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国防部 - 军用包装标准规范
5.2.3.6 方法 40（以前的方法 IA）- 按要求使用防腐剂进行防水保护.............................................................................................16 5.2.3.6.1 方法 41（以前的子方法 IA-8）- 防水气袋，密封.............................................................................................................16 5.2.3.6.2 方法 42（以前的子方法 IA-14）- 容器，防水气袋，密封，容器.............................................................................17 5.2.3.6.3 方法 43（以前的子方法 IA-16）- 漂浮防水气袋，密封....................................................................................................17 5.2.3.6.4 方法 44（以前的子方法 IA-13）- 硬质容器（非金属），密封.............................................................................................17 5.2.3.6.5 方法 45（以前的子方法 IA-5）- 硬质金属容器， 5.2.3.7 方法 50 (以前称为方法 II) – 用干燥剂进行防水蒸气保护.........................................................................................................18 5.2.3.7.1 方法 51 (以前称为子方法 IIc) – 防水蒸气袋，密封.........................................................................................................20 5.2.3.7.2 方法 52 (以前称为子方法 IIb) – 容器，防水蒸气袋，密封，容器.........................................................................20 5.2.3.7.3 方法 53 (以前称为 S
Con4m：上下文感知一致性学习框架...
时间序列分类 (TSC) 包含两种设置：对整个序列进行分类或对分段子序列进行分类。分段 TSC 的原始时间序列通常包含多个类，每个类的持续时间各不相同 (MVD)。因此，MVD 的特性对分段 TSC 提出了独特的挑战，但在现有研究中却很大程度上被忽视了。具体而言，在 MVD 中要分类的连续实例 (段) 之间存在自然的时间依赖性。然而，主流 TSC 模型依赖于独立同分布 (iid) 的假设，专注于独立地对每个段进行建模。此外，具有不同专业知识的注释者可能会提供不一致的边界标签，导致无噪声 TSC 模型的性能不稳定。为了应对这些挑战，我们首先正式证明有价值的上下文信息可以增强分类实例的判别能力。利用 MVD 在数据和标签层面的上下文先验，我们提出了一种新颖的一致性学习框架 Con4m ，该框架有效地利用了更有利于区分分段 TSC 任务中连续片段的上下文信息，同时协调了不一致的边界标签以进行训练。在多个数据集上进行的大量实验验证了 Con4m 在处理 MVD 上的分段 TSC 任务方面的有效性。源代码可在 https://github.com/MrNobodyCali/Con4m 获得。
与混合差异隐私的联合学习，用于安全可靠的跨iot平台知识共享
摘要联盟学习作为一种协作机器学习方法引起了人们的关注，允许多个用户在不直接交换原始数据的情况下共同训练共享模型。本研究通过引入创新的混合方法来解决分布式学习中平衡数据隐私和实用性的基本挑战，该方法将差异隐私与联合学习（HDP-FL）融合在一起。通过对EMNIST和CIFAR-10数据集进行细致的实验，这种混合方法可取得重大进步，与EMNIST和CIFAR-10的模型获得的值得注意的4.22％和高达9.39％的增强相比，与传统的Fudeer-10相比，分别提高了9.39％。我们对参数的调整强调了噪声如何影响隐私，展示了混合DP方法在打破隐私和准确性之间取得平衡的有效性。跨不同FL技术和客户数量的评估强调了这一权衡，特别是在非IID数据设置中，我们的混合方法有效地抵消了准确的准确性下降。对标准机器学习和最先进的方法的比较分析始终展示了我们所构图模型的优越性，而Emnist的比较精确度为96.29％，而CIFAR-10的优势为82.88％。这些见解提供了一种战略方法，可以在不损害数据隐私的情况下安全地在物联网设备之间进行协作和共享知识，从而确保分散的网络工作中有效且可靠的学习机制。
