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CV Tanushree Banerjee，2025年1月15日更新
通过Tanushree Banerjee *，Maolin Mao，Maolin Mao，Mario Bijelic和Mario Bijelic和Felix Heide，建议使用3D对象检测的方法，延长了我当前的项目，“ OD-VAE 2：可解释3D对象检测的解锁分析”，以解释3D对象检测”。在各种自动编码器（VAE）中。 *表示同等的贡献。延长了我当前的项目，“ OD-VAE 2：可解释3D对象检测的解锁分析”，以解释3D对象检测”。在各种自动编码器（VAE）中。*表示同等的贡献。
灵活智能牵引供电容量配置方法...
1 min , 0 min( ,( ) / )) , t rated t rated dis i dis iiiii PPEE SOC tit − − (5) 其中，i 表示储能设备 i 。它可以是电池或 UC。E 表示其剩余能量。E i rated 表示其额定能量
因果图中前门调整的线性时间算法
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时，这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术，使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下，也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知，但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中，我们给出了第一个线性时间，即O（n + M），该任务的算法，因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O（n（n + M））延迟枚举算法，再次将先前的工作提高了n 3。此外，我们提供了第一个线性时算法，用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现，以促进实际用法并验证其可行性，即使对于大图。
调查模拟模型的验证... - DiVA
图 1 – 展示简化燃油系统的组件（备用模式）。 _______________________________ 3 图 2 - 萨博的仿真模型开发过程 _________________________________________________ 6 图 3 - 概率框示例以及添加不确定性信息对其的影响 [15] _____________ 10 图 4 - 来自 [14] 的概率框示例 _____________________________________________________________ 11 图 5 - 本论文中使用方法的概述。 _________________________________________________ 18 图 6 - 建模系统的框图。标有 PX 的块表示“管道 X”，CX 表示“止回阀 X”，SX 表示“过滤器 X”，其中 X 是任意字母。 ____________________________________________________________ 19 图 7 – 简化框图，测量信号标记为红色。 ________________________________ 21 图 8 - 显示输送泵模型。 ____________________________________________________________ 22 图 9 - 显示喷射泵图。 _________________________________________________________________ 23 图 10 - 步长比较。 ________________________________________________________________ 25 图 11 - 显示实施了不确定性的模拟模型。 ________________________________ 28 图 12 - 显示当 V1 中的不确定性变化时 SRQ 如何变化。 __________________________________ 32 图 13 - 显示当 V2 中的不确定性变化时 SRQ 如何变化。 __________________________________ 32 图 14 - 显示当 h2 中的不确定性变化时 SRQ 如何变化。 __________________________________ 33 图 15 - 显示第一种情况的 VV&UQ 评估后的最小和最大传输量。 __ 35 图 16 – 显示第二种情况的 VV&UQ 评估后的最小和最大传输量。 36 图 17 - 显示 SRQ 中的最小和最大输出以及不同操作模式的最小传输限制，对于第一种情况，在每个操作点都有总传输量。 _________________ 37 图 18 - 显示 SRQ 中的最小和最大输出以及不同操作模式的最小传输限制，第二种情况是 𝑡𝑠𝑖𝑚 期间每个操作点的传输量。 _________ 38 图 19 - 显示验证数据、标称模拟输出和最小/最大输出。 ______________________________________ 39
上下文中的单词 - 工艺和结构
4。在维吉尔的“ aeneid”中，主角埃涅阿斯通常被描述为“庇护”。这个术语虽然看似简单，但却捕获了多方面的性格特征。它不仅在宗教意义上说他的虔诚，而且还表示他对职责的奉献，对他的人民的忠诚以及他深厚的责任感。此描述揭示了一个角色，与他那个时代的文化和道德价值深深地纠缠在一起，将他描绘成罗马美德的典范。
2021 年年度报告 - 奥里夫艾森国际银行
由于计划出售保加利亚子公司银行及其参与业务，根据 IFRS 5，报表发生了变化。该业务运营被归类为持有待售的处置组，并在财务状况表中单独报告。上一年的数据尚未调整。保加利亚子公司银行及其参与业务的损益表在终止经营收益/损失下报告。2020 年上一年的数据已在损益表中进行了相应调整，关键比率也是如此。自 2021 年 1 月 1 日起，损益表已略有调整，以提高透明度（上一年的数据已调整）。更多信息可在损益表变更下的合并财务报表附注、章节原则中找到。本报告中的 RBI 表示 RBI 集团。如果使用 RBI AG，则表示 Raiffeisen Bank International AG。总部是指 Raiffeisen Bank International AG，不包括分行。在表格和图表中加减四舍五入的金额可能会导致轻微的差异。表格中的变化不是基于四舍五入的金额。本报告中引用的比率在合并财务报表中的关键数字下定义。
影响圈后伤口的因素...
目的：本研究旨在确定阴茎腺和Smegma涂片的影响，胶原蛋白和成纤维细胞在预周围的胶原蛋白和成纤维细胞对弯曲后伤口愈合的影响。材料和方法：在Malang中进行的一项横断面研究，该样品在2022年9月17日通过有目的的采样获得。包容性标准是未割礼的雄性，他们同意割礼，并且没有禁忌该程序。此外，从包皮环切术过程中获得的前蛋白蛋白（HE）染色的前牙前染色，并在光学显微镜下进行计数。割礼后的评估是在手术后七天进行的。使用回归方法分析数据； P表示概率值或显着性水平，而B分数表示影响程度。结果：共有31个研究样本在带包皮环切术后的样本之间的平均年龄有显着差异（11.25±2.75）和没有投诉的样本（8.5±2.73）（p = 0.05）。回归测试发现细菌培养，成纤维细胞和胶原蛋白的显着影响分别为24％，25％和24％。结论：皮肤弹性随着年龄的增长而降低，这是成纤维细胞增加和胶原密度降低的标志。成纤维细胞因子，胶原蛋白和细菌培养在伤口愈合中很重要。
技术数据表
光电包装材料：LED，LCD和光纤组件。典型属性：（仅用作为指南，而不是用作规范。不能保证以下数据。不同的批次，条件和应用产生不同的结果；治愈状况：150°C/1小时； *denotes test on lot acceptance basis) Physical Properties: * Color: Part A: Silver Part B: Silver Weight Loss: * Consistency: Smooth, thixotropic paste @ 200°C: 0.59% * Viscosity (@ 100 RPM/23°C): 2,200 – 3,200 cPs @ 250°C: 1.09% Thixotropic Index: 3.69 @ 300°C: 1.67% * Glass过渡温度。(Tg): ≥ 80°C (Dynamic Cure Operating Temp: 20—200°C /ISO 25 Min; Ramp -10—200°C @ 20°C/Min) Continuous: -55°C to 200°C Coefficient of Thermal Expansion (CTE): Intermittent: -55°C to 300°C Below Tg: 31 x 10 -6 in/in/°C Storage Modulus @ 23°C：TG上方808,700 PSI：158 x 10 -6英寸/°C离子：Cl -73 ppm shore d硬度：75 Na + 2 ppm lap剪切强度 @ 23°C：1,475 PSI PSI NH 4
b'摘要。本文提出了将对称密码代数方程转化为QUBO问题的方法。将给定方程f 1 ，f 2 ，... ，fn转化为整数方程f \xe2\x80\xb2 1 ，f \xe2\x80\xb2 2 ，... ，f \xe2\x80\xb2 n后，对每个方程进行线性化，得到f \xe2\x80\xb2 lin i = lin ( f \xe2\x80\xb2 i )，其中lin表示线性化运算。最后，可以得到 QUBO 形式的问题，即 f \xe2\x80\xb2 lin 1 2 + \xc2\xb7 \xc2\xb7 \xc2\xb7 + f \xe2\x80\xb2 lin n 2 + Pen ，其中 Pen 表示在方程线性化过程中获得的惩罚，n 是方程的数量。在本文中，我们展示了一些分组密码转换为 QUBO 问题的示例。此外，我们展示了将完整的 AES-128 密码转换为 QUBO 问题的结果，其中等效 QUBO 问题的变量数量等于 237,915，这意味着，至少在理论上，该问题可以使用 D-Wave Advantage 量子退火计算机解决。不幸的是，很难估计这个过程所需的时间。'
b'摘要。本文提出了将对称密码代数方程转化为QUBO问题的方法。将给定方程f 1 ，f 2 ，... ，fn转化为整数方程f \xe2\x80\xb2 1 ，f \xe2\x80\xb2 2 ，... ，f \xe2\x80\xb2 n后，对每个方程进行线性化，得到f \xe2\x80\xb2 lin i = lin ( f \xe2\x80\xb2 i )，其中lin表示线性化运算。最后，可以得到 QUBO 形式的问题，即 f \xe2\x80\xb2 lin 1 2 + \xc2\xb7 \xc2\xb7 \xc2\xb7 + f \xe2\x80\xb2 lin n 2 + Pen ，其中 Pen 表示在方程线性化过程中获得的惩罚，n 是方程的数量。在本文中，我们展示了一些分组密码转换为 QUBO 问题的示例。此外，我们展示了将完整的 AES-128 密码转换为 QUBO 问题的结果，其中等效 QUBO 问题的变量数量等于 237,915，这意味着，至少在理论上，该问题可以使用 D-Wave Advantage 量子退火计算机解决。不幸的是，很难估计这个过程所需的时间。'
了解湖上的夜间驱动的极端降水事件
图1。a）模拟的REGCM模型域设置。较大的盒子包含25公里强迫模拟的域，较小的框表示CP模拟的域配置。地形被阴影（m）。b）具有地形（M），国家边界和湖泊/海洋边界的CP模拟模型范围的范围。厚黑匣子显示了在第3节中讨论的湖泊/陆地微风循环分析中使用的区域。