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实用量子遗漏的密钥分布的性能
由安全多方计算作为保护隐私数据分析工具的应用，并确定遗忘的转移是其主要实践推动者之一，我们提出了对随机量子的实际实现。仅使用对称的cryp-图表原始素来实施承诺，我们就可以构建计算清除的随机遗漏转移，而无需公开密钥加密或对对抗设备施加限制的假设。我们表明，该协议是在基于无法区分的安全性概念下安全的，并展示了测试其现实世界中的实验实现。然后将其安全性和性能与量子和经典替代方案进行比较，显示了基于嘈杂的存储模型和公共密钥密码学的现有解决方案的潜在优势。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
经合组织环境绩效评论：瑞典2025
归因4.0国际（CC BY 4.0）此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作，您可以接受该许可条款的约束（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品，确定对原始文本的更改，并添加以下文本：如果原始作品和翻译之间有任何差异，则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本：这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料，则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用经合组织徽标，视觉标识或封面图像，也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院（PCA）仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎（法国）。仲裁员的数量应为一个。
双金属氧化物在与行业相关条件下作为高性能水氧化电催化剂
在高电流操作条件下发展高性能的氧气进化反应（OER）电催化剂对于碱性水电解的未来商业应用至关重要。在此，我们准备了一个三维（3D）双金属氧氧化物杂交杂种，该杂交杂种在Ni泡沫（NifeOOOH/NF）上生长，该杂种是通过将Ni Foam（NF）浸入Fe（NO 3）3溶液中制备的。在这种独特的3D结构中，NifeOOH/NF杂种由Crystalline Ni（OH）2和NF表面上的无定形FeOOH组成。作为双金属氧氧化电催化剂，NifeOOOH/NF混合动力表现出极好的催化活性，不仅超过了其他报道的基于NI -FE的电催化剂，而且超过了商业IR/C催化剂。原位电化学拉曼光谱学证明了参与OER过程的活性FeOOH和NiOOH相。从Fe和Ni催化位点的协同作用中，NifeOOOH/NF混合动力在80 C的10.0 mol l 1 KOH电解质下在具有挑战性的工业条件下提供了出色的OER性能，需要在1.47和1.51 V中的潜力，以达到1.47和1.51 V，以达到1.47和1.51 V，以达到超高的催化电流的100和500 mA。2021作者。由Elsevier Ltd代表中国工程学院和高等教育出版社有限公司出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
效果和预测应用的算法方法论
尽管辅助生育医学技术的发展，但专家认为阳性妊娠事件（GR +）的成功率被认为是低的。本文将介绍的科学独创性集中在于基于多个和二进制逻辑回归的其他预测算法；这是为了强调怀孕事件的存在或不存在。很明显，出于预测目的，这种回归方式是广泛的。的确，我们可以以无尽的方式引用使用领域：医学，保险，银行，运输，计量经济学等。将用于领导这项研究的数据是荧光基因的转录组光强度。此使用的数据是从QPCR型物理系统（聚合酶链反应）获得的。科学锁在于分析性能标准，即逻辑回归和优化可能性，以最大程度地提高测试可能揭示了GR +事件的可能性。当然，这将通过并行分析赔率（OR）来完成。总而言之，我们的目的是开发一种能够使用前面提到的数量来生成可靠模型的算法。在阈值0.5时，将给出性能特征：ROC曲线，ROC曲线下的面积（AUC），灵敏度（SE），特异性（SP），混淆表和可能性。最后，我们在歧视，分类和最终验证方面的算法相关性得出结论。
使用人工智能的智能数字管理绩效测量模型：验证性调查分析
这项研究介绍了一种创新的智能数字管理绩效测量模型，该模型通过传统的绩效指标进行人工智能，以解决现代数字管理的复杂性。该模型旨在通过利用实时数据分析和AI驱动算法来提供对管理有效性的定量和定性见解。在一项涉及经历数字化转型不同行业的1200多名受访者的验证性研究中，采用了先进的统计技术主题，例如验证性因素分析和结构方程模型，以验证框架。与召开测量方法相比，调查结果表明关键绩效指标的显着改善，包括决策速度的30％和资源利用效率提高25％。这项研究基于既定的理论基础，并将最新进步纳入了AI和大数据分析中。通过将AI增强指标与传统的管理指标集成，该模型确认了数字绩效测量的可行性，同时为在动态环境中提供了强大的管理决策工具。调查结果提供了令人信服的经验证明，即AI驱动的分析可以揭示潜在的绩效模式并提供可行的见解，从而使组织能够优化资源分配并提高整体运营效率。此外，此搜索重点介绍了开发适应性的测量工具的重要性，这些工具与不断发展的数字景观保持同步。
一项有关网络物理系统网络弹性方法的调查
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过云中的机器学习算法优化数据仓库性能
通过机器学习算法优化数据仓库性能，美国美国云的独立研究人员，电子邮件：sina0 [at] acm.org摘要：这种全面的概述探讨了机器学习（ML）在数据仓库中的整合，专注于优化挑战，方法，方法，结果，结果以及未来趋势。数据仓库，报告和分析的核心，通过ML进行变革性转变，以应对高维护成本和失败率等挑战。集成通过查询优化，索引和自动数据管理增强了性能。结果显示了ML在工作负载管理，自动查询优化和自适应资源分配中的预测分析中的应用，从而提高了效率。但是，挑战包括数据隐私，安全问题和技能/资源约束。未来的范围可以预测诸如可解释的AI，自动化的ML，增强分析，联合学习和持续情报等趋势，从而对决策，资源分配，数据管理，隐私和实时响应产生潜在的影响。此简洁的摘要封装了ML在数据仓库中的关键方面，以进行整体理解。关键字：云，数据仓库，机器学习，算法1。简介数据仓库巩固了来自组织内各种来源的数据，作为数据管理和分析的关键工具。机器学习ML的集成最近增强了这些数据仓库，从而促进了创新和竞争优势。机器学习对于云的数据仓储优化至关重要。机器学习算法可确保减少延迟，增强查询优化并轻松处理需求。这为创新创造了新的机会，因此，竞争优势[1]。
使用牛津纳米孔技术（ONT）
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月12日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.10.632410 doi：Biorxiv Preprint
量化NCG恢复对地热生产绩效的好处
1。引言不可凝聚的气体（NCG）是所有地热系统中都存在的天然气体，从世界各种系统的各种系统中的小到大的质量分数（<0.1 wt％至> 3 wt％> 3 wt％，代表NCGS在整个储层中使用NCGS的比例，在本文中使用了这一定义）。二氧化碳（CO 2）通常主导着NCG化妆品，但其他气体（例如硫化氢（H 2 S），甲烷（CH 4）和其他气体经常存在。The quantity and the relative proportion of each NCG gas is primarily driven as a function of geology, of magma type/heat source, and subsurface stratigraphy that fluids encounter (Fridriksson et al, 2017).作为排放，NCG的释放可能会不利，包括对温室气体排放，空气质量和环境危害的贡献（Richardson and Webbison，2024年）。然而，在自流动（自流式）生产井中，NCG可以通过提高可交付性来使生产受益：井对自流到给定的井口压力的能力。重新注射NCG既可以抵消排放的负面影响，又可以延长交付性益处。