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算术自相关和二进制序列的模式分布
其中n i = | {t≤n≤2t - 1：s n，τ= i} | ，i = 0，1。与经典的自相关相比，算术自相关是伪随机序列的携带相关函数。Goresky和Klapper [3]将算术自相关扩展到互相关，并给出了具有理想算术交叉相关性的二进制序列的大家族。后来，他们将算术自相关推广到[4，5]中的非二元序列。对于更多背景，读者被转介给[6]。序列的算术相关性预计将尽可能小。在[2]中提出了legendre序列算术自相关的非平凡结合。Hofer，M´erai和Winterhof [7]证明了算术自相关性和较高订单的相关度量的关系如下：
地形数据中的建筑模式识别 - GDMC
摘要 建筑物模式是地图综合过程中应保留的重要特征。然而，这些模式无法被自动系统明确访问。本文提出了一个框架和几种算法，用于自动从地形数据中识别建筑物模式，重点是共线和曲线对齐。针对这两种模式，开发了两种算法，能够识别中心对齐和边对齐模式。所提出的方法整合了计算几何、图论概念和视觉感知理论的各个方面。虽然共线和曲线模式的单个算法对每种类型的模式都显示出巨大的潜力，但识别出的模式既不完整，也不够好
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SunZia 西南输电与模式风能
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朝向可验证的多代理交互模式规范
指定交互式多代理任务是一项长期的软件工程挑战[6]。规格应足够高，以保持可访问性和明确的可及以确保所得软件组件的可靠性。本文通过介绍基于DSL的工具链的基础特征来解决此问题（见图1）称为LIRAS 1，用于指定多代理交互模式。里拉（Liras）被开发为域 - 不可思议的，并且相对于所涉及的代理的数量和性质（例如，基于软件或人类）以及构成模式的动作数量和类型。代理因其提供的原始技能集而有所不同（例如，为机器人移动或为四轮驱动器打开发动机）。在里拉斯（Liras）中，这些技能被安排为模式。根据图1，定义技能集需要专家实践者的干预，而模式规范则设计为非专家用户可以访问。在里拉斯（Liras）中，代理之间的同步动力学的语义基于确定性有限状态自动机（DFA），构成了可符合模型对模型转换和正式验证的规格的这一方面。具体而言，可以通过Uppaal工具[11]验证了涉及同步定义明确的属性。该工具链的此阶段仅针对有关模式的逻辑和结构声音的属性（例如，具有冲突目标的技能），因此不涉及相应的网络物理系统的物理组成部分。环境）。几个里拉斯规格构成模式库。在以下内容中，我们将任期任务作为一系列模式。可以使用所谓的和经过验证的模式库，用于更广泛的任务规范和正式的分析工具链外部和与里拉斯（例如[12]中介绍的）脱钩。latter设想文本DSL（与里拉斯分开），以指定涉及人和机器人代理的错误，特别关注人类机器人相互作用。此类DSL当前从预先确定和固定的集合中利用人类机器人的交互模式，从而限制了该框架对现实生活的适用性。可以通过进口里拉斯模式来指定任务来克服这种缺点。我们指出，假定操作环境的规范（例如，布局和关注点）是独立于LIRAS完成的（即，LIRAS模式是参数W.R.T.在更广泛的框架内，最终的任务指定会自动转换为基于随机混合自动机的形式模型[5]。如果要进口自定义的里拉斯交互模式，正式模型的自动生成将意味着起草新定义的模式的每个自定义技能的正式模型，这需要专家用户的输入。任务的正式模型是统计模型检查[5]以计算质量指标
Capsella bursa的遗传多样性的地理模式
fi g u r e 1（a）在不同区域的囊肿囊capsella bursa-pastoris等位基因频率（locus aat1）。（b）不同区域中的C. bursa-pastoris的等位基因频率（locus aat2）。（c）不同区域中的C. bursa-pastoris的等位基因频率（locus aat3）。（d）不同区域中的C. bursa-pastoris等位基因频率（locus gdh2）。（e）不同地区的Capsella bursa-pastoris等位基因频率（locus lap3）.AFR，非洲；澳大利亚，大洋洲； BRT，不列颠群岛；加利福尼亚州加州；东欧EEU；伊比，伊比利亚半岛； M + SA，中和南美； M +我们，中欧和西欧； Med，环境区域；北美，除加利福尼亚以外。黑点：样品位置，灰色区域：基于EