XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLabe
信息安全性通过使用RSA算法和图形标签
I. i ntroduction g raph标签具有许多类型的应用程序，包括信息安全性。在通信网络中，魔术标签具有多个应用程序。顶点，边缘和总标记是根据域确定的。遵守某些条件的图形标记会导致G.J. Gallian预测的巨大现实生活应用[3]。在1963年，魔术标签由sedl´aˇCek提供。Rosa和Kotzig定义了魔术标签，并在[1]中探索了一些结果。Ringel和Llado引入了Edge Magic Labeling，这是魔术标签的扩展之一，并在其工作中讨论了一些有趣的猜想结果。Edge-Magic总标签，由W. D. Wallis等开发。对一些特殊图形产生了相同的标签。W. D. Wallis增强了魔术图的想法。数据安全性是必须仔细处理以确保重要数据的主题，因为它提供了隐私，诚信，保密和身份验证。加密是保护数据的传统方法之一，通常被视为关键数据安全组件。在当前情况下，网络安全是一个综合主题，并且已经开发出了几种方法来确保对攻击的安全性。网络连接数百万个人，其目的是保护数据并确保及时交付到目的地。网络安全性确保机密性，完整性，访问控制和授权。
根区标签生成规则
在变体系列中的主字符串的选择（主要字符串不是现有的GTLD）不会更改变体系列中的总字符串，但它可能会更改此组中可分配和阻止变体字符串的子集。因此，申请人应牢记所创建的相应分配和阻塞变体字符串的申请人选择主字符串。一旦选择了主字符串并应用了，它就无法更改，除了品牌tld应用程序1的applied-himer-primary字符串已被放置在争夺中。提交申请后，允许申请人从该应用程序中提取适用的变体标签，但不允许添加其他最初在该应用程序中不适用的变体标签。ICANN提供的LGR工具可用于https://lgrtool.icann.org/可用于确定主字符串的可分配变体字符串。
用不完整的标签学习半监督的脑电图...
摘要 - 电子脑摄影（EEG）是情绪识别的客观工具，并显示出令人鼓舞的表现。但是，标签稀缺问题是该领域的主要挑战，这限制了基于脑电图的情绪识别的广泛应用。在本文中，我们提出了一个新型的半监督转移学习框架（EEGMATCH），以利用标记和未标记的脑电图数据。首先，开发了基于EEG-MIXUP的数据增强方法，以生成更有效的模型学习示例。第二，提出了一种半监督的两步成对学习方法来桥接原型和实例的成对学习，其中原型成对的成对学习测量了EEG数据与EEG类别的EEG数据与实例学习的全局关系，以及实例学习捕获EEG数据之间的本地固有关系。第三，引入了半监督的多域适应性，以对齐多个域（标记为源域，未标记的源域和目标域）之间的数据表示，其中分布不匹配被缓解。在两个基准数据库（种子和种子-IV）上进行了广泛的实验
基于空腔的纠缠光子的来源 -
在光学设备的性能方面保持高灵敏度和较大的功绩（FOM）至关重要，尤其是当它们用于用作具有极低检测极限（LOD）的生物传感器时。在这里，创建了以1D光子晶体形式的纳米组装层，该层沉积在D形的单模纤维上，以满足这些标准，从而产生Bloch表面波的产生。高和低折射率（RI）纳米层之间的对比度增加，以及损失的减少，不仅可以实现高灵敏度，还可以实现狭窄的共振带宽，从而导致FOM中的显着增强。进行了批量RI敏感性的初步测试，并考虑了一个模仿生物学层发生结合相互作用的生物学层的其他纳米层的影响。最后，通过以非常低的浓度检测血清中的免疫球蛋白G来评估生物传感能力，并实现了70 AM的创纪录LOD。能够在Attomolar范围内达到非常低的LOD的光学纤维生物传感器不仅是一个了不起的技术结果，而且还可以作为早期诊断疾病的有力工具。
人类解剖学的图表中的平均亲切标记
