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特拉华州衡平法院
Michael J. Barry、Christine M. Mackintosh、Rebecca A. Musarra、Vivek Upadhya、Michael D. Bell、GRANT & EISENHOFFER PA，特拉华州威尔明顿；Barbara J. Hart、GRANT & EISENHOFFER PA，纽约州纽约市；Geoffrey M. Johnson、SCOTT+SCOTT ATTORNEYS AT LAW LLP，俄亥俄州克利夫兰高地；Jing-Li Yu、SCOTT+SCOTT ATTORNEYS AT LAW LLP，纽约州纽约市；Max R. Huffman、SCOTT+SCOTT ATTORNEYS AT LAW LLP，加利福尼亚州圣地亚哥；Jeffrey M. Norton、Benjamin D. Baker、NEWMAN FERRARA LLP，纽约州纽约市；原告卡车司机工会 237 号地方额外保障基金、卡车司机工会 237 号地方住房管理局雇员补充基金、卡车司机工会 237 号地方福利基金和 Phyllis Gianotti 的律师。ROSS ARONSTAM & MORITZ LLP（特拉华州威尔明顿）的 Garrett B. Moritz、S. Reiko Rogozen、Holly E. Newell；MUNGER, TOLLES & OLSON LLP（加利福尼亚州洛杉矶）的 Ronald L. Olson、George M. Garvey、Robert L. Dell Angelo、Brian R. Boessenecker；被告 Enrique Hernandez, Jr.、Lloyd H. Dean、Robert A. Eckert、Margaret H. Georgiadis、Richard H. Lenny、John J. Mulligan、Sheila A. Penrose、John W. Rogers, Jr. 和 Miles D. White 以及麦当劳公司的律师。 Daniel C. Herr，DANIEL C. HERR LLC 律师事务所，特拉华州威尔明顿；Shawn P. Naunton、Catherine S. Duval、Leila Bijan，ZUCKERMAN SPAEDER LLP，纽约州纽约市；被告 Stephen J. Easterbrook 的律师。Kathleen M. Miller、Julie M. O'Dell、Jason Z. Miller，SMITH, KATZENSTEIN & JENKINS LLP，特拉华州威尔明顿；被告 David Fairhurst 的律师。LASTER，VC
第八军公共事务办公室
立即发布 媒体发布：20240308-01 2024 年 3 月 8 日 第 2 步兵/韩美联合师完成与韩国海军第二舰队的海上训练 韩国汉弗里斯营——3 月 4 日至 7 日，作为韩国年度演习的一部分，第 2 步兵师第 2 战斗航空旅 4-2 攻击营的飞行员和机组人员与韩国海军第二舰队进行了联合训练。两个部队都努力整合系统和流程，利用多域检测和攻击平台（如 MQ-1C 灰鹰无人机系统和 AH-64 阿帕奇）来快速识别和消灭目标。此次训练与年度自由盾牌演习同时进行，旨在增强互操作性和提高战备水平。 “我们与韩国海军第二舰队关系非常密切，这样的训练让我们更加坚强，”4-2 营长 Ty Huffman 中校说道。“它让我们能够更好地整合，改善沟通，并改进我们的战术和技术，确保我们是战场上最致命的力量。在未来，我们每次进行这样的训练，都会建立和加强这种关系。我认为这真的是一个很好的例子，展示了第二步兵师/韩美联合师和韩国国防军之间的密切合作，以及这种伙伴关系在保卫韩国免受战场上任何敌人攻击方面有多么强大。”韩国海军第二舰队司令金京哲少将说道：“韩国海军第二舰队和美国 2ID/RUCD 是一体化防御的重要合作伙伴，在保卫西海和韩国大都市地区方面发挥着关键作用。我们将通过联合海上训练和互操作能力（例如我们的海军陆战队反特种作战训练）实现最高的联合作战能力，能够摧毁任何敌人威胁。”第八集团军所有六个主要下属指挥部都参加了自由之盾 2024，包括第 2 步兵师。在为期两周的演习中，第八集团军与韩国陆军在训练场和韩国各地的联合作战中心进行了广泛的联合训练。
探索图像密封造影中的高级技术和安全通信的日期隐藏