国防部-军用包装标准规范
5.2.3.6 方法 40（以前的方法 IA）- 按要求使用防腐剂进行防水保护.............................................................................................16 5.2.3.6.1 方法 41（以前的子方法 IA-8）- 防水气袋，密封.............................................................................................................16 5.2.3.6.2 方法 42（以前的子方法 IA-14）- 容器，防水气袋，密封，容器.............................................................................17 5.2.3.6.3 方法 43（以前的子方法 IA-16）- 漂浮防水气袋，密封....................................................................................................17 5.2.3.6.4 方法 44（以前的子方法 IA-13）- 硬质容器（非金属），密封....................................................................................................17 5.2.3.6.5 方法 45（以前的子方法 IA-5）- 硬质金属容器， 5.2.3.7 方法 50（以前的方法 II）- 用干燥剂进行防水蒸气保护.........................................................................................................18 5.2.3.7.1 方法 51（以前的子方法 IIc）- 防水蒸气袋，密封.........................................................................................................20 5.2.3.7.2 方法 52（以前的子方法 IIb）- 容器，防水蒸气袋，密封，容器.............................................................................20 5.2.3.7.3 方法 53（以前的子方法 IIa）- 漂浮防水蒸气袋，密封.............................................................................................21 5.2.3.7.4 方法 54（以前的子方法 IIf）- 硬质容器（非金属），密封.........................................................................................21 5.2.3.7.5 方法 55（以前的子方法 IId）- 硬质金属容器，密封.............................................................................................21 5.2.4 具有特定特性物项的军事保存要求.....................................................................................................21 5.2.4.1 静电放电敏感（ESDS）物项.....................................................................21 5.2.4.2 可拆卸物项.............................................................................................21 5.2.4.3 柔性卷绕物项.............................................................................................22 5.2.4.4 有轮子的物项....................................................................................................22 