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结合物联网、人工智能和云计算实现能源效率
利用物联网技术，现代城市的不同组成部分（如能源、交通、建筑、水管理、照明和废物管理）可以成为互联生态系统的一部分。物联网技术可以收集以前不可能或难以获得的信息，例如公共交通的实时位置和使用情况、环境数据、噪音水平、垃圾箱监控、公共建筑的能源消耗和照明。
黎曼几何用于结合 BCI 中的功能连接度量和协方差
脑机接口不需要任何肌肉能力就能进行交流，因此被广泛研究用于帮助运动障碍患者。脑电图 (EEG) 作为一种低成本、轻量级的技术，是记录大脑活动产生的电位的常用方法 [1]。尽管 BCI 有着广泛的临床应用，但它却无法在实验室外使用。需要克服的主要挑战之一是受试者之间高度的差异性，在文献中称为“BCI 效率低下”现象，相当一部分用户即使经过几次训练后仍无法控制 BCI 设备。解决这个问题的有效方法之一是改进神经解码器 [2]。为此，研究得出了依赖于协方差矩阵的新特征，例如，对于 𝑇 信号样本的 EEG 信号 𝑋，𝐶𝑜𝑣 = 1 𝑇 −1 𝑋𝑋 ⊤，以及邻接矩阵。这些邻接矩阵是
将计划和强化学习结合起来解决关系多重域
统计关系学习和AI（starai）[11，32]，另一方面，在存在不同的对象和关系的数量（即在关系领域）的存在。但是，关系RL [8]相对尚未探索，尽管存在某些方法[42]，但它们并不能按照大型任务进行扩展，并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次（和关系）计划的组合，以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16，20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发，我们采用了一种方法，该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音，关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习（MarePrel），将计划分解，集中控制和代理位置，用于构建特定任务表示的Starai，以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献：（1）据我们所知，我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样，多种文献中存在着重要的文献，关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。（2）为了实现这一目标，我们开发了MarePrel，这是一种综合计划和学习体系结构，能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言，玛丽·玛丽（Mareprel）的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表，高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。（3）最后，我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线（包括明确使用子任务信息）进行比较，并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下：在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后，我们概述了我们的多基因框架，并更详细地讨论算法。然后，我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
Rhynchophorus ferrugineus enerocytobiont的完整基因组序列``candidatus nardonella dyophthoridicola''
世界农业需要找到适当的平衡，以应对养活人口增长，减少其对生物多样性的影响和最小化温室气体（GHG）排放之间的三元素。在本文中，我们评估了各种场景，这些方案在农业，林业和其他土地使用（AFOLU）行业中实现了4.3 GTCO 2，EQ /年温室气体缓解。< /div>。场景包括三种温室气体缓解政策的各种混合：第二代生物燃料生产，饮食变化和牧场造林。我们发现，将缓解措施集中在单个政策上可以为粮食安全或生物多样性保护的单一指标带来积极的结果，但对他人产生了重大的负面影响。所有三种缓解政策的平衡投资组合虽然对任何单一标准都不是最佳的，但通过避免对粮食安全和生物多样性保护的严重负面影响来最大程度地减少权衡。在区域规模上，不同区域环境中的生物多样性和粮食安全之间在全球范围内看到的权衡是细微的。
自行车钥匙回收：结合功耗分析和信息集解码
摘要。在本文中，我们对Chen等人提出的自行车皮层M4实现进行了单轨攻击。在CHES 2021。自行车是一种键盘塑料机制，是NIST量子后加密标准化过程的候选者。我们通过利用循环函数来攻击，该功能会根据私钥而循环移动数组。Chen等。 实现了此功能的两个版本，一个在C中，一个在汇编中。 我们的攻击使用子跟踪聚类与组合攻击相结合以恢复完整的私钥。 我们在实验中获得了较高的聚类准确性，并提供了处理错误的方法。 我们能够恢复C的所有私钥，而使用我们的技术很难攻击汇编版本，但我们仍然设法将自行车1级安全性从128级降低到65位，以占很大一部分的私钥。Chen等。实现了此功能的两个版本，一个在C中，一个在汇编中。我们的攻击使用子跟踪聚类与组合攻击相结合以恢复完整的私钥。我们在实验中获得了较高的聚类准确性，并提供了处理错误的方法。我们能够恢复C的所有私钥，而使用我们的技术很难攻击汇编版本，但我们仍然设法将自行车1级安全性从128级降低到65位，以占很大一部分的私钥。
结合高X射线能量光子式光子输出光谱和X射线1
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-qflhf orcid：https：//orcid.org/0000-000-0003-1103-8103内容未经ChemRxiv进行同行评审。许可证：CC BY-NC-ND 4.0
文章 结合基于签名和基于行为的检测方法的高级入侵检测 †
1 仁荷大学电气与计算机工程系，韩国仁川 22212；heeyong.kr@gmail.com 2 德克萨斯 A&M 大学金斯维尔分校电气工程与计算机科学系，美国德克萨斯州金斯维尔 78363；taesic.kim@tamuk.edu * 通信地址：mklee@inha.ac.kr；电话：+82-32-860-7456 † 本文是我们在 ICNGC 2021 上发表的论文的扩展版本，题为“Hee-Yong Kwon；Taesic Kim；Mun-Kyu Lee。一种用于工业控制系统的混合入侵检测方法”，其中我们介绍了一种混合入侵检测方法。在这个完整版本中，我们进行了额外的实验来微调各种参数和异常检测标准。因此，我们进一步提高了异常检测的性能。此外，我们还从执行时间角度证明了所提出方法的效率。
无线传感器的无电池电源组合光伏电池和超级电容器
摘要本文展示了电源的尺寸，建模和表征（输出3.3 V，200 ma最大，11天完全自主权），用于为无电池的无线传感器节点供电，但与电池一样可用。该系统对于各种光线（室内和室外）是模块化的。仅使用商业电路很容易将其集成到传感器节点中。考虑到太阳能电势和消耗量，解释了光伏表面（无定形硅，5％，35cm²）和超级电容器值（2x 25F，2.7V）的选择。本文的原始部分致力于发行启动，其中我们证明，在安装了特定预付后，设备可以在所需的时间（15天内）作为触发任何光源，例如手机的LED启动。
大气湍流对激光武器系统相干光束组合的影响
实现了对大气参数的依赖性。提出了新颖的简化指标来评估CBC的性能。几个光束pro纤维（超高斯，截短的高斯等）和gemetries在远端的最大强度方面进行了分析。提出了取决于油炸半径的PCBC效率的近似公式。将CBC建模的结果与湍流气氛中高斯束传播模型的结果进行了比较。分析了CBC性能对C N 2参数，范围和高程角的依赖性。可以得出结论，如果没有有效的自适应光学系统，CBC在中和远程传播中的应用是不切实际的。©2020中国军械学会。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.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。
文章：肥胖临床试验：将以患者为中心的护理与科学严谨性相结合
ACP 积极参与面向患者的材料和流程的设计和审查，倡导患者体验。他们的职责包括审查知情同意书、患者教育材料和整体试验方案，同时考虑患者的需求和理解。这有助于最大限度地减少参与者的困惑和挫败感，降低退出的风险。ACP 以患者为中心的方法弥合了临床研究和患者护理之间的差距，提高了试验的有效性和肥胖研究中参与者的体验。