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使用输入加权阈值适应的神经形态控制
神经形态处理有望高能效率和快速响应率，使其成为实现自动驾驶资源受限机器人的理想候选者。对于高水平的视觉感知而言，它可能对复杂的神经网络有益。但是，完全神经形态的解决方案还需要解决低级控制任务。值得注意的是，目前仍然具有挑战性，即使是基本的低级控制器，例如比例综合衍生（PID）控制器。具体来说，很难合并整体和衍生部分。为了解决这个问题，我们提出了一个神经形态控制器，该神经形态控制器在学习过程中结合了比例，积分和衍生途径。我们的方法包括整体途径的新型输入阈值适应机制。此输入加权阈值适应（IWTA）引入了每个突触连接的额外重量，用于适应后突触后神经元的阈值。我们通过使用不同时间常数使用神经元来解决衍生术语。我们首先分析了提出的机制的性能和限制，然后通过将其在连接到开源的小型Crazyflie四极管上的微控制器上实现，将其控制在测试中，以取代内部的速率控制器。我们证明了在存在干扰的情况下飞行的生物启发算法的稳定性。当前的工作代表了用神经形态算法控制高度动态系统的实质性一步，从而推进了神经形态处理和机器人技术。此外，整体是任何时间任务的重要组成部分，因此提出的输入加权阈值适应（IWTA）机制可能具有超出控制任务的影响。
害虫的经济阈值 - 净
最好的控制策略之一是尽早切断干草。如果不可能早期切割干草作物，则治疗阈值基于以下植物高度和幼虫水平的测量。干草：<30厘米的植物高度，1个幼虫/茎； <40厘米的植物高度，2个幼虫/茎； 3幼虫/茎通常是经济的，无论作物高度如何，可以控制。第二次作物的再生，每个牙冠的2个或更多活性幼虫（每平方英尺4至8个幼虫）需要杀虫剂施用种子：20-30第三或第四级或第四龄幼虫幼虫/扫地/扫地（90度=直扫）或35-50％的叶子尖端显示损坏。在某些情况下，仅处理热点而不是整个领域可能是实用的。
猪精液中耐多药细菌的生长动态和杀精作用阈值
摘要：本研究的目的首先是检查在为期七年的精液监测计划中，精子质量下降与细菌相关的普遍性，其次是研究四种不同的耐多药细菌的生长动态及其对精液储存期间精子质量的影响。在来自精子中心的 3219 个样本中，0.5% 的样本因细菌污染而导致精子质量下降。在添加了粘质沙雷氏菌和产酸克雷伯氏菌的样本中，在 17 ◦ C 的温度下储存时，细菌生长了六个对数级，导致精子活力、膜完整性、膜流动性和线粒体膜电位丧失，>10 7 CFU/mL（p < 0.05）。在 5 ◦ C 的 Androstar Premium 稀释剂中储存可有效抑制它们的生长。木糖氧化无色杆菌和洋葱伯克霍尔德菌在 17 ◦ C 下生长受限，最高可达两个对数级，且不会损害精子质量。总之，精子可以耐受中等量的耐多药细菌，低温、无抗生素的精液储存可有效限制细菌生长。应重新考虑在精液稀释剂中持续使用抗生素。
在Quantum后进行古典（阈值）签名，以便在公共分类帐中单次使用
摘要。比特币体系结构在很大程度上依赖于ECDSA Signature方案，该方案被量子对手打破，因为可以从量子多项式时间中的公共密钥中计算秘密密钥。为了减轻此攻击，可以将比特币支付给公共密钥（P2PKH）的哈希。但是，第一个付款揭示了公共密钥，因此附加到其上的所有位硬币都必须同时花费（即剩余的金额必须转移到新的钱包中）。在这种方法中仍然存在一些问题：业主很容易受到签名公开的时间到签名的时间，并承诺将其投入区块链。此外，阈值签名没有等效的机械性。最后，尚未对P2PKH进行正式分析。在本文中，我们用隐藏的公钥对挖掘签名的安全概念进行了正式的安全概念，我们提出并证明了通用转换的安全性，该通用转换将经典签名转换为仅一次可以使用一次的量子后签名。我们将其与P2PKH进行了比较。也就是说，我们的建议依赖于前图像的抵抗力，而不是p2pkh的碰撞阻力，因此可以较短的哈希。补充，我们提出了延迟签名的概念，以解决与公共分类帐使用时匆忙对手的问题，并讨论我们方法的优势和缺点。我们将结果进一步扩展到阈值签名。
门槛联盟：中巴军事关系
