摘要:在现实生活中,由于各种测量局限性,登革热流行模型中的所有变量都可以测量。因此,需要一个工具来估计具有已知相关变量的未测量变量。估计非线性系统中变量的一种方法是扩展的卡尔曼滤波器(EKF)。接下来,使用这些估计的结果,将以疫苗接种的形式寻求最佳控制,以减少感染的数量。从仿真结果中可以得出结论,登革热模型的EKF状态估计足以估计在所选的干扰协方差范围内被随机变量干扰的状态。然后,发现干扰的标准偏差越小,开始时所需的最佳控制越小。因此,破坏越大,所花费的成本越大。
抽象的植物脱位是处理废水的最广泛使用的技术之一,这要归功于其设计的特定特征。这项研究的主要目的是使用大植物泻湖系统从Nouakchott的一次DIS Trict处理家庭废水。在治疗前后测量了几个物理化学参数。记录了生化氧需求(BOD 5),化学氧需求(COD)和悬浮固体(SS)的平均减排率,其逐渐可接受的值为26.57%,28.60%和59.45%。氮和磷酸正磷酸(P-PO 4)的治疗效率通常很低。通常,我们的结果表明,这种自然泻湖可以达到有机污染物的良好纯化效率,这表明净化植物在减少有机和颗粒物污染物载荷中的作用至关重要。以及实验设置中使用的各种底物的作用。
大脑计算机接口(BCI)可以在大脑和外部设备之间进行直接通信。电子脑电图(EEG)是BCIS的常见输入信号,因为它的便利性和低成本。对基于EEG的BCIS的大多数研究都集中在EEG信号的准确解码上,同时忽略其安全性。最近的研究表明,BCIS中的机器学习模型容易受到对抗攻击的影响。本文提出了对基于EEG的BCI的基于对抗过滤的逃避和后门攻击,这非常容易实施。在不同BCI范式的三个数据集上进行了实验,证明了我们提出的攻击方法的效果。据我们所知,这是对基于脑电图的BCI的对抗过滤的第一项研究,提出了新的安全问题,并呼吁更多地关注BCIS的安全性。
脑机接口 (BCI) 可以实现大脑与外部设备之间的直接通信。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 的常见输入信号。大多数对基于 EEG 的 BCI 的研究都集中在 EEG 信号的准确解码上,而忽略了它们的安全性。最近的研究表明,BCI 中的机器学习模型容易受到对抗性攻击。本文提出了基于对抗性过滤的基于 EEG 的 BCI 的逃避和后门攻击,这些攻击非常容易实现。在来自不同 BCI 范式的三个数据集上的实验证明了我们提出的攻击方法的有效性。据我们所知,这是第一项关于基于 EEG 的 BCI 对抗性过滤的研究,这引发了新的安全问题并呼吁更多关注 BCI 的安全性。
问责制开始于顶部。如果您不承担责任,那么您组织中其他人的期望几乎是不可能的。问责制应该是公司文化的一个可见且著名的方面。就像运动员保持得分以跟踪自己的进步并激励自己一样,您的公司应该公开跟踪并庆祝朝着目标取得的进步。至关重要的是记录流程,设定清晰的期望,并确保公司中的每个人(从高级合作伙伴到新员工)都知道他们对什么负责。本文档有助于保持一致性,并使您的团队能够在整个公司中复制成功。
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摘要:可调的光学微环形滤波器在光学通信,微波光子学和光子神经网络中起着重要作用。典型的微环滤波器基于微秒时间尺度的热光(TO)效应或具有有限的调谐范围的电用量(EO)效应。Here, we report a continuously tunable lithium niobate on insulator (LNOI) Vernier cascaded micro-ring filter with wire-bonded packaging integrated with both TO and EO tuning electrodes, featuring a 40-nm free spectral range (FSR), 2.3 GHz EO bandwidth, and a high sidelobe suppression ratio of 21.7 dB, simultaneously.我们的高性能光学微型环滤波器可能会成为未来LNOI光子电路的重要元素,并在高容量波长分段多发性多路复用(WDM)系统,宽带微波光子学,快速启用的外部外部腔激光器和高速光谱神经网络中应用。
初级保健提供者是医疗保健信息最值得信赖的来源之一,也是疫苗推广的重要资产。初级保健提供者必须配备资源、信息和数据工具,以便有效地向患者传达疫苗的重要性。使用疫苗追踪器和这些推广资源与您的患者进行这些讨论。
可回收性被定义为在满足其最初目的后保留有用的物理或化学特性的产品的特征。一旦将这些产品分开并发送到回收利用,就可以将它们重新引入为原材料中。在这种情况下,我们指的是材料或组件的技术可回收性,这意味着有技术解决方案可以机械地或通过先进的回收方法回收它们。