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World File Search SystemGGM
GGM FCSCY3G1.5ST
AVCP 系统：AVCP3 编织覆盖率：65% 至 70% 电容（nf/km）：120 特性：优异的灵活性 欧洲短路：ECA 阻燃性：IEC 332-1 电感（M Ohms/km）：200 绝缘直径：1 导体类型：柔性绞合退火铜芯 工作温度：-5°c 至 80°c 导体尺寸：0.75mm²；1mm²；1.5mm² 和 2.5mm² 护套颜色：灰色 屏蔽：Tresse cuivre étamé 绝缘类型：PVC
GGM FCSCY5G0.75ST
AVCP 系统：AVCP3 编织覆盖率：65% 至 70% 电容（nf/km）：120 特性：优异的灵活性 欧洲短路：ECA 阻燃性：IEC 332-1 电感（M Ohms/km）：200 绝缘直径：1 导体类型：柔性绞合退火铜芯 工作温度：-5°c 至 80°c 导体尺寸：0.75mm²；1mm²；1.5mm² 和 2.5mm² 护套颜色：灰色 屏蔽：Tresse cuivre étamé 绝缘类型：PVC
Beynes 总经理的 JDC 网站
- 前往 Plaisir-Grignon 站 (SNCF)，然后前往巴士站（出站后在左侧）： - 上午 8:30 之前（上午时段） - 下午 1:10 之前（下午时段）：在 9 号站台，有一辆免费班车（Hourtoule 公司巴士，挡风玻璃上印有 JDC 标志） 地图数据 © 2015 Google
优化Quantum签名后的GGM树和OWF
基于MPC在头中（MPCITH）的零知识证明（ZKPOK）来证明对单向函数的前映射（OWF）是一种构建有效的Quartum后数字数字签名的流行方法。从野餐签名方案开始，已经提出了许多使用多种（候选）OWF的优化MPCITH标志。最近，Baum等人。（加密2023）显示了对MPCITH的基本改进，称为“头为vole-in-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-thement”，它通常可以将签名大小降低至少两个，而不会降低计算性能或引入新假设。基于此，他们设计了FAest Signature，该签名将AES用作基础OWF。但是，与MPCITH相比，使用其他OWFS时的Voleith的行为仍未开发。在这项工作中，我们改善了Voleith和MPCITH方法的关键构建块，即所谓的全但一个矢量承诺，从而降低了Voleith和MPCITH签名方案的标志性大小。此外，通过将少量的工作证明在签名过程中，我们可以改善Voleith的参数（进一步降低SIG性质大小），而不会损害该方案的计算性能。基于这些优化
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
vole-in-the-the-them and faest
One Tree to Rule Them All: Optimizing GGM Trees and OWFs for Post-Quantum Signatures Carsten Baum, Ward Beullens, Shibam Mukherjee, Emmanuela Orsini, Sebastian Ramacher, Christian Rechberger, Lawrence Roy, Peter Scholl In submission
张量高斯图模型的迁移学习
张量高斯图模型 (GGM) 可以解释张量数据中的条件独立结构，在许多领域都有重要应用。然而，由于获取成本高，单个研究中可用的张量数据往往有限。虽然相关研究可以提供额外的数据，但如何汇集这些异构数据仍是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一个张量 GGM 的迁移学习框架，该框架充分利用了信息辅助域，即使存在非信息辅助域，也能从精心设计的数据自适应权重中受益。我们的理论分析表明，通过利用辅助域的信息，在非常宽松的条件下，目标域上的估计误差和变量选择一致性得到了显着改善。在合成张量图和大脑功能连接网络数据上进行了广泛的数值实验，证明了所提出方法的令人满意的性能。关键词：大脑功能连接、高斯图模型、精度矩阵、张量数据、迁移学习。
元模态信息流：一种捕获方法...
摘要 — 目标：对同一现象进行多模态测量可提供互补信息并突出不同的观点，尽管每种方法都有各自的局限性。只关注单一模态可能会导致错误的推论，当研究的现象是疾病时，这一点尤其重要。在本文中，我们介绍了一种利用多模态数据来解决精神分裂症 (SZ) 中的断线和功能障碍假设的方法。方法：我们首先使用高斯图模型 (GGM) 估计和可视化提取的多模态数据特征内和之间的链接。然后，我们提出了一种基于模块化的方法，该方法可应用于 GGM 以识别与多模态数据集中的精神疾病相关的链接。通过模拟和真实数据，我们展示了我们的方法揭示了与疾病相关的网络中断的重要信息，而这些信息在关注单一模态时会被忽略。我们使用功能性磁共振成像 (fMRI)、扩散磁共振成像 (dMRI) 和结构磁共振成像 (sMRI) 来计算低频波动的分数振幅 (fALFF)、分数各向异性 (FA) 和灰质 (GM) 浓度图。使用我们的模块化方法分析这三种模态。结果：我们的结果显示缺失的链接仅由跨模态信息捕获，这可能在组件之间的断开连接中发挥重要作用。结论：我们在 SZ 患者的默认模式网络区域中发现了多模态 (fALFF、FA 和 GM) 断开连接，这在单一模态中是无法检测到的。意义：所提出的方法为捕获分布在多种成像模态之间的信息提供了一种重要的新工具。
微生物学报 12。（1965）
噬菌体制剂滴定法。在之前的实验中，野生型耶鲁菌株用于估计噬斑形成单位的数量。使用 GGM 琼脂，获得了相当好但并非总是精确可重复的结果。由于该方法涉及测定板的干燥，有时由于水分分布不均匀，在板的某些部分噬斑不够明显。至于这一点，指示菌株被认为是原因，寻找比耶鲁菌株更合适的生物。在几个标准实验室培养物中，菌株 NRS 231 被发现足够；该菌株产生边界清晰的噬斑，而且比耶鲁菌株更敏感。另一个优点是，NRS 231 与耶鲁菌株不同，它对噬菌体 SP 10 敏感。