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ai，加密和90年代的罪过
现在，让我们从年轻人的一些定义开始。什么是加密战争？好吧，孩子们，加密战争是指在1990年代在美国进行的一系列法律斗争，竞选和政策辩论。在这里，有关谁应该允许谁开发和部署强大的加密问题，以及该加密是否应掺入以使政府访问，进行，诉讼和或多或少解决。几十年来，政府就对加密进行了有效的垄断，以至于加密研究的学术领域饿死了，因为NSA和其他人声称有权控制和掩盖对密码系统的工作。虽然这在1970年代有些松动，但政府控制这项研究的产出的愿望继续在广泛的传播方面构成了巨大的障碍。进入1990年代，密码系统仍被归类为弹药，并受到严格的出口控制。，为了将它们集成到产品或服务中并大致分配，您需要政府许可。
新加坡，我们的自然城市
这一运动不仅是增加树木数量以使我们的城市绿化的努力，而且是使我们的景观更加生态弹性。例如，我们正在种植到各种高度的物种，这将在生态系统中创造多样性和复杂性，以吸引一系列本地野生动植物。我们还通过用绿色空间中的本地树代替外来物种来为生物多样性提供更高质量的栖息地。
单载器NET 400 GBIT/S IM/DD超过400 m纤维，由等离子Mach-Zehnder调制器
要克服常规调节器的带宽限制，可以采用等离子设备。等离子调节剂已显示可运行高达500 GHz [8]，因此是用于此类高宽宽应用的理想解决方案。最近通过微环谐振器调制器（MRR）[9]和高达363 GBIT/s的净数据速率（MACH-ZEHNDER调制器（MZM）[10]）已被证明。这些等离子调节剂基于硅光子（SIPH）平台，因此可以无缝地集成到标准的SIPH过程中以进行整体整合。这有望通过共包装[11]，启用小占地面积[12]和低驾驶电压[13]来进一步改进，这是400 Gbit/s tranceivers的理想候选者。然而，单个载体IM/DD演示仍缺少血浆以上的血浆以上。
心内膜 HAND2 基因调控网络的单细胞评估揭示了影响心脏形态发生的关键 HAND2 依赖性通路
1 印第安纳医学院儿科、解剖学、医学和分子遗传学系 Herman B Wells 儿科研究中心，美国印第安纳州印第安纳波利斯 46202 2 印第安纳大学基因组学和生物信息学中心，美国布卢明顿 3 劳伦斯伯克利国家实验室环境基因组学和系统生物学部，美国加利福尼亚州伯克利 94720 4 加利福尼亚大学比较生物化学项目，美国加利福尼亚州伯克利 94720。 5 美国能源部联合基因组研究所，劳伦斯伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利 94720 6 伯尔尼大学生物医学研究系 (DBMR)，瑞士伯尔尼 7 伯尔尼大学医院心脏病学系，瑞士伯尔尼
自 2020 年 1 月起，爱思唯尔创建了 COVID-19 资源中心，
1 纽约市官方网站。COVID-19：数据。https://www1.nyc.gov/site/doh/covid/covid-19-data.page（2020 年 4 月 26 日访问）。2 Li H、Liu L、Zhang D 等人。SARS-CoV-2 和病毒性脓毒症：观察与假设。柳叶刀 2020；395：1517-20。3 Askanase A、Khalili L、Buyon J。关于 COVID-19 和自身免疫性疾病的思考。狼疮科学医学 2020；7：e000396。4 Gianfrancesco MA、Hyrich KL、Gossec L 等人。风湿病和 COVID-19：来自 COVID-19 全球风湿病学联盟提供者登记处的初始数据。柳叶刀风湿病学 2020； 2：e250–53。5 Monti S、Balduzzi S、Delvino P 等人。接受免疫抑制靶向疗法治疗的一系列慢性关节炎患者的 COVID-19 临床病程。Ann Rheum Dis 2020；79：667–68。6 Haberman R、Axelrad J、Chen A 等人。免疫介导炎症疾病中的 Covid-19——来自纽约的病例系列。N Engl J Med 2020；4 月 29 日在线发表。DOI：10·1056/NEJMc2009567。
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
单光子激光元的分辨率限制-CVF Open Access
单光子光检测和范围（LIDAR）系统通常配备一系列检测器，以提高空间分辨率和传感速度。但是，考虑到激光跨场横跨场景产生的固定量磁通量，当更多像素在单位空间中堆积时，每像素信号到噪声（SNR）将减小。这在传感器阵列的空间分辨率与每个像素的SNR之间的空间分辨率之间提出了基本的权衡。探索了这种基本限制的理论表征。通过得出光子竞争统计量并引入一系列新的近似技术，得出了时间延迟的最大样品估计器的平均平方误差（MSE）。理论预测与模拟和实际数据良好。
首先要筛查单胎怀孕中无细胞的胎儿DNA的非整倍性 - 瑞士单中心体验
通过检测无细胞DNA（C Q Q QA）和非侵入性产前测试（NIPT）[1，2]的发育来彻底筛选染色体非整倍型的染色体。While over decades, the detection rate (DR) of trisomy 21 could be improved from only 30% to 90% at a false positive rate (FPR) of 5% by first trimester combined screening (FTCS), c ff DNA has a DR of Down syndrome of 99% at a very low FPR of 0.04% [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12].三体三体第18和18的DRS与双胞胎妊娠中的C扰性[9、10、11、12]相似。尽管表现出色，但C效应仍然是筛查测试，并且通过侵入性测试确认了高风险C扰动的结果[13，14]。由于其高昂的成本，大多数医疗保健系统并未对所有孕妇进行DNA筛查。因此，已经提出了直接c或偶然筛选的不同模型[15，16，17]。在瑞士，所有孕妇的健康保险提供者都偿还了FTC，包括一名经过认证的超声检查员的详细超声检查，并测量了胎儿颈部半透明（NT）以及生化分析。在超声波中看到的胎儿异常，NT> 95％的胎儿疾病或FTCS≥1：380的任何三体造期风险。自2015年7月以来，作为全球最早的国家之一，斯威茨 - 以偶然的方式实施了常规筛查。如果在FTC上将孕妇年龄（MA）和NT与生化血清标记物β-人类绒毛膜促性腺激素
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。