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从线性时间逻辑
线性时间逻辑（LTL）是一种在进行信息学习中的任务规范的强大语言，因为它允许描述超出常规折扣返回公式的表达性的目标。尽管如此，最近的作品表明，LTL公式可以转化为可变的奖励和折扣方案，其优化产生了最大程度地提高公式满意度的可能性的策略。但是，合成的奖励信号从根本上仍然很稀疏，这使探索具有挑战性。我们的目标是超越此限制，这可以防止当前的算法超越低维，短距离问题。我们展示了如何通过进一步利用LTL规范并将其相应极限确定性Büchi自动机（LDBA）作为马尔可夫奖励过程来实现更好的探索，从而实现了高级价值估计的形式。通过对LDBA动力学采取贝叶斯的观点并提出合适的先前分布，我们表明，通过此过程估计的值可以视为塑造潜力，并映射到信息丰富的内在奖励。从经验上讲，我们证明了我们从表格设置到高维连续系统的方法的应用，到目前为止，这对基于LTL的增强式学习算法表示了重大挑战。
使用Monte Carlo Simulation的Varian-Clinac IX线性加速器的光拟南芥产生的概率评估
患者体内的服用过量会破坏治疗过程，并可能具有毁灭性的影响。另一方面，如果粒子是中子，则将乘以这种效应。由于在医用线性加速器中产生的约0.1至2 MeV的中子中子具有20个质量因子（QA），因此在组织中产生高等效剂量。在本文中，使用Monte Carlo Simulation进行了18 MV Varian-Clinac IX线性加速器的组件的光线产生概率。计算了每个光子灰色生产中的每个龙门成分和幻影的贡献。结果表明，光负基因的产生最大比率属于每平方厘米的光子灰色的主要准直仪剂。在目标中，这是光子中子产生的第一个来源，在零时计算热中子的通量。
质子和离子线性加速器-Fermilab
∞𝑋𝑖𝑗-在j th单元格中的场;细胞的特征功能。•单模近似：𝐸=𝑋𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝐸𝑗𝐸𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝐸𝑋𝑗𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑗𝑗𝑋𝑗𝑗除了孔𝐸0 -tm 010模式的特征函数以外，无处不在。 •通过一个小孔通过相似腔的田地激发腔体：•激发腔场的边界条件𝑬：𝐸= 0； S 1（孔）上的𝐸=𝐄=。 s+ s 1上的特征功能𝐸= 0 = 0•从麦克斯韦方程进行本征函数和激发领域：无处不在。•通过一个小孔通过相似腔的田地激发腔体：•激发腔场的边界条件𝑬：𝐸= 0； S 1（孔）上的𝐸=𝐄=。s+ s 1上的特征功能𝐸= 0 = 0•从麦克斯韦方程进行本征函数和激发领域：
DNA 20 kb质粒和线性套件应用指南
C Reagents, Plate Layouts, and Methods................................................................................74 Reagent Set............................................................................................................................ 74 Plate Layouts.......................................................................................................................... 75方法................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 77 30厘米毛细管的条件方法................................................................................................................................................................................... Capillaries.....................................................80 Shutdown Method for 30 cm Capillaries............................................................................ 81 Capillary Rinse Method for 30 cm Capillaries.................................................................... 82 Conditioning Method for 50 cm Capillaries........................................................................ 83 Linear dsDNA Separation Method for 50 cm Capillaries....................................................84 Shutdown Method for 50 cm Capillaries............................................................................ 86
用子路线线性近似模型加速图像生成
摘要。扩散模型已在图像，音频和视频生成任务中显着提高了最新技术的状态。但是，它们在实际情况下的应用是由于推理速度缓慢而阻碍。从一致性模型中汲取灵感，我们提出了pproximation m odel（Splam）的s ub-p ath linear，它可以加速扩散模型，同时保持高质量的图像产生。SPLAM将PF-ode轨迹视为一系列的PF-ode子路径除以采样点，并利用子路线线性（SL）ODES沿每个单独的PF-ode子path形成一个预处理且连续的误差估计。此类SL-dodes上的优化允许Splam与累积近似误差较小的构图构图。还开发了一种有效的蒸馏方法，以促进预训练的扩散模型（例如潜在扩散模型）的局限。广泛的实验结果表明，SPLAM达到了显着的训练效率，只需要6个A100 GPU天才能制造出2到4步生成的高质量生成模型。对Laion，MS Coco 2014和MS Coco 2017数据集进行了全面评估，还表明，Splam超过了几步生成任务中现有的加速方法，在FID和生成图像的质量上都实现了最先进的性能。
