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量子计算威胁：NIST PQC标准在这里...如何保持领先？
在给定的安全解决方案中从一个加密系统切换到另一个密码系统似乎很微不足道，但极不可能是一个简单的掉落任务。这取决于如何将某种算法使用/嵌入到您现有的安全架构中以及基础架构的局限性中。加密敏捷的SO -so -litess可以平稳地更换弃用算法，用于使用混合双溶液以及某些加密系统参数的变化，包括其关键大小，ciphertext，ciphertext尺寸，跑步时间，标志性，标志性尺寸等加密运动不仅允许平滑的transi
Bemac Corporation领导海洋和EV ...
开创性电池技术从2019年从Uzushio Electric到BEMAC的过渡标志着该公司进入电动汽车市场的冒险。此举符合公司将数字及其融合到海洋和机动性部门的目标。BEMAC总裁兼集团首席执行官Masato Oda示出了：“我们进入了电动汽车场，目的是通过改善锂离子电池的运行和电池管理中的技术功能来加强船舶业务。”如今，BEMAC已属于电动汽车的电力控制单元（PCU）的开发。Oda先生预见到未来五年将继续占主导地位，但强调设想未来进步的重要性。 “找到一种新的公式，该公式会导致高性能和较小的风险，同时又不依赖Oda先生预见到未来五年将继续占主导地位，但强调设想未来进步的重要性。“找到一种新的公式，该公式会导致高性能和较小的风险，同时又不依赖
低温电子显微镜结构揭示了 H+/柠檬酸同向转运......
果蝇“我还没死”（INDY）是一种跨质膜的柠檬酸转运蛋白，柠檬酸是柠檬酸循环中的关键代谢物。INDY 的部分缺乏会延长寿命，类似于热量限制的效果。在这项工作中，我们使用低温电子显微镜在 2.7 至 3.6 ˚A 的分辨率范围内确定有和没有柠檬酸的情况下以及与著名抑制剂 4,4 9 -二异硫氰基-2,2 9 -二磺酸二苯乙烯 (DIDS) 复合时的 INDY 结构。结合体外获得的功能数据，INDY 结构揭示了 H + /柠檬酸共转运机制，其中芳香族残基 F119 充当单门元件。它们还提供了有关二聚化界面处的蛋白质 - 脂质相互作用如何影响转运蛋白的稳定性和功能，以及 DIDS 如何破坏转运循环的见解。
使用机器学习算法设计智能天线
摘要天线技术通过利用信号处理算法，在蜂窝网络中提高光谱效率，安全性，能源效率和整体服务质量，这些算法在为干涉剂生成零的同时为用户提供辐射光束。在本文中，比较了用于形成用于形成智能天线束的光束的ML SO诸如支撑矢量机（SVM）算法，人工神经网络（ANN），集合算法（EA）和决策树（DT）算法等ML SO的性能。考虑了由10个半波偶极子组成的智能天线阵列。ANN方法比剩余的方法在实现光束和空方向方面的效果相比，而EA在降低侧叶级别（SLL）方面提供了更好的性能。使用EA用于所有用户方向可实现最大SLL。在形成智能天线的光束方面，ANN算法的表现与可变的速度尺寸自适应算法相比。
必须部署微生物解决方案来应对气候灾难
气候危机正在加剧。人们已经提出了多种基于微生物的解决方案（表1），这些技术前景广阔，可以与其他气候缓解策略一起部署。然而，这些解决方案尚未得到有效大规模部署。为了扭转这种不作为的局面，需要不同部门的合作者——来自产业界、资助者和政策制定者——来协调他们的广泛部署，以避免气候灾难。来自科学协会、机构、编辑和出版商的联合呼吁，要求全球社会和各国政府立即采取果断的紧急行动，同时也提出了一个清晰有效的框架来大规模部署这些解决方案。
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图像和视频着色是图像恢复中最常见的概率之一。这是一个不足的问题，已经提出了多种方法，从更传统的计算机视觉策略到具有基于变压器或生成的神经网络模型的最新开发。在这项工作中，我们展示了如何对文本到图像综合进行预培训的潜在扩散模型，以进行图像着色，并为各种场景提供了灵感的解决方案：高质量的直接着色，并具有多样化的效果，并通过用户指导的颜色，通过色彩勾勒，文本图像或参考图像或网状色彩和纯净的颜色和纽约。一些已经使用分解模型进行了调查的一些作品，但是所提出的SO措施通常更为复杂，需要训练指导DeNoising Process（àlaControlNET）的侧模型。这种方法不仅增加了参数的数量和计算时间，而且还会在我们显示的时导致次级最佳着色。我们的评估
引用（APA）Stecca，M.，Ramirez Elizondo，L.，Soeiro，T。B.和Bauer，P。（2020）。储能大小和分销网络中的位置
摘要 - 能源存储系统（ESSS）是有望减轻分布式发电（DG）在分配网格中造成的技术问题的有希望的。本文介绍了在分销网络中进行ESS大小和放置的方法。通过优化程序可以找到这些方法，该常规考虑了使用存储对电压调节和系统损耗的影响。研究了几种改变负载和光伏面板功率的情况。此外，还评估了对基本住宅自我消费方案的能源存储要求的影响。所提出的方法已证明可以有效地确定所研究场景中的ESS大小。此外，结果表明，需要最低的ESS等级的位置并不一定会在减少损失和电压控制方面提供令人满意的表现。此外，该论文还表明，通过鼓励住宅用户自我收集安装在房屋中的PV产生的能量，网格要求可以大大减少。
观点 患者-临床医生的转变... - NSF-PAR
计算与医疗保健交叉领域的一个显著趋势是患者获取医疗信息的渠道越来越多，从自我跟踪的生理数据到基因数据、测试和扫描。然而，患者和临床医生越来越多地能够使用基于机器学习的高级工具，根据大量数据（其中一些数据由患者生成）进行诊断、预测和推荐。因此，正如组织必须应对“自带设备”(BYOD) 的现实 5，即员工使用个人设备（手机和平板电脑）来完成某些工作一样，类似的“自带算法”(BYOA) 现实正在医疗保健领域出现，它有自己的挑战和支持需求。BYOA 正在改变患者与临床医生之间的互动以及与之相关的技术、技能和工作流程。在这个观点中，我们认为 BYOA 正在改变患者与临床医生的关系以及医疗保健领域专家工作的性质，并且可以通过整合技术和组织观点的解决方案促进更好的患者-临床医生信息解释关系。
在合作多机构强化学习中迈向公平，公平的政策学习
在本文中，我们考虑了在共同手术多代理增强学习（MARL）中学习独立公平政策的问题。目的是同时设计多个政策，以优化公平性的福利功能。为了实现这一目标，我们提出了一种新颖的公平性近端政策优化（FAPPO）算法，该算法分别学习了所有代理商的个人政策，并优化了福利功能以确保它们之间的公平性，与优化折扣奖励相反。所提出的方法显示出在独立学习环境中学习公平策略，每个代理都会估算其本地价值函数。当允许跨性别的通信时，我们通过合并一种自我注意力的机制来进一步引入基于注意力的FAPPO（AT-FAPPO）变体。此变体使代理商能够通过利用在培训期间共享相关信息的能力来传达和协调其行为，从而导致更公平的事件。为了显示提出方法的有效性，我们在两个环境中进行实验，并表明我们的方法在效率和公平方面都优于先前的方法。