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反馈中延迟攻击和检测线性化控制系统
[1]“下一代新服务和市场的服务要求，修订版16.4.0英寸，3GPP，TS 22.261，2018。[2] B. van Arem，C。J。G van Driel和R. Visser，“合作自适应巡航控制对交通流动的影响的影响”，IEEE Trans。智能运输系统，第7卷，第1期。4，pp。429-436，2006。[3] K. J.°ARSTROOM和T. HAGGLUND，高级PID控制。Reasearch三角公园，北卡罗来纳州：仪器，系统与自动化协会，2006年。[4] K. J.°astr an和B. wittenmark，自适应控制。纽约，纽约：多佛，2013年。[5] G. Bianchin和F. Pasqualetti，“网络系统中的时间延迟攻击”，在C标。K.Kocβ（ed。），网络物理系统安全，pp。157-174，Cham。 ：施普林格，2018年。 [6] S.bjéorklund和L. Ljung，“时间延迟估计技术的回顾”，载于Proc。 第42届IEEE决策与控制会议，pp。 2502-2507，美国夏威夷，美国，2003年。 [7] V. Bro和A. Medvedev，“通过一系列Laguerre函数识别具有明显时间延迟的连续伏尔泰拉模型”，载于Proc。 第58 IEEE决策和控制会议，第58页。 5641-5646，尼斯，法国，2019年。 [8] M. S. Chong，H。Sandberg和A. M. H. Teixeira，“网络物理系统安全和隐私的教程简介”，载于Proc。 欧洲控制会议，意大利那不勒斯，2019年。157-174，Cham。：施普林格，2018年。[6] S.bjéorklund和L. Ljung，“时间延迟估计技术的回顾”，载于Proc。第42届IEEE决策与控制会议，pp。2502-2507，美国夏威夷，美国，2003年。[7] V. Bro和A. Medvedev，“通过一系列Laguerre函数识别具有明显时间延迟的连续伏尔泰拉模型”，载于Proc。第58 IEEE决策和控制会议，第58页。5641-5646，尼斯，法国，2019年。[8] M. S. Chong，H。Sandberg和A. M. H. Teixeira，“网络物理系统安全和隐私的教程简介”，载于Proc。欧洲控制会议，意大利那不勒斯，2019年。
视觉变压器的移动友好线性注意力
Vision Transformers（Vits）在计算机VI-SION任务中出色，因为它们能够捕获令牌之间的全局上下文。但是，它们的二次复杂性o（n 2 d）就令牌数字n和功能尺寸d限制了移动设备上的实际使用，因此需要更加移动友好的VIT，并减少延迟。多头线性注意事项正在成为有前途的替代品，具有线性复杂性o（ndd），其中d是每个头尺寸。仍然需要更多的计算，因为d变得较大，以达到模型的准确性。降低D可以提高移动友好性，而牺牲了过度小头弱，但在学习有价值的子空间方面，最终阻碍了模型能力。为了克服这一效率难题，我们提出了一种新型的移动意见设计，并具有通过信息流赋予的头部竞争机制，这防止了过分强调琐碎的头部上的不太重要的子空间，同时保留了必要的子空间，以确保变压器的能力。它通过支持一个小尺寸d的小型动作效率来实现移动设备上的线性时间复杂性。通过移动注意事项替换VIT的标准注意力，我们优化的VIT在一系列计算机视觉任务中实现了增强的模型容量和竞争性的表现。特定的，我们已经在iPhone 12上实现了延迟的显着降低。代码可从https://github.com/thuml/mobileattention获得。
双模式模式通过含偶氮苯线性液晶共聚物的光荧光化启用
摘要：在材料的同一区域中创建双模式模式是提高信息存储维度，提高加密安全性水平并促进编码技术开发的高级方法。但是，原地，不同的模式可能会导致在制造和使用过程中严重的相互干扰。新材料和图案技术对于进步非介入双模式模式至关重要。在本文中，通过结合结构色和色极化来证明非递交双模式模式，该结构颜色和色极化是由含有偶氮苯的线性液体晶体共聚物设计的，具有光荧光效果。一方面，结构颜色模式是通过硅模板印刷的，并在紫外线诱导的聚合物表面从玻璃状到橡胶状态的局部局部过渡之后，并带有周期性微观结构。另一方面，基于局部光诱导的介体取向的不同极化模式是通过魏格特效应在光荧光区域内产生的。，次级印迹用于消除撰写极化模式期间结构颜色模式的部分损害，从而获得双模式图案而不会干扰。这项研究为创建具有潜在跨行业应用的先进材料和复杂的光图案技术提供了蓝图。■简介
线性分布式能源资源协同优化...
