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来自超曲线和应用的内态环的计算取向
摘要。这项工作介绍了几种与超椭圆形曲线内态环中的方向相关的算法。这个问题归结为通过三元二次形式代表整数，这是关于基于亚速基因的密码学中定向曲线安全的几个结果的核心。我们的主要贡献是表明存在有效的算法，这些算法可以解决该问题的二次判别n，直到O（p 4 /3）。我们的方法通过将其从O（P）增加到O（P 4 /3）并消除一些启发式方法来改善先前的结果。我们介绍了新算法的几种变体，并对它们的渐近运行时间进行了仔细的分析（在可能的情况下没有启发式）。我们一种变体之一的最佳证明的渐近复杂性平均是O（n 3 /4 / p）。最好的启发式变体对于足够大的n具有O（p 1/3）的复杂性（p 1/3）。然后，我们介绍了有关在方向订单之间的理想计算的几个结果。第一个应用是简化从矢量化到计算内态态环的已知还原，从而消除了对判别物分解的假设。作为第二个应用，我们将计算固定级别的等级曲线之间的计算问题与内态曲线中的计算计算问题之间的问题联系起来，并且我们表明，对于D度D度，我们的新算法在很大程度上，我们的新算法会改善整个问题的范围，并且在重要的特殊案例中，并且在Polynomial dimial dimial alg aS and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and nismial alg alg nomial alg nomial alg nomial alg nomial alg nomial alg。在最特殊的情况下，当这两种曲线都以小度的内态性为导向时，我们从启发式上表明我们的技术允许计算任何程度的同基因，假设它们存在。
使用分形曲线将眼目光整合到机器学习中
眼目光跟踪传统上采用了相机来捕捉参与者的眼睛移动并表征其视觉固定。但是，凝视模式识别仍然具有挑战性。这既是凝视点的稀疏性，并且看似随机的方法参与者在没有设定任务的情况下以陌生的刺激来观看陌生的刺激。我们的论文提出了一种通过将固定的二维（x，y）坐标纳入一维希尔伯特曲线距离度量标准的二维（x，y）坐标，将眼睛注视到机器学习中的方法，使其非常适合实现机器学习。我们将这种方法与传统的基于网格的字符串替代技术进行比较，并在支持向量机和卷积神经网络中证明了实施示例。最后，将进行比较，以检查哪种方法的性能更好。结果表明，此方法既可以对大型数据集中的统计显着性进行动态量化扫描路径有用，又可以调查当参与者在免费观看实验中观察到的不熟悉刺激时，在共享自下而上处理中发现的相似性的细微差别。现实世界的应用程序可以包括与专业知识相关的眼光预测，医疗筛查和图像显着性识别。关键字：神经科学，眼动追踪，分形，支持向量机，卷积神经网络。
在有限场上找到椭圆曲线上的扭转底座
▶基于异子的密码学是一种有前途的后量子后▶评估椭圆形曲线之间的评估等质激素，如果内核不合理时，如果内核不合理，那么计算有效地实施计算是棘手的，有效地实现计算是有效地实现计算的pearl-scallop（pearl-scallop（Allombert，byombert，byombert，byiksse of bagi bagi cagi）基于同一的基于组的动作，可以像在CSIDH中更有效地计算出非莱容级组，但要比扇贝和扇贝-HD更快地计算，但是有一个预录步骤，需要对单个同等基因进行非理性核的评估，但是，如果在合理的时间内实现了无性的计算，则无法完成
能源安全与净零排放部：化石燃料供应曲线
未来的成本和生产水平本质上是不确定的，这导致纳入了高成本和低成本情景，为相应的燃料提供了合理的结果范围。此外，预测涉及使用硬数据、分析和主观评估。虽然 Rystad Energy 认为在构建曲线时做出的所有假设和选择都是合理的，但其他假设和选择可能同样合理。本报告旨在提供在构建供应成本曲线时做出的基本假设和选择的透明度。