注：作者的数据编码基于国际战略研究所的《军事平衡》，1970、1980、1990、2000、2010 和 2020 年版。2030 年的百分比是作者根据未来平台采购和退役的公开报告做出的预测。空军百分比仅代表飞机，不包括地面防空系统；同样，海军百分比仅代表舰船，不包括有限的海军航空兵。
基于限制阈值访问结构的有效量子秘密共享方案
摘要：量子秘密共享是量子加密的重要分支，可以使用量子秘密共享构建安全的多方量子键分配协议。在本文中，我们构建了一个基于受约束（t，n）阈值访问结构的量子秘密共享方案，其中n是参与者的数量，t是参与者和分销商的阈值。来自两个不同组的参与者对GHz状态的两个粒子进行相应的相移操作传递给他们，然后与分销商的T -1参与者可以恢复键，在此过程中，参与者恢复了自己收到的密钥粒子并通过分销商的协作来获得密钥。安全分析表明，该协议可以抵抗直接测量攻击，拦截重传攻击和纠缠测量攻击。与类似的现有协议相比，该协议更加安全，灵活和有效，可以节省更多的量子资源。
通过心率时间序列的递归量化分析自动检测有氧阈值
摘要：在强度不断增加的运动过程中，人体会根据实际需求通过不同的机制转换能量。人体的能量利用可分为三个阶段，每个阶段的特点是不同的代谢过程，并由两个阈值点分隔，即有氧阈值 (AerT) 和无氧阈值 (AnT)。这些阈值在确定的运动强度 (工作量) 值时发生，并且会因人而异。它们被视为运动能力的指标，可用于个性化体育活动计划。它们通常通过通气或代谢变量检测，需要昂贵的设备和侵入性测量。最近，人们特别关注 AerT，这是一个特别适用于超重和肥胖人群的参数，可用于确定减肥和增强体质的最佳运动强度。本研究旨在提出一种新程序，使用复发分析 (RQA) 自动识别 AerT，该程序仅依赖心率时间序列，该时间序列是从一群年轻运动员在自行车功率计上进行亚最大增量运动测试 (心肺运动测试, CPET) 期间获得的。我们发现，确定性最小值（根据时期复发量化 (RQE) 方法计算出的 RQA 特征）可识别发生一般代谢转变的时间点。在这些转变中，基于确定性最小值的最大凸度的标准可以检测到第一个代谢阈值。普通最小积回归分析表明，RQA 估计的与 AerT 相对应的耗氧量 VO 2 、心率 (HR) 和工作量的值与 CPET 估计的值高度相关 (r > 0.64)。 HR 和 VO2 的平均百分比差异均小于 2%，工作负荷的平均百分比差异小于 11%。AerT 时 HR 的技术误差小于 8%；AerT 时所有变量的组内相关系数值均适中（≥ 0.66）。因此，该系统是一种仅依靠心率时间序列检测 AerT 的有用方法，一旦针对不同活动进行了验证，将来就可以轻松应用于从便携式心率监测器获取数据的应用中。
中国环境分权体制下人工智能对区域绿色发展的影响——基于空间杜宾模型与阈值效应
摘要：人工智能是数字经济的核心技术，引领中国式环境分权体制下经济增长方式向可持续转变。本文首先采用超效率松弛测度（SBM）模型测度了2011—2020年中国30个省区的绿色全要素生产率（GTFP），分析了环境分权体制下人工智能影响GTFP的作用机制；其次，采用空间杜宾模型（SDM）和阈值回归模型，实证研究了人工智能对GTFP的空间演变特征及其制约效应。研究发现：人工智能与GTFP相关性呈U型变化，环境分权对人工智能与GTFP具有正向调节作用，Moran指数体现了GTFP的空间相关性；在技术创新和区域吸收能力作为门槛变量的约束下，人工智能对GTFP的影响呈现U型曲线。本文为我国加快形成数字驱动的绿色经济发展模式提供了有益参考。
使用模糊 Otsu 阈值进行脑肿瘤分割...
摘要 —本文提出了一种通过模糊 Otsu 阈值形态 (FOTM) 算法分割脑肿瘤的方法。由于脑肿瘤的增加，获取的磁共振成像 (MRI) 数量也相应增加。因此，能够自动分割和检测脑肿瘤的高精度算法将对治疗计划和诊断具有潜在的潜力。为了解决这个问题，提出了一种利用 FOTM 算法从最不对称的部分分割脑肿瘤的新方法。此外，使用颜色归一化、噪声消除和强度偏差校正作为预处理阶段，虽然这在 FOTM 算法中并不常见，但与数据分割一起证明对于 MRI 图像中脑肿瘤的分割非常成功。结果清楚地表明，图像神经胶质瘤、图像脑膜瘤和图像垂体的平均准确度指数分别为 93.77%、94.32% 和 94.37%。索引术语——脑肿瘤、分割、FuzzyOtsu 阈值、形态学。