多媒体数据，例如图像，文本，文件或带有数据加密的视频。图像模拟是一种将图像隐藏在另一个图像中的技术。在图像密封造影中，封面图像被操纵，以使隐藏的数据看不见，这不会使其可疑，例如在加密中。相反，使用切解来检测任何秘密。图像中的消息并提取隐藏的信息[1]。在提出了一种略有不同的方法中，考虑了样式图像以及内部信息和掩护图像。生成的支撑图像被转换为给出的样式图像作为输入。揭示网络用于解码从Stego图像创建的秘密信息。与其他方法一样，使用基于VGG的自动编码器架构进行了任意调整秘密数据的大小，样式图像是通过自适应示例[2]完成的。该通道是因为CR和CB通道中的所有语义和颜色信息。此外，为了将有效载荷减少三分之二，隐藏的图像将转换为灰度图像格式。y通道Haltone Secret Image被馈送到编码器 - 模块网络以生成支撑图像。源图像是Y通道与CR和CB通道结合使用，以在YCRCB颜色空间中创建封面图像括号图像。为了编码隐藏的图像，Y通道DE Brace图像被馈回启示网络，以输出灰度刻度隐藏的图像。另外，将两种不同的变体用于生殖模型 - 基本和残留模型[3]。提出了k-lsb方法，其中k最小位被秘密消息替换。使用加密和隐肌的结合，其中封面图像的LSB被秘密图像的最重要位取代。使用伪随机数生成器来选择像素，并且每次旋转时都会对键进行加密。Stega分析使用熵过滤器检测并揭示秘密图像[4]。LSB方法也用于在视频中隐藏秘密信息笑话。视频是称为视频帧的图像序列。每个视频都被切成框架，秘密信息的二进制位隐藏在视频帧的LSB中。LSB替代方法和视频的基本形式结合了Huffman编码和LSB替代方法。另一种有趣的方法是将音频与录像带一起使用以改善隐藏性[5]。
课程与教学大纲
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块：1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块：2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块：3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块：4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作：搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块：5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块：6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块：7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块：8 当代问题 2 小时 总授课时长：45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社，2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册（计算机科学文本）”。第 3 版
截至 2024 年 8 月 28 日
截至 2024 年 8 月 28 日 海报会议 A（将于 9 月 15 日星期日晚上 7:45-10 点展示）A001 一项开放标签 II 期试验，研究单独使用 ERK 抑制和联合使用自噬抑制治疗转移性癌腺癌患者。Rishi Surana。美国马萨诸塞州波士顿丹娜—法伯癌症研究所。A002 维莫非尼 + 索拉非尼治疗晚期 KRAS 突变胰腺癌的 II 期试验。Erkut Borazanci。美国亚利桑那州斯科茨代尔荣誉健康研究所。A003 在携带 BRCA 1、BRCA2、PALB2、ATM 和 CHEK2 致病变异的晚期胰腺癌患者中测试 PARP 抑制剂尼拉帕尼的 II 期试验。Brandon Huffman。美国马萨诸塞州波士顿丹娜—法伯癌症研究所。 A004 针对转移性胰腺腺癌患者使用 pepinemab 和 avelumab 进行二线免疫治疗的 1B/2 期试验。Luis Ruffolo。罗彻斯特大学医学中心，纽约州罗彻斯特，美国。A005 通过一种新型的、具有细胞穿透性的和核酸结合性的单克隆抗体将治疗性 RNA 系统性地靶向胰腺导管腺癌。Diana Martinez-Saucedo。耶鲁大学医学院，康涅狄格州纽黑文，美国。A006 通过体细胞组织工程生成灵活的胰腺癌小鼠模型。Ziyue (Zoey) Yang。贝勒医学院，德克萨斯州休斯顿，美国。A007 揭示美国黑人和白人患者胰腺导管腺癌组织的分子差异。Saurabh Mandal。亨利福特健康中心，密歇根州底特律，美国。 A008 体重指数对腹部肿瘤治疗场 (TTFields) 强度分布的影响：模拟模型研究结果。Ariel Naveh。Novocure Ltd，以色列海法。A009 通过数字液滴 PCR 评估循环肿瘤 DNA 中的突变 KRAS 作为接受新辅助化疗的胰腺癌患者的生物标志物。Dominic Vitello。西北大学芬伯医学院外科系，伊利诺伊州芝加哥，美国。A010 使用 CRISPR 定向基因编辑作为治疗胰腺导管腺癌的增强疗法的患者优先方法。Eric Kmiec。基因编辑研究所，特拉华州纽瓦克，美国。
糖尿病护理和...