使用振动标准 - VC 曲线进行用例实验室评估
一般振动评估 当实验室处理微纳米技术时，振动监测至关重要，以确保以最高的精度和可靠性实现最佳制造工艺。振动由多种来源产生，包括地面的弱地震运动、机械、结构和其他来源（图 1）。在实验室的设计阶段，通常会进行特定的建模，以分析并将其与外部振动源隔离。一个关键方面是从一开始就使用特定的材料和施工技术来摊销地面振动，由于相关成本非常高，很少在施工后实施。然而，正如前面提到的，它并不是唯一需要解决的振动，也来自内部来源。为了检测和减轻所有这些振动，需要进行监测，分析全频谱并隔离相关频率。在隔离阶段之后，下一步是与 VC 曲线相关的实验室评估，以符合特定仪器在可接受的振动噪声基底方面的要求。
使用贝塞尔曲线为运输飞机生成曲率连续轨迹
摘要：随着空中交通的增加，更好地管理和组织空中交通对于提高交通安全和空域容量至关重要。因此，需要对更复杂、更灵活的飞机轨迹进行临时描述，以允许高交通密度并限制环境影响。该方法包括通过拼接多条贝塞尔曲线从预先存在的控制点生成平滑的 4D 路径，同时确保接头处的 G2 连续性。此外，由于控制点和拟议轨迹之间的欧几里得距离由轨迹的最佳重塑控制，因此需要考虑轨迹的曲率-速度-负载因子之间的权衡。生成的轨迹旨在补充常规飞行计划，帮助解决空中交通冲突并通过更好的时间安排提高空中运力。Matlab 模拟证实了该方法的可行性，当为重塑算法定义距离范围时，显示出有希望的结果。
基于移动智能手机的数字瞳孔测量曲线在创伤性脑损伤诊断中的应用
的严重 TBI 患者未得到充分分诊并被送往非创伤医院（Capone-Neto 和 Rizoli，2009 年；Carrick 等人，2021 年）。这种分诊不足模式导致美国 TBI 患者的超额死亡率为 25%（Chesnut 等人，1993 年；Capone-Neto 和 Rizoli，2009 年；Chen 等人，2011 年；Cheng 等人，2017 年；Carrick 等人，2021 年）。在世界 85% 的人口居住的中低收入国家，超额死亡率可能更高，严重 TBI 后的死亡率会翻倍（Couret 等人，2016 年；Alali 等人，2018 年；Dagain 等人，2018 年；Dewan 等人，2018a 年）。在现场进行初步创伤调查本质上非常复杂，特别是在涉及头部和颈部受伤的病例中（Alali 等人，2018 年）。一种完善的 TBI 生物标志物是瞳孔对光反射 (PLR)。瞳孔对闪光的反射性收缩直接反映了中枢神经系统的功能状态 (Dewan 等人，2018b；GBD，2019；Gurney 等人，2020)。PLR 可指示颅内压升高，这是 TBI 的更严重后果 (Haas 等人，2010)，并且即使在脑震荡 (Hall and Chilcott，2018) 和轻度 TBI (Helmick 等人，2015) 中也显示出异常。 PLR 是 TBI 最重要的早期指标之一（Hernández-Sierra 等人，2021 年），最简单、最常见的 PLR 评估方法是传统的笔电检查（也称为手动瞳孔测量法），其中使用手持光源引起瞳孔收缩。然后，检查者用肉眼确定 PLR 的程度和性质。虽然这种方法简单且经济实惠，但缺乏观察者间的信度（GBD，2019 年）。数字瞳孔测量法目前是评估 PLR 的黄金标准（Larson 和 Behrends，2015 年）；然而，这种机器价格昂贵，需要专门的培训才能使用。为了解决当前临床瞳孔测量技术的缺点，我们开发了一款名为 PupilScreen 的移动应用程序（Mariakakis 等人，2017 年；图 1）。 PupilScreen 是一款机器学习驱动的应用程序，依赖于计算机视觉神经网络算法，旨在在智能手机平台上进行瞳孔测量，以提供一种比手动瞳孔测量更准确、更可靠的 PLR 评估方法，同时比数字瞳孔测量更容易使用。