摘要 — 在净能源计量电价下，为产消者考虑了电表后分布式能源的共同优化。考虑的分布式能源包括可再生能源发电、灵活需求和电池储能系统。能源管理系统通过求解最大化预期运行盈余的随机动态规划，基于本地可用的随机可再生能源共同优化消耗和电池存储。为了避免动态规划解决方案的指数复杂性，我们提出了一种基于约束随机动态规划松弛投影方法的闭式线性计算复杂度共同优化算法。获得了所提解决方案的优化充分条件。数值研究表明，计算成本降低了几个数量级，优化差距显著缩小。
用于分段线性降维的自适应潜在特征共享
线性高斯探索性工具（例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)）广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性，因此对于非常高维的问题，它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典，然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的，其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中，我们提出了一种替代方法，可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型，该模型将特征稀疏性和词典大小分离，从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA)，能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似，这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明，aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征，或者在应用于自动编码器分析时
使用无细胞技术线性化DNA的prosyntm -probio
无细胞技术是质粒和线性DNA制造的突破性，其周转时间很短。Prosyn TM线性化DNA使用酶促DNA合成通过滚动圆扩增（RCA）。在专有Powerstarry TM引物池的行动下，Genscript Probio能够通过减少时间和人力来加速不同的项目。
南加州高效超低排放线性发电机示范项目
该项目支持在加利福尼亚州科尔顿的一家杂货店进行为期九个月的 Mainspring 线性发电机早期试点演示。截至 2023 年 7 月，线性发电机仍在运行。该项目实现了其在功率输出、效率、排放和运行时间方面的预期性能目标，这对于这一新型发电技术而言是一项重大成就。线性发电机的铭牌额定功率为 230 千瓦 (kW)，能够跟踪负载并在设施的负载范围 (130-370 kW) 内保持 40% 以上的效率。在整个建筑负载范围内实现了低排放运行，在所有负载下，NOx 始终低于 0.07 磅/兆瓦时 (2.5 百万分率)。进行了第三方排放测试，该装置满足南海岸空气质量管理区运营许可的所有要求。
多播非线性脑电图分析
1教育与体育教育学家教职员工（FPCEE），布兰奎尔纳，拉蒙·劳尔大学，西班牙巴塞罗那08022； NG1 4FQ心理学系实验室（HNL），英国劳动力或同学，伦敦帝国学院生物学院高中，伦敦W1T 7NF，K 7 K 7 K
原创研究论文基于线性判别分析的深度学习算法用于数字字符手写识别
自主获取输入的层次表示。该研究开发了分类算法，用于识别数字字符（0-9）中的手写数字，分析分类器组合方法并确定其准确性。该研究旨在优化同时处理多个脚本时的识别结果。它提出了一种简单的分析技术、线性判别分析 (LDA) 实现和用于数字字符分类的 NN 结构。然而，测试显示 LDA 分类器的结果不一致。该方法将基于配置文件的特征提取 (FE) 与高级分类算法相结合，可以显著改善 HWR 数字字符领域，这从它产生的不同结果可以看出。该模型在 MNIST 数据集上的表现为 98.98%。在 CPAR 数据库中，我们完成了跨数据集评估，准确率为 98.19%。关键词：手写识别；深度学习；神经网络；特征提取；线性判别分析；准确性
对高级...
线性模型，例如线性和逻辑回归，在当前的数据科学和数据分析工作中都是ubiq的。它们的简单结构使他们能够快速训练，并在简单问题上很好地概括。此外，可以轻松解释它们以了解模型决策，这在医学和金融等受监管领域至关重要。例如，线性回归已被用来预测未来的消费者，公司资源需求和房价[1]，[2]。逻辑回归已用于疾病预测和欺诈检测[3]，[4]。在低维度中，数据集的数据集比功能多得多，线性模型通常可以很好地发电，而无需进行大量调整。从信息理论的角度来看，这是因为该模型具有足够的数据来了解数据集中的主要趋势，这应该是将来的实例。这就是为什么线性模型通常在简单的大数据集中最有效的原因[5]。但是，许多现代数据集具有高维度，其功能比数据点更多。这在地理学或金融中很常见，其中许多资产的许多基因或价格的表达超过了个人观察。在这种情况下，线性模型可以超越数据，从而使对未来输入的概括不佳[6]。对此问题的一种常见解决方案使用正则化，这限制了这些模型的权重向量。