN），以模仿生物学视觉皮层的平行和级联信息处理方案。此外，通过堆叠BFV块开发了一个称为焦视变压器（FVITS）的金字塔骨干网络的统一家族。实验结果表明，FVIT在各种视觉任务中表现出卓越的性能。在计算效率和可扩展性方面，与其他同行相比，FVIT具有显着优势。
增强垃圾邮件过滤：现代高级机器学习技术的比较研究
摘要。垃圾邮件仍然是一个持久的问题，不仅消耗了时间和带宽，而且构成了重大的网络安全威胁。结果，有效的垃圾邮件过滤已成为必不可少的。重点是天真的贝叶斯（NB），决策树（DT）和支持向量机（SVM），本研究对当代垃圾邮件过滤中使用的主要机器学习技术进行了详尽的分析。本文研究了这些方法的基本原理，通过在Kaggle数据集上进行的广泛实验进行比较它们的性能，并讨论了垃圾邮件过滤技术的当前挑战和未来方向。研究表明，SVM对于处理高维数据特别有效，DT提供了卓越的解释性，而NB简化了概率分类。实验结果表明，尽管每种方法都具有其优势和劣势，但将SVM与NB结合起来显着提高了分类精度。尽管有这些进展，但由于不断发展的垃圾邮件策略，垃圾邮件过滤器仍然面临挑战。为了解决这些持续的问题，结论部分突出了需要更可靠，灵活的垃圾邮件过滤技术，并为将来的研究方向提出建议。
体声波滤波器设计的通用程序
I. 引言 如今，体声波 (BAW) 器件已用于要求高集成度和高性能的现代通信系统。基于氮化铝 (AlN) 或氧化锌 (ZnO) 等的 BAW 器件已得到广泛研究，该技术现已成为集成高达数 GHz 的本振和滤波器等窄带元件 (5%) 的有效替代方案 [1–4]。为了扩展 BAW 技术的应用，其他压电材料也受到研究，并被视为实现宽带元件的有希望的解决方案。本文提出了一种可应用于窄带和宽带带通滤波器设计的程序。该设计程序基于 BAW 谐振器的集总元件模型的优化，该模型与技术参数直接相关。本文讨论了所提方法的背景，即有效性，并选择了两个示例进行说明。第一个例子是为 UMTS 通信设计的窄带（3%）带通滤波器 [5]。第二个
集成Gabor过滤器，Yolov5和Deep Sort
尽管有技术的进步，但现有的车辆检测和跟踪系统通常以高车辆密度和频繁闭塞为特征的复杂交通情况失败。例如，跟踪系统可能难以区分重叠的车辆或实时保持整个帧的一致性（Zhao等，2022）。传统方法在计算上也很昂贵，这使得它们不适合智能运输系统中的现实部署。这项研究通过提出一个混合框架来解决这些挑战，该框架利用Gabor过滤器进行功能提取，Yolov5进行高核能检测和深层排序，以在动态的交通环境中进行可靠的跟踪。1.3研究范围本研究的重点是开发适用于各种现实世界应用的强大车辆检测和跟踪框架。研究包括：实施Gabor滤波器以进行基于纹理的特征提取（Duong，2021）。利用Yolov5用于实时检测汽车，公共汽车和卡车（Zhang等，2022）。深入排序以跨顺序框架进行多对象跟踪（Liu，2021）。使用代表城市，郊区和公路交通状况的注释数据集对框架进行评估（Mou等，2022）。1.4目的和目标本研究的主要目的是开发一个混合框架，以进行高效和实时的多类车辆检测和跟踪。目标包括：设计和实施混合框架，该框架结合了Gabor过滤器，Yolov5和深层排序以进行车辆检测和跟踪（Zhao等，2022）。
LEAFI：带有学习过滤器的类固醇的数据系列索引
数据系列的不断增长的集合创造了对有效相似性搜索的紧迫需求，该搜索是各种分析管道的骨干。最近的研究表明，在许多情况下，基于树的系列索引表现出色。但是，由于次优修剪，我们观察到在搜索过程中浪费了很大的浪费。为了解决这个问题，我们介绍了Leafi，这是一个新颖的框架，它使用机器学习模型来提高基于树的数据系列索引的修剪效率。这些模型充当了学到的过滤器，该过滤器预测了用于制定修剪决策的紧密距离距离下限，从而提高了修剪的有效性。我们描述了增强的索引构建算法，该算法选择叶子节点并生成培训数据以插入和训练机器学习模型以及叶 - 增强搜索算法，该搜索算法在查询时校准了学习的过滤器，以支持每个查询的用户定义的质量质量目标。使用两个基于树的系列索引和五个不同的数据集，我们的实验评估证明了该方法的优势。增强的数据系列索引提高修剪比率高达20倍，搜索时间最高为32倍，同时保持99％的目标召回率。
Lyxor MSCI 机器人与 AI ESG 过滤 UCITS ETF (欧元)
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扩展的卡尔曼滤波器具有最佳控制登革热模型
摘要：在现实生活中，由于各种测量局限性，登革热流行模型中的所有变量都可以测量。因此，需要一个工具来估计具有已知相关变量的未测量变量。估计非线性系统中变量的一种方法是扩展的卡尔曼滤波器（EKF）。接下来，使用这些估计的结果，将以疫苗接种的形式寻求最佳控制，以减少感染的数量。从仿真结果中可以得出结论，登革热模型的EKF状态估计足以估计在所选的干扰协方差范围内被随机变量干扰的状态。然后，发现干扰的标准偏差越小，开始时所需的最佳控制越小。因此，破坏越大，所花费的成本越大。