虽然之前发表的一项研究证明了该应用程序在评估 PLR 方面的准确性（Mariakakis 等人，2017 年），但将这些结果呈现给检查者进行解释的最佳方法仍不清楚。本研究的目的是确定从业者是否可以通过查看 PupilScreen 生成的 PLR 曲线来评估 PLR 是否正常，并将这种评估方法与更传统的笔电方法的评分者间信度进行比较。确实存在通过智能手机检测 PLR 的替代方法（Meeker 等人，2005 年；McAnany 等人，2018 年；Master 等人，2020 年），但 PupilScreen 目前在双目测量 PLR 的方法方面是独一无二的。
用指数方程描述铝合金的总疲劳裂纹扩展曲线
在恒幅试验条件下，金属和合金的疲劳裂纹扩展 (FCG) 行为通常用裂纹扩展速率 da/dN 与应力强度因子范围� K 之间的关系来描述。图 1 示意性地显示了速率 da/dN 与� K 的典型对数-对数图，该图具有 S 形，可分为三个区域 [1-4]。区域 I 是近阈值区域，其中曲线变得陡峭并似乎接近渐近线� K th ，即下限� K 值，低于该值预计不会发生裂纹扩展。区域 II（中间区域）对应于稳定的宏观裂纹扩展。巴黎幂律 [5] 是一种经验关系，在对数-对数拟合中显示一条直线，是中等裂纹扩展速率（10 -8 至 10 -6 m/循环）此区域中疲劳的基本模型。区域 III 与最终失效前的快速裂纹扩展有关，主要受 K c 控制，即材料和厚度的断裂韧性。长期以来，人们观察到，对于固定的 � K ，da/dN 受应力循环不对称性的强烈影响，通常以载荷比 R 表示 [6-8]。发现阈值应力强度值 (� K th ) 取决于 R
慢性和实验下颌肌肉疼痛对疼痛压力阈值和刺激反应曲线的影响
疼痛压力阈值（PPTS）和刺激反应（S-K）曲线在咬肌和11名慢性颌骨疼痛的女性患者的食指与11个匹配的对照组相比。通过肌肉内注射5％盐水和局部麻醉的肌肉肌肉肌肉肌肉中的实验性繁殖和性低粘性条件。疼痛患者的肌肉肌肉中发现的ppts明显低于对照组的tbose。S-R曲线的平均斜率对于疼痛患者的TBE肌肉肌肉（0.481±0.213）对照组的TBAN（0.274±0.201，p <，0256J。tbere在tbe食指的ppts或s-r曲线上没有统计学上的差异。对照受试者的咬合肌肉中的ppts不受5％盐水注射的显着影响；但是，与基线值相比，盐水注射值的TBE S-R曲线的斜率明显陡峭（21.7％ * 29.6％，p <.037）。将局部麻醉剂注射到对照受试者的咬合肌肉肌肉中显着增加了TBE PPT，S-R曲线的TBE斜率显着降低（-12.9％±34.6％，p <.0155）。目前的结果表明，PPT和S-R曲线是定量描述Cbronic和实验性下颌肌肉疼痛的有价值的工具。Jorofacial Pain 199s; 9：347-356，
用指数方程描述铝合金总疲劳裂纹扩展曲线
金属和合金在恒幅试验条件下的疲劳裂纹扩展 (FCG) 行为通常用裂纹扩展速率 da/dN 与应力强度因子范围 ' K 之间的关系来描述。图 1 示意性地显示了速率 da/dN 与 ' K 的典型对数-对数图，该图具有 S 形，可分为三个区域 [1-4]。区域 I 是近阈值区域，其中曲线变得陡峭并似乎接近渐近线 ' K th ，即下限 ' K 值，低于该值预计不会发生裂纹扩展。区域 II（中间区域）对应于稳定的宏观裂纹扩展。巴黎幂律 [5] 是一种经验关系，在对数-对数拟合中显示一条直线，是中等裂纹扩展速率（10 -8 至 10 -6 m/循环）此区域中疲劳的基本模型。区域 III 与最终失效前裂纹的快速扩展有关，主要受 K c 控制，即材料和厚度的断裂韧性。长期以来，人们观察到，对于固定的 ' K ，da/dN 受应力循环不对称性的强烈影响，通常用载荷比 R 表示 [6-8]。发现阈值应力强度值 ( ' K th ) 取决于 R