5.2.4.5 笼式或阻尼式物项....................................................................................22 5.2.4.6 带支架的物项....................................................................................................22 5.2.4.7 橡胶和合成橡胶物项....................................................................................22 5.2.4.8 危险物项....................................................................................................22 5.3 A 级和 B 级包装要求......................................................................22
![arXiv:2402.09335v1 [quant-ph] 2024 年 2 月 14 日](/simg/3\370b090d6ca61fecd1617e834aca3bd7ef6da42f.webp)
arXiv:2402.09335v1 [quant-ph] 2024 年 2 月 14 日
酉 T 设计在量子信息中发挥着重要作用，在量子算法、基准测试、层析成像和通信等众多领域有着广泛的应用。到目前为止，为 n -qudit 系统构建酉 T 设计的最有效方法是通过随机局部量子电路，事实证明，使用 O ( T 5+ o (1) n 2 ) 量子门，该电路可以收敛到钻石范数中的近似 T 设计。在本文中，我们通过随机矩阵理论，使用 ˜ O ( T 2 n 2 ) 量子门，提供了一种新的 T 设计构造方法。我们的构造方法利用了两个关键思想。首先，本着中心极限定理的精神，我们用随机 Hermitian 矩阵的 iid 和来近似高斯酉系综 (GUE)。其次，我们证明仅两个指数 GUE 矩阵的乘积就已经近似为 Haar 随机。因此，通过汉密尔顿模拟，将两个指数和乘以相当简单的随机矩阵可得到一个酉 T 设计。我们证明的一个主要特点是量子查询复杂性中的多项式方法与随机矩阵理论中的大维（ N ）展开之间的新联系。具体而言，我们表明多项式方法可以指数地改善某些随机矩阵集合的高阶矩的界限，而无需复杂的 Weingarten 计算。在此过程中，我们定义并解决了单位圆上的一种新型矩问题，询问有限数量的等权重点（对应于酉矩阵的特征值）是否可以重现给定的一组矩。
分布稳健图形的图形
通过优化模型的最坏情况性能，基于分布的强大优化（DRO）图形网络方法改善了建议系统的脱离（OOD）概括。但是，这些研究未能考虑嘈杂样本在训练数据中的影响，这导致概括能力降低和准确性降低。通过实验和理论分析，本文表明，当前基于DRO的图形建议方法为噪声分布分配了更大的权重，从而导致模型参数学习由其主导。当模型过于关注训练数据中的噪声样本时，它可能会学习无关紧要或含义的较小功能，这些功能无法推广到OOD数据。为了应对这一挑战，我们为O OD推荐（DRGO）设计了D iStribution Rubust G Raph模型。具体来说，我们的方法首先采用简单有效的扩散范式来减轻潜在空间中的嘈杂效应。此外，在DRO目标函数中引入了熵常规项，以避免在最坏情况下分布中的极端样品权重。最后，我们提供了DRGO的概括误差结合的理论证明，以及对我们的方法如何对嘈杂的样本效应的理论分析，这有助于从理论角度更好地理解所提出的框架。我们在四个数据集上进行了广泛的实验，以评估我们的框架的有效性，以针对三个典型的分布变化进行评估，结果证明了其在独立和相同分布分布（IID）和OOD中的优势。我们的代码可在https://anonymon.4open.science/r/drgo-fed2上找到。
萨卡里亚大学科学杂志
黄曲霉毒素（AF）在人类和动物中引起疾病，是某些类型的真菌产生的霉菌毒素。细菌素是由细菌合成的天然抗菌物质。这些具有蛋白质结构的物质通常具有短链和小分子量。根据Klaenhammer进行的分类，特别是考虑到克（+）细菌，细菌素被分为4种不同的类别。这些是I类（IA类，IB类），II类（IIA类，IIA类，IIB类，IIC类，IID类），III类和IV类。肠肠球菌素A，sakacin A，乳杆菌A可以作为II类细菌蛋白的例子。在这项研究中，我们使用分子码头研究了AFB1黄曲霉毒素（配体）和乳酸菌素A（蛋白质）细菌的相互作用。结果表明，乳腺癌A分子有可能用于黄曲霉毒素降解。1。引言是由真菌生产的，可以生活在包括土壤在内的所有生态系统中的真菌，在有毒的二级代谢产物组中进行了评估。合适的环境温度和湿度可促进真菌生长和毒素产生。霉菌毒素分为六类：黄曲霉毒素，富莫诺蛋白，o霉素（OTA），毛毒素，曲霉烯，泽拉诺尔和麦角生物碱[1]。尤其是曲霉，寄生虫曲霉和曲霉nomius物种是黄曲霉毒素产生的物种。霉菌毒素污染了各种食品和农产品，并显着威胁人类和动物健康[2]。长期暴露于黄曲霉毒素可能会导致胚胎的DNA损伤，癌症和发育异常[3]。根据国际癌症研究机构（IARC），许多已正式证明对人类致癌的霉菌毒素被归类为第1组（Aflatoxin B1（AFB1）（AFB1），Aflatoxin B2（Afb2）（AFB2），Aflatoxin G1（Afg1）和Aflatoxin G1（AFG1）和Aflatoxin G2