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图像处理：是什么、如何处理以及未来
退化现象。使用去噪技术去除图像中的噪声和使用去模糊技术去除图像中的模糊都属于图像恢复。 • 彩色图像处理：这基本上有两种类型——全彩色和伪彩色处理。在前一种情况下，图像是通过全彩色传感器（如彩色扫描仪）捕获的。全彩色处理进一步分为两类：在第一类中，每个组件被单独处理，然后形成复合处理后的彩色图像；在第二类中，我们直接操作彩色像素。伪彩色或假彩色处理涉及根据规定的标准将颜色分配给特定的灰度值或值范围。强度切片和颜色编码是伪彩色处理的技术。颜色用于图像处理是因为人类能够区分不同色调和强度与不同灰度。此外，图像中的颜色使得从场景中提取和识别物体变得容易。 • 图像压缩：这意味着通过消除重复数据来减少表达数字图像所需的信息量。压缩是为了减少图像的存储要求或减少传输期间的带宽要求。压缩是在存储或传输图像之前完成的。压缩有两种类型——有损和无损。在无损压缩中，图像的压缩方式不会丢失任何信息。但是在有损压缩中，为了实现高水平的压缩，可以接受一定量的信息丢失。前者适用于图像存档，例如存储医疗或法律记录，而后者适用于视频会议、传真传输和广播电视。无损压缩技术包括可变长度编码、算术编码、霍夫曼编码、位平面编码、LZW 编码、游程编码和无损预测编码。有损压缩技术包括有损预测编码、小波编码和变换编码。• 形态图像处理：它是一种绘制图像中可用于表示和描述图像形态、大小和形状的部分的技术。常见的形态学算子有膨胀、腐蚀、闭运算和开运算。形态学图像处理的主要应用包括边界提取、区域填充、凸包、骨架、细化、连通分量提取、加厚和剪枝。• 图像分割：这是使用自动和半自动方法从图像中提取所需区域的过程。分割方法大致分为边缘检测方法、基于区域的方法（包括阈值和区域增长方法）、分类方法（包括 K 近邻、最大似然法）、聚类方法（K 均值、模糊 C 均值、期望最大化方法）和分水岭分割 [3]。• 表示和描述：分割过程的结果是像素形式的原始数据，需要进一步压缩才能表示和描述，以便进行额外的计算机处理。区域可以用其外部特征（如边界）来表示
算法照亮第1部分的基础知识Tim Roughgarden PDF
本文介绍了由蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）在内的作者撰写的与算法游戏理论相关的各种研究论文和书籍的出版历史。出版物涵盖了诸如机理设计，拍卖和路由游戏之类的主题。此外，它还提到了一本书，题为《蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）所阐明的算法》，该书是具有基本编程知识的读者的算法介绍。它首先要探索Huffman的编码技术，以提高数据压缩效率。然后，该课程使用Prim和Kruskal的算法以及其他方法（如Union-Find）来研究最小跨越树。此外，它涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树，最短边缘长度的最短路径以及几个NP硬问题问题，例如Knapsack问题，影响最大化和旅行推销员问题（TSP）。在整个课程中，还着重于解决复杂的计算问题的算法策略，包括证明NP硬度。**本地搜索原则**讨论了旅行推销员问题（TSP）的Bellman-Karp-Karp动态编程算法。此外，涵盖了用于查找长路径和混合整数编程（MIP）求解器的Alon-Yuster-Yuster-Zwick颜色编码算法。**特定问题算法与魔术盒**令人满意的（SAT）求解器和还重新审视的减少。证明了3个SAT，哈密顿路径，TSP，子集和集合等问题的NP完整性。NP完整性，并探讨了其对解决问题的影响。The main topics are divided into sections: * Section 2: Notation and additional examples + Divide-and-conquer paradigm + Counting inversions in O(n log n) time + Strassen's matrix multiplication algorithm + Closest pair algorithms * Section 3: Master method + Motivation + Formal statement + Examples + Proof of the master method * Section 4: QuickSort + Overview + Partitioning around a pivot element + Choosing a good pivot + Analysis (part 1, part 2, and part 3) + Sorting requires Omega(n log n) comparisons * Section 5: Randomized