散射箔组成对用于闪光放射疗法的临床线性加速器中电子能量分布的影响：蒙特卡洛研究
摘要：这项研究研究了从改良的医疗线性促进剂中的电子束中的电子能量分布的散射箔材料和采样持有人的放置如何用于闪光灯放射疗法。我们分析了各个位置的电子能光谱，即离子室，镜像和下巴，以评估CU，PB-CU，PB和TA箔的影响。我们的发现表明，靠近源的距离会增强电子能量分布对箔材料的依赖性，从而通过材料选择实现精确的光束控制。蒙特卡洛模拟可有效设计箔以实现所需的能量分布。将采样支架移至远离源的较远的材料材料的影响，促进了更多均匀的能量扩展，尤其是在0.5-10 MEV范围内，以12 MEV电子束。这些见解强调了量身定制的材料选择和采样持有人定位在优化电子能量分布和闪存放射疗法研究的通量强度方面的关键作用，从而使实验设计和临床应用受益。
基于线性代码的秘密共享方案
近年来，所使用的数字设备数量已大大增长。这对信息系统构成了巨大的安全威胁。加密技术用于使未经授权的用户无法理解敏感信息[5]。一种生成通信签名的重要技术是秘密共享[7]。秘密共享是一种技术，它允许在一组参与者中分发秘密，以便某些参与者可以共同努力以重建秘密。参与者组成的其他小组不应能够确定全部秘密。阈值方案是秘密共享方案的一种特殊形式，其中至少一组特定数量的参与者（称为阈值）都可以恢复秘密。但是，任何参与者少的小组都无法获得有关该秘密的任何信息[5]。Shamir [17]和Blakley [1]在1979年独立引入了秘密共享方案。从那以后，已经提出了许多方案。这些秘密共享方案中的一些基于编码理论。编码理论是对误差校正代码的性质的研究，已成为数学成熟的分支，已有五十多年了。但是，在密码学中应用编码理论的研究较少探索[11]。McEliece和Sarwate是第一个注意到1981年代码与秘密共享之间关系的人[12]。第2章主要侧重于引入了解编码理论和秘密共享基础所需的核心概念。本论文旨在介绍从代码中构建秘密共享方案的概念，而无需假设有关编码理论或秘密共享的任何先验知识。在后来的几年中，随后的代码构建秘密共享方案的更多方法。我们将考虑Brickell [2]在第3.1节中引入的施工。Massey [10]基于最小代码的另一种结构将在第3.3节中讨论。这些结构的一个重要方面是检查可以确定秘密的参与者集，称为访问结构。通常，很难明确表达这些访问结构以及构建具有所需访问结构的构造秘密共享方案。在第3章中介绍不同的构造时，将介绍此主题。正如McEliece和Sarwate在1981年所做的那样，我们将更好地研究一类称为Reed-Solomon代码和秘密共享方案的特定代码之间的关系。REED-SOLOMON代码将在第4章中介绍。在同一章中，我们将涵盖Shamir引入的构造与使用Massey开发的构造中的Reed-Solomon代码之间的等效性。
真空环境下的线性编码器
低释气性为防止真空室内压力急剧升高，真空兼容编码器不得释放大量气体。在超高真空中，每个部件都至关重要。例如，某些塑料会释出溶剂。这类塑料通常包含在电路板、粘合剂或涂层中，但在超高真空环境中部署的设备中应完全避免使用。这就是海德汉公司采用真空兼容电路板、粘合剂和涂层的原因。在超高真空环境中，必须将部件数量减至最少。例如，信号转换器应放在真空室外，这就是海德汉公司提供带有外部信号转换器的真空兼容编码器的原因。在仅需要高真空的应用中，这些设备也可放置在真空室内。
VALIO：基于视觉注意的线性时间逻辑方法，用于可解释的环外识别
脱离回路（OOTL）现象会严重影响飞行员的表现并对航空安全构成威胁。以前识别 OOTL 状态的尝试主要使用了“黑箱”机器学习技术，但这些技术无法对其发现提供可解释的见解。为了弥补这一差距，我们的研究在名为“用于识别 OOTL 的视觉注意 LTL f”（VALIO）的框架内引入了线性时间逻辑 (LTL) 方法的一种新应用，利用眼动追踪技术非侵入式地捕捉飞行员的注意力焦点。通过将驾驶舱内的兴趣区 (AOI) 和注视持续时间编码为视觉注意轨迹 (VAT)，该方法可以捕捉视觉注意的空间和时间维度。它使 LTL 方法能够生成可解释的公式，对飞行员行为进行分类并提供对 OOTL 现象的理解。通过模拟飞行实验案例，我们比较了该方法在不同时间窗口（10 秒至 75 秒）下的有效性。结果表明，VALIO 在所有时间窗口上的表现都很稳定，最佳 F1 得分为 0.815，最低 F1 得分为 0.769。并且在使用短于 30 秒的时间窗口时，它的表现明显优于其他机器学习方法，表明其能够更及时地检测 OOTL 状态。此外，VALIO 通过推导人类可读的 OOTL 状态来阐明飞行员的行为。
目的：本文提出了使用线性编程共享成本在橡胶零件供应链中的新原材料成本管理概念（LPS
目的：本文使用线性编程共享成本（LPSC）在橡胶零件供应链中提出了新的原材料成本管理概念。橡胶零件广泛用于汽车零件行业。有多种产品模型和材料类型，以及由2层公司中的几个分包商生产的。但是，整个连锁店将整体成本管理作为1号公司。成本效益的模型在竞争时代更为重要。设计/方法论/方法：研究方法结合线性编程（LP）与共享成本（SC），并应用于库存管理。开发了LPSC模型，以与与分包商的第2级公司相关的第1层公司。LPSC与EOQ库存管理模型结合使用。调查结果：已开发了一种新方法来降低橡胶部件供应链中原材料管理的成本。研究局限性/含义：模型开发的局限性是它尚未对供应链管理系统具有实时控制。实际含义：将概念思想引入泰国的汽车橡胶部件供应链，并通过实际订单的试点测试接受测试。独创性/价值：本文在汽车橡胶零件供应链中介绍了新的概念原材料成本管理模型。与EOQ结合的LPSC是有效的，增加了供应链的价值，并同时减少了废物和生产过多。doi：https：//doi.org/10.5604/01.3001.0054.6085关键字：原材料成本管理，LPSC模型，橡胶部件制造，供应链管理对本文的参考，应通过以下方式提供：C。C. Klaidaeng，S。Butdee，K-O。Boonmee，使用LPSC模型的橡胶零件制造供应链的原材料管理，材料与制造工程成就杂志123/1（2024）25-32。