对抗性假设检验和限制测量的量子 Stein 引理
回想一下具有两组概率分布 P 和 Q 的经典假设检验设置。研究人员从分布 p ∈ P 或分布 q ∈ Q 中接收 n 个 iid 样本，并想要确定这些点是从哪个集合中采样的。众所周知，误差下降的最佳指数速率可以通过简单的最大似然比检验来实现，该检验不依赖于 p 或 q，而只依赖于集合 P 和 Q。我们考虑该模型的自适应泛化，其中 p ∈ P 和 q ∈ Q 的选择可以在每个样本中以某种方式更改，这取决于先前的样本。换句话说，在第 k 轮中，攻击者在第 1, . . ., k − 1 轮中观察了所有先前的样本后，选择 pk ∈ P 和 qk ∈ Q，目的是混淆假设检验。我们证明，即使在这种情况下，也可以通过仅取决于 P 和 Q 的简单最大似然检验来实现最佳指数错误率。然后我们表明对抗模型可用于使用受限测量对量子态进行假设检验。例如，它可以用于研究仅使用可通过局部操作和经典通信 (LOCC) 实现的测量来区分纠缠态与所有可分离态集合的问题。基本思想是，在我们的设置中，可以通过自适应经典对手模拟纠缠的有害影响。我们在这种情况下证明了一个量子斯坦引理：在许多情况下，最佳假设检验率等于两个状态之间适当的量子相对熵概念。特别是，我们的论证为李和温特最近加强冯诺依曼熵的强亚可加性提供了另一种证明。
强迫性症状与精神病之间的接口
1老年眼科研究中心，沙希德·萨德吉医学科学大学，伊朗雅兹德。2老年眼科研究中心眼科科科学系，伊朗Yazd Shahid Sadoughi医学科学大学。3糖尿病研究中心内分泌科，伊朗雅兹德的沙希德·萨德迪医学科学大学。4伊朗雅兹德·萨希迪·萨迪（Shahid Sadoughi）医学科学大学眼科系。5 Shahid Beheshti医学科学大学，伊朗德黑兰。作者的贡献这项工作是在所有作者之间合作进行的。作者MRB设计了这项研究，作者MDH编写了该协议，并撰写了手稿的初稿，并收集了数据并修订了。作者EAS管理了文献搜索并进行了修订。作者MAA进行了专家咨询。作者SS合作收集数据，作者SB合作进行了修订。所有作者都阅读并批准了最终手稿。文章信息doi：10.9734/OR/2015/11816编辑（S）：（1）日本东京女子医科大学东部东部医学中心，tatsuya mimura，tatsuya mimura。（2）Kota v Ramana，美国德克萨斯大学医学分公司生物化学与分子生物学系。审稿人：（1）Jose Francisco De Sales Chagas，外科部。医学院。巴西天主教大学坎皮纳斯。（2）美国西北大学匿名。（3）匿名，美国化身词。（4）Fernanda Teixeira Krieger，Ophthalmology博士学位，圣保罗大学RibeirãoPreto医学院 - USP-RibeirãoPreto（SP） - 巴西。完整的同行评审历史记录：http：//www.sciencedomain.org/review-history.php?iiid = 708＆id = 23＆aid = 7003 2014年10月5日2014年10月5日，2014年10月18日出生于2014年NINEBRE
肌萎缩性侧面硬化症的寡聚结构具有基因检测，咨询和治疗意义
数据生成的迅速增加，结合了大型数据集的不切实际性以及机器学习任务的日益增长的复杂性，促进了分布式学习技术的发展。在其中，联邦学习（FL）由于其隐私保护方法而受到了极大的关注，在这种方法中，多个客户在不共享本地数据的情况下协作训练全球模型。但是，FL面临着几个关键的挑战，包括数据异质性，高计算成本和效率低下。这些问题在客户数据分布是非IID，计算资源有限的现实情况下变得更加明显，并且可以限制通信。本论文通过开发用于个性化联合学习（PFL）的有效算法和受到限制的联邦学习来解决这些挑战。所提出的方法旨在处理异质数据，最大程度地减少计算开销并降低沟通成本，同时保持强大的理论保证。具体而言，论文介绍了三个关键贡献：（1）PFL MF，一种基于低级矩阵优化的新型PFL公式，利用burer-Monteiro分解以实现个性化，而无需依赖预定义的距离指标。（2）PERMFL，一种用于多层PFL的算法，该算法介绍了针对团队和单个设备的个性化决策变量，从而在具有分层客户端结构的情况下有效地优化了。（3）FedFW，一种用于约束FL的无预测算法，该算法强调了通过稀疏信号交换的低计算成本，隐私保存和通信效率。通过解决FL中的关键问题，例如数据异质性，计算成本和通信瓶颈，拟议的算法推进了联合学习的领域，为实地世界应用提供了可靠的可扩展解决方案。