linear-time selection + Algorithm + Analysis + Deterministic linear-time selection algorithm + Deterministic linear-time selection analysis (part 1 and part 2) * Section 6: Proofs by induction and the correctness of QuickSort The rest of the text is about graph theory, including: * Graphs: basics and representations * Graph search overview * Breadth-first search (BFS) and shortest paths * BFS and undirected connected components * Depth-first search (DFS) * Topological sort * Computing strongly connected components * The structure of the web * Shortest paths and Dijkstra's algorithm The final sections cover data structures, including: * Heaps: operations, applications, and implementation details * Balanced search树：操作，应用和实施详细信息 *搜索树：旋转 *哈希表：操作，应用和实施细节 * Bloom过滤器：基础知识和启发式分析本课程涵盖了图理论和算法设计中的一系列基本主题。**决策，搜索和优化** P！= NP猜想和指数时间假设。还描述了下降时钟拍卖的实施和最终结果。**无线频谱重新调整**涵盖了回购许可证和可行性检查的贪婪启发式方法。**算法设计现场指南**本书以结尾结束，包括视频，奖励幻灯片，讨论论坛，勘误表，测试用例和编程项目的数据集。**编程问题**提出了两个问题：Karatsuba乘法和计数反转。提供了理智检查和测试用例，以及针对反转问题的挑战数据集。此外，还探索了QuickSort算法，并提出了测试用例和挑战。涉及QuickSort的挑战问题，其中100个元素的数组需要使用不同的枢轴策略进行排序：始终将第一个元素，最后一个元素或中位数用作枢轴。应计算每个策略的预期比较数。此外，还存在与线性时间选择算法，强烈连接组件和Dijkstra算法有关的测试用例和挑战。（注意：我以原始语言保留了文本。）期待讨论从顶点1到顶点7、37、59、82、99、115、133、165、188和197的最短路径距离。此外，我们将研究编程问题，例如中间维护问题，2-SUM，贪婪的调度，霍夫曼代码，最小跨越树木和加权独立集。这些测试用例涉及求解KTH中位数，在数组中找到目标值，安排重量和长度的作业，构造最佳前缀无代码，并确定最小跨越树的成本。给定文章文本此处文章讨论了各种编程问题，包括与图形相关的问题，例如路径图的最大重量独立集和旅行推销员问题。它还涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树以及最短的路径。这些问题的挑战具有不同的复杂性水平，需要创造性的解决方案才能有效地计算最佳结果。给定文本描述了与图理论和计算复杂性有关的不同问题实例，包括针对各种算法的测试用例和挑战数据集，例如旅行推销员问题（TSP）和通过SAT求解器的图形着色。它还提供了指向外部资源的链接，并参考了一本名为“算法照明”的书，以进行进一步研究。文本包括最佳旅行成本的描述，基于欧几里得距离的边缘成本以及有关这些实例的文件格式的详细信息。由Tim Roughgarden照亮的算法是一部开创性的书籍系列，以引人入胜且易于访问的方式提出了算法的核心思想。它受到了玛丽·沃特（Mary Wootters），阿夫拉汉姆·莱夫（Avraham Leff）和丹尼尔·辛加罗（Daniel Zingaro）等专家的高度赞扬，他们欣赏其独特的教学算法方法。这本书的奇异能力将算法设计与教学设计混合在一起，使其与其他教科书区分开来。Roughgarden对算法和学习的热情使材料与学生相关且令人愉悦。这本书是由Coursera和EDX上的在线课程启发的DIY系列的一部分，其中有四卷可用，包括精装综合版。该系列为学习者提供了足够的机会，可以检查他们的理解，研究示例并在上下文中查看算法，从而使其成为那些起步者的绝佳资源。可以通过各种渠道订购，包括书店，亚马逊和出版商的网站。这本书已被翻译成几种语言，使其在全球读者可以使用。
博士D. JAYADEVAPPA - BE，M.Tech，Ph. D.
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