我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法,以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来,而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试,我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明,通过仔细的复杂目标,多目标算法可以优于单目标搜索,并提供更多样化的解决方案。但是,对于许多靶标化合物,单目标设置是等效的。尽管如此,我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
摘要:数字景观中的身份验证是由于不断发展的网络威胁而面临的持续挑战。传统的基于文本的密码,这些密码容易受到各种攻击,因此需要创新解决方案来加强用户系统。本文介绍了Rosecliff算法,该算法是一种双重身份验证机制,旨在提高针对复杂的黑客尝试的弹性并不断发展存储的密码。该研究探讨了加密技术,包括对称,不对称和混合加密,从而解决了量子计算机构成的新兴威胁。Rosecliff算法将动态介绍给密码中,该密码允许在多个平台上进行更安全的通信。评估算法的强大攻击,例如蛮力,字典攻击,中间攻击和基于机器学习的攻击。Rosecliff算法通过其动态密码的一代和加密方法,证明了针对这些威胁有效的。可用性评估包括实施和管理阶段,专注于无缝集成以及用户体验,强调清晰度和满意度。限制被承认,从而敦促对加密技术的弹性,鲁棒性的鲁棒性以及对新兴技术的整合的进一步研究。总而言之,Rosecliff算法是一种有希望的解决方案,从而有效地应对现代身份验证挑战的复杂性,并为未来的数字安全研究和增强功能奠定了基础。
读取或写入光盘数据的过程。光盘、DVD 和蓝光光盘是常见的光学介质类型,可以通过此类驱动器读取和记录。光驱是通用名称;驱动器通常被描述为“CD”、“DVD”或“蓝光”,后跟“驱动器”、“刻录机”等。光学介质主要有三种类型:CD、DVD 和蓝光光盘。CD 最多可以存储 700 兆字节 (MB) 的数据,DVD 最多可以存储 8.4 GB 的数据。蓝光光盘是最新类型的光学介质,最多可以存储 50 GB 的数据。这种存储容量明显优于软盘存储介质
摘要。本文旨在直接分析量子计算算法的能力,特别是 Shor 和 Grovers 算法,分析其时间复杂度和强力能力。Shor 算法使我们能够以比传统系统快得多的速度找出大素数的素因数。这对依赖于传统算法无法计算大素数素因数的经典密码系统构成了威胁。Grover 算法使我们的计算机系统搜索能力提高了一倍,这将对密码系统密钥和哈希的强力能力产生重大影响。我们还分析了这些算法对当今经典密码系统的影响,以及可以对安全算法进行的任何重大改进,以使其更安全。
2023年2月7日 — 根据香港法例,任何人士如明知而故意申报失实或塡报明知其为虚假或不相信为真实的资料,即属违法,而该人所获发的任何签.证/进入许可或获准的逗留期限即告无效。
甲状腺激素是内分泌激素,由甲状腺细胞合成和分泌。循环甲状腺激素可以作用于广泛的细胞,对于生长和能量代谢是必要的。甲状腺功能亢进发生时,甲状腺激素过量被合成并分泌。先前的调查表明,甲状腺功能亢进症的患病率在欧洲为0.8%,在美国为1.3%(1,2)。一项基于中国人口的观察性研究报告说,碘舒适的地区甲状腺功能亢进症的发生率约为1.2%(3),这意味着一百人中有一个人是甲状腺功能亢进。根据存在或不存在临床症状,甲状腺功能亢进分为明显或亚临床类型。明显的甲状腺功能亢进症的症状主要是由过量激素引起的,导致超级代谢和交感神经激发的症状,例如pal,出汗,焦虑和体重减轻(4)。心房纯正是甲状腺功能亢进的并发症,被认为是充血性心力衰竭的独立危险因素(5),而心力衰竭是心血管事件的主要原因(6)。此外,甲状腺毒性周期性麻痹,东亚个体中的有害并发症比北美人更普遍(0.2%对2%)(7)(7)的特征是肌肉麻痹,急性低血压和甲状腺毒性(8),并且可能导致严重的心动或肌肉无力。心力衰竭(HF)是由心脏功能障碍引起的心脏疾病,是临床实践中常见疾病之一。HF可以显着提高患者的住院和死亡率。研究发现表明,在发达国家,HF的患病率约为1-2%,而发展中国的数字较高(9)。根据美国心脏协会(AHA)的一份报告,在不同年龄段的男性(40-59、60-79和≥80岁)中,HF的人口百分比分别为1.5%,6.6%和10.6%。女性的相应百分比约为1.2%,4.8%和13.5%(10)。一项4。7年的随访研究表明,HF患者通常需要住院治疗,其中1,077例患者中最多4,359例住院,平均每人4次住院治疗(11)。这些住院时间中有70%以上发生在≥65岁的成年人中(12)。Stewart的研究招募了16,224名男性和14,842名妇女的心力衰竭,心肌梗塞或癌症的妇女,发现男性患者每1000人损失约6.7岁的预期寿命,而女性为5.1岁。发现心力衰竭的死亡率高于许多癌症(13)。一项观察性研究表明,住院五年中HF患者的死亡率超过65%(14)。此外,对于住院的HF,预后较差。研究表明死亡率
摘要 - RSNA-MICCAI 脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛[1]旨在通过对多参数 mpMRI 扫描(T1w、T1wCE、T2w 和 FLAIR)进行二元分类来预测胶质母细胞瘤中的 MGMT 生物标志物[2]状态。数据集分为三个主要队列:训练集、验证集(在训练期间使用),测试集仅在最终评估中使用。图像要么是 DICOM 格式[3],要么是 png 格式[4]。使用不同的架构来研究该问题,包括 3D 版本的 Vision Transformer (ViT3D)[5]、ResNet50[6]、Xception[7] 和 EfficientNet-b3[8]。AUC 被用作主要评估指标,结果显示 ViT3D 和 Xception 模型都具有优势,在测试集上分别达到 0.6015 和 0.61745。与其他结果相比,考虑到任务的复杂性,我们的结果被证明是有效的。通过探索不同的策略、不同的架构和更多样化的数据集可以取得进一步的改进。
● 除北卡罗来纳州标准外,还强调符合大学理事会要求的技能 ● 始终坚持超越北卡罗来纳州标准课程的成就标准 ● 旨在培养学生在 AP 英语课程中取得成功的能力 ● 在学生深入学习英语时培养批判性思维和解决问题的能力 ● 需要综合多种来源的综合研究作业 ● 关注高级语法和写作技巧 ● 使用强调分析和理论的复杂文本 ● 分数较少
从内容节制到野生动植物保护,需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上,开发用于此类概念的分类器需要在数小时,天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动,但仍需要用户花费30分钟或更多的单调,重复的数据标签,以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论,我们提出了一个新框架,通过用自然语言相互作用代替人类标签,从而减少了由自然语言相互作用,从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力:从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展,以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是,我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外,我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中,我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型,例如Align,clip,cupl,Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
根据《联邦法规》第 45 CFR § 96.133 条(该条规定了物质使用预防、治疗和恢复服务综合拨款 (SUBG) 的接受者),加州卫生保健服务部 (DHCS) 每两年发布一次全州需求评估和规划 (SNAP) 报告。根据第 45 CFR § 96.133(a)(1) 至 (a)(6) 条,DHCS 应向美国卫生和公共服务部 (HHS) 部长提交一份关于加州 SUBG 授权活动需求的评估报告。该报告根据适用法规进行组织。最终的 SNAP 报告在 DHCS 网站上提供,作为行为健康计划在制定和/或修改现有战略、目标和目的或制定未来战略、目标和目的时使用的资源。