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ISAM-MTL：具有可识别峰值和关联内存网络
EEG中的跨主题变异性降低了当前深度学习模型的表现，限制了脑机构界面（BCI）的发展。本文提出了ISAM-MTL，这是一种基于可识别峰值的多任务学习（MTL）EEG分类模型（IS）代表和关联内存（AM）网络。所提出的模型将每个受试者的脑电图分类视为一项独立任务，并利用跨主题数据训练来促进跨受试者的特征共享。ISAM-MTL由一个尖峰功能提取器组成，该提取器可在受试者和特定主题的双向关联内存网络中掌握共享特征，该功能受HEBBIAN学习训练，以实现高效且快速的主体内部EEG分类。iSAM-MTL将学习的尖峰神经代表与双向缔合记忆进行了交叉主体EEG分类。模型标记引导的变异推断对可识别的尖峰表示，增强了分类精度。在两个BCI竞争数据集上的实验结果表明，ISAM-MTL提高了跨主体EEG分类的平均准确性，同时降低受试者之间的性能差异。该模型进一步表现出少数射击学习和可识别的神经活动的特征，从而实现了BCI系统的快速且可解释的核心。
Manipal Technologies Limited（“ MTL”）2024年8月12日
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具有预分配的公共钥匙的有效后Quantum Kemtls
摘要虽然具有证书的仅使用服务器的身份验证是全球网络上运输层安全性（TLS）协议最广泛使用的操作模式，但在许多应用程序中以不同的方式使用TLS或具有不同约束的应用程序。为了进行检查，嵌入式信息互联网客户端可能已预编程服务器证书，并且在通信带宽或计算功率方面受到了高度限制。由于量子后算法具有更大的性能权衡，因此除了传统的“签名键交换”以外的设计可能是值得的。在ACM CCS 2020上发布的KEMTLS协议使用关键的封装机制（KEMS）而不是签名在TLS 1.3握手中进行身份验证，这是一个益处，因为大多数Quantum KEMS都比PQ Sig-natures更有效。但是，kemtls有一些缺点，尤其是在客户身份验证方案中，需要额外的往返。我们探讨了情况如何随着预先分配的公共钥匙而变化，在许多情况下，在嵌入式设备，加速公共钥匙或从乐队中分发的密钥在应用程序中预先安装的公共钥匙可能是可行的。与Quantum签名后的KEM TLS（甚至是缓存的公共钥匙）相比，在带宽和组合方面，使用预分配的密钥（称为Kemtls-PDK）的Kemtl变体更有效，并且具有较小的受信任代码。使用客户端身份验证时，Kemtls-PDK比Kemtls更有效地带宽，但可以在较少的往返行程中完成客户端身份验证，并且具有更强的身份验证属性。有趣的是，使用Kemtls-PDK中的预分配的密钥会改变PQ算法适用性的景观：公共钥匙大于密码/标志/标志（例如经典的McEliece和Rainbow）的方案（例如，某些基于lattice的计划之间的差异）可以降低。我们还讨论使用预分配的公共密钥与TLS中的预共享对称键相比，如何提供隐私益处。
JMTL2305A - 功率 MOSFET 芯片数据表
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SOP_MTL-1.2 冷冻培养基
污染。5.2. 接下来，小心不要倾斜滤瓶，因为它现在上重下轻。6. 使用 50 mL 血清移液器，将 250 mL FBS 转移到 DMEM 中。丢弃移液器。7. 使用 25 mL 血清移液器，将 50 mL DMSO 转移到 DMEM/FBS 中。丢弃移液器。7.1. 确保最后添加 DMSO，因为如果先添加，它会溶解过滤器。8. 将真空软管连接到过滤器侧面的喷嘴上，然后打开真空。9. 一旦所有培养基都过滤到底部瓶子中，拧下过滤器并将其丢弃在生物危害垃圾中。10. 使用 50 mL 移液器，将 50 mL 冷冻培养基分装到十个 50 mL 锥形管中。11. 在管子上贴上培养基配方、培养基制作日期和有效期的标签。 这
MTL 122（实际和复杂分析）教程3
4。让（x i，d i），i = 1，2，...，n为公式空间，让x = x = x 1×x 2×...×x n。for x =（x 1，x 2，...，x n），y =（y 1，y 2，...，y n）∈X，定义D（x，y）= p n i = 1 d i（x i，x i，y i）和d ∗（x，x，y）= max 1 i（max 1 i（x i i（x i））。表明（x，d）和（x，d ∗）是度量空间。