XiaoMi-AI文件搜索系统
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火星大气中灰尘的垂直分布
MARS Express上的Omega光谱仪获得了对火星肢体的几种观察，这些观察仪仍未得到探索。在这里，我们根据火星大气灰尘的丰度和大小来探讨这些数据的信息内容。我们通过应用全球散射蒙特卡洛1D辐射转移代码来接近灰尘检索，以建模0.5 - 2.5μm光谱范围（VNIR和SWIR OMEGA通道），以使粉尘有效半径和数量密度变化在大约之间。8和50公里。 这是该方法第一次应用于欧米茄肢体数据。因此，我们仅介绍三个研究案例，其中水冰低于可检测性水平，以便将未来更广泛应用之前的方法论问题，假设和表现重点放在。 该模型完全包含多种散射效应，这些散射效应已知是导致在不同高度和表面上采用的肢体之间的耦合。 开发了表面反射率的延长的三维建模，形成了肢体光谱的表面晶体。 发现VNIR通道可用于降低辐射转移溶液的退化。 在15至30 km之间产生0.85±0.15μm（对应于模态半径〜0.3μm的模态R m m 〜0.3μm）的尘埃垂直分布，与全球循环模型（GCM）一致，但在模型中的模型预测中，与模型相比的一个级数相当一致，但与模型之间的模型（MC）相当吻合（GCMS），这是一个模型和MARS的clls clls clls clls clls clls clys的clains。8和50公里。这是该方法第一次应用于欧米茄肢体数据。因此，我们仅介绍三个研究案例，其中水冰低于可检测性水平，以便将未来更广泛应用之前的方法论问题，假设和表现重点放在。该模型完全包含多种散射效应，这些散射效应已知是导致在不同高度和表面上采用的肢体之间的耦合。开发了表面反射率的延长的三维建模，形成了肢体光谱的表面晶体。发现VNIR通道可用于降低辐射转移溶液的退化。在15至30 km之间产生0.85±0.15μm（对应于模态半径〜0.3μm的模态R m m 〜0.3μm）的尘埃垂直分布，与全球循环模型（GCM）一致，但在模型中的模型预测中，与模型相比的一个级数相当一致，但与模型之间的模型（MC）相当吻合（GCMS），这是一个模型和MARS的clls clls clls clls clls clls clys的clains。实际上与MCS数据达成了总体协议，在一种情况下，欧米茄退休的尘埃与Hellas Basin的当地风暴兼容。在火星气候数据库中没有很好地表示，该数据库提供了每月平均统计数据。我们的结果证明了欧米茄肢体数据在定量上有助于火星尘埃研究的能力，尽管需要在探测的光谱范围内准确地对多个散射进行准确模拟多个散射，但仍需要进行较复杂且缓慢的辐射转移计算方案。在整个Omega肢体数据集中，理想的检索方法的理想应用也有助于评估当地沙尘暴的发生，需要进一步的工作，旨在包括水冰气溶胶和可能的热发射。是使用蒙特卡洛建模方法对欧米茄肢体数据进行的首次尝试，这项工作代表了一种有用的基准测试，用于更快，虽然准确，但较不准确，辐射转移模型。
位置 - 纸 - Quantum-key-Distribution.pdf
为了减轻量子威胁，一种选择是在可行的对称键的安全分布的情况下，将预共享的对称键与经典安全的公共密钥密码相结合。另一种选择是开发公用密码学，可以将其视为安全的经典计算机和量子计算机的攻击。在过去的几年中，这种所谓的量子加密术在NIST上经历了严格的标准化过程，也是ISO标准化工作的主题。结果，将在2024年某个时候提供第一选择NIST标准。许多国家网络安全和通信安全机构提出了建议[1、4、5、6、13、14、18]，政府宣布了他们的意图和计划，并计划及时迁移到量子加密后。
颗粒有机碳的3D分布由大漩涡诱导
中尺度涡流会由于其固有特征而影响海洋中物质的分布，从而影响当地的生态系统。然而，以前几乎没有关于大旋转（GW）对颗粒有机碳（POC）分布的影响的研究。这项研究分析了GW对索马里沿岸印度洋西北部海洋POC浓度的三维分布的影响。表明，在GW的表面和地下海洋中，POC的空间分布模式存在显着差异。在海面，GW边缘的POC浓度高于GW的捕获和运输效果所产生的涡流中心。差异约为中心和边缘之间的20 mg·m -3。在地下层（大约在50至175 m之间），涡流中的POC浓度很高，而周围水中的POC浓度很低。中心和边缘之间的最大差异约为10 mg·m -3。这些现象表明，GW将对海洋中的POC分布产生影响，这反过来可能会影响当地海洋中的碳循环进展。
基于广义 CHSH 不等式的设备独立量子密钥分发
量子密钥分发 (QKD) 的目的是使两方（Alice 和 Bob）能够在共享量子信道时生成密钥。例如，在 Ekert [ 1 ] 提出的实现中，信道由一个产生纠缠粒子的源组成，这些粒子被分发给 Alice 和 Bob。在每一轮中，Alice 和 Bob 各自从几种测量设置中选择一个来测量一个粒子。通过推断（从 Alice 和 Bob 的测量结果中）源发射接近于纯二分纠缠态的状态，可以保证 Alice 的测量结果是安全的，即任何可能控制量子信道的第三方（Eve）都不知道。这同时确保了如果 Bob 选择适当的测量设置，Bob 的结果与 Alice 的结果相关，即 Alice 和 Bob 的测量结果可以形成密钥。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
诱饵状态方法的量子密钥分布的安全性
信息保护是现代社会的关键要求之一。在大多数情况下，通过使用加密等加密技术来确保信息安全性。加密通常被理解为使用某种算法[1]所需的信息的转换（明文）到加密消息（Ciphertext）中。同时，为了实现加密，通信的合法各方需要一个所谓的加密密钥，这是一个秘密参数（通常是一定长度的二进制字符串），该参数决定执行加密时的特定信息转换。关键分布问题是密码学中最重要的问题之一[1，2]。例如，参考。[2]强调：``键与它们加密的所有消息一样有价值，因为对密钥的知识提供了所有信息的知识。对于跨越世界的加密系统，关键分布问题可能是一项艰巨的任务。''可以使用几种加密密钥分布的方法。首先，可以使用可信赖的快递员交付键。这种方法的主要缺点是人类因素的存在。此外，随着每年传输数据键的增加，身体转移变得越来越困难。另一种方法是公钥密码学。它基于使用所谓的单向函数的使用，即易于计算但很难为给定函数值找到参数。示例包括Diffie±Hellman和RSA（来自Rivest，Shamir和Adleman的缩写）算法（用于加密信息开发，但也用于密钥分布），这些算法使用了解决离散对数和Integer分支问题的复杂性。Internet上传输的大多数数据都受到使用公共算法的使用，该算法包含在HTTPS（HYPEXT TRANSPRAND SECURES SECURE）协议中。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
gansu中种子植物空间分布的环境响应策略
植物多样性与环境反应策略之间的相互作用对于生态系统适应性和稳定性至关重要。现代生态学中的一个主要重点是阐明环境因素如何塑造植物多样性模式并调节跨异构景观的物种分布。这项研究采用联合物种分布模型（JSDM）来定量分析中国甘西省植物空间分布的环境变量的影响，同时检查不同条件下的种间相互作用。结果表明，环境因素解释了95.4％的方差，强调了它们在确定植物分布中的主要作用。栖息地类型占差异最大的份额（33.5％），其次是高程（22.1％），平均年温度（20.3％），平均年降水量（15.1％）和太阳辐射（4.4％）。物种对环境协变量的反应主要是独立的，系统发育相关性较弱（后平均值：0.17），反映了家庭一级的有限的生态利基保守主义。从地理上讲，北部Qilian山麓丘陵，Lanzhou-Baiyin荒野，Loess Plateau和Gannan Plateau等地区与大多数植物家庭表现出负相关，在空间变异性中起着关键的限制或驱动因素的作用。此外，有33.7％的种子植物家族与光强度显示出负相关，强调其作为主要限制因素的作用。省级，竞争并不能主要限制甘努的种子植物共存。通过识别跨异质然而，在区域上，观察到明显的环境反应差异。在西北，太阳辐射（37％）和降水（25％）是植物分布的主要驱动因素，而在东南部，太阳辐射（36.3％）和高度（34.7％）占主导地位。这些发现强调了物种共发生的模式是规模依赖性的，并且受区域资源可用性的影响。在资源丰富的东南地区，植物家庭表现出积极的共同出现模式，指示相互作用或共生相互作用，而由于增强了分散竞争的增强，资源筛查的西北地区经历了强化的负面共发生。这项研究强调了环境梯度在gansu中构建种子植物分布中的关键作用，从而提供了对生态适应和进化史相互作用在塑造植物多样性中的相互作用的见解。
对称信息完全测量复合物及其在量子密钥分发中的应用
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合，可以以两种不同的方式划分：划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时，它们的存在似乎不太可能，但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是，这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系，正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外，我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议，并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明，SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥，从而阻止六态协议的推广成功。