图理论涉及对所称图的数学结构的检查，这些数学结构是说明数学和计算机科学等学科实体之间成对连接的工具（Prathik等，2016）。图形标记是图理论中的一个字段，该字段是数学的一个分支，它侧重于根据某些规则（Gallian，2022）将标签（通常数字）分配给边缘或顶点，或两者兼而有之。图形标记至关重要，因为它在各个领域的广泛应用，包括电路设计，雷达技术，通信网络寻址等。在计算机科学和通信网络的各个方面，网络表示起着至关重要的作用（Pir等，2023）。（Pir＆Parthiban，2022）的研究论文介绍了广义彼得森图和周期的主要距离标记，探索了不同的标记技术，研究突出了有趣的应用，包括基于图形的密码学中的潜在用途。这种创新的方法可以增强密码系统的安全措施。图形标签在Web设计中也具有重要的应用。在网络图中，网页由顶点表示，而超链接则通过边缘表示。标记这些元素有助于有效查找和组织有吸引力的信息。另一个应用程序在网站社区中，顶点表示对象和边缘的类别表示它们之间的连接。在图理论中，它形成一个完整的图，称为k n，每个顶点都连接到其他每个顶点。这种完整的互连性促进了网络社区内的全面分析和导航（Dhanalakshmi等，2022）。主要目标是探索通信部门中图形标记的功能。此外，图形标记简化了各种与网络相关的域中的任务，使其成为功能强大的工具。此摘要说明了该概念，帮助研究人员
将有监督的学习和强化学习与部分标签结合了多标签分类任务
传统的监督学习在很大程度上依赖于人类通知的数据集，尤其是在渴望数据的神经方法中。然而，由于特定的域知识和大型集合，由于多标签的关系提取，尤其是多标签任务，例如文档级关系提取，在完全手动注释中构成挑战。因此，我们解决了多标签的积极 - 未标记学习（MLPUL）问题，其中只有一部分积极的类别被注释。我们提出了部分符合分类（MLPAC）的混合学习者，这是一个基于RL的框架，结合了增强学习的探索能力和监督学习的剥削能力。跨各种任务的实验性恢复，包括文档级别的关系提取，多标签图像构造和二进制PU学习，证明了我们框架的概括和有效性。
报告名称：日本推出农业产品的温室气体减少标签系统
在一项为期两年的试点项目之后，日本农业，林业和渔业部（MAFF）于2024年3月1日正式推出了其温室气（GHG）减少标签系统。与绿色食品系统（Midori）策略一致，Maff促进了整个食品供应链中的脱碳化，目的是建立可持续的食品系统。为此，MAFF促进了与食品标签的“可视化”减少环境影响的工作，以促进公众对此类努力的理解，允许消费者做出可持续的购买决策，并促进对环境友好的农业供应链的投资。标签系统允许生产者根据MAFF评估和标签指南的环境影响减少农产品（仅日本）（以下称为“指南”），计算其温室气体排放和降低贡献率。标签表明与特定区域的常规培养的温室气体排放相比，温室气体排放的贡献率降低。排放速率由恒星数量表示：一颗恒星表明减少5％，两颗恒星表明降低了10％，三颗恒星表示将降低20％或更多（图1）。标签是自愿的，生产者自我欺骗了他们的环境实践。使用标签不需要第三方验证，但是，如果对报告的信息有疑问，MAFF可以要求生产者的原始数据。Maff澄清说，尚未确定使用标签和碳信用额之间的潜在关系。此外，该准则还规定，标签系统应对不合理的保费和误导性表示。2，随着企业越来越寻求采用温室气体排放工作，Maff预计食品加工者和分销商可能会使用GHG排放标签作为购买产品的指南，以增加公司自己的GHG减少工作。3 Maff还预计，参与标签系统将使生产者有机会扩大销售渠道，并致力于减少温室气体排放工作，并在寻求投资和贷款时提供竞争优势。大米的生物多样性保护标签：除了减少温室气体的标签外，MAFF还创建了用于大米的生物多样性保护的标签系统，该系统与GHG还原标签一起使用（图2）。根据准则，两个标签都可以附加在产品，产品包装，海报，
美国环保署低碳建筑材料标签计划实施方法
2 关于数据、PCR、EPD 以及相关工具和资源，“稳健”指以下特点：符合国际、自愿共识标准和/或其他有效且适合美国市场的标准；第三方验证；特定于设施和供应链的数据；纳入生产、使用和处置的相关阶段；纳入全球变暖潜力以外的其他环境和人类健康影响类别；通过数字化实现互操作性；通过披露背景数据集、上游数据源和不确定性/假设实现透明度；可通过开放数据平台随时向公众提供（即免费）；以及随着市场发展可能出现的其他特点。
美国EPA产品类别规则（PCR）支持低体现碳建筑材料标签计划（EPA的PCR标准）（版本1-2024）
EPA的PCR标准分为三组不同的标准：“基准”标准，即PCR现在需要达到的标准，PCR需要在1/1/2026之前达到的基线标准和“领导力”标准。基线标准是PCR对于PCR涵盖的材料类别必须符合EPA标签计划的要求。基线标准对于确保材料类别的一致性是必要的，并使EPA能够使用所得的EPD来为标签程序开发产品类型阈值。领导标准被认为是进一步提高标准化，数据透明度和质量的最佳实践和策略。尽管PCR目前不需要符合领导标准，但EPA可能会考虑将其作为将来的基线标准的一部分。EPA的PCR标准总体上强调了PCR和EPD领域增加严格的更大需求，同时也认识到该行业的当前状态和相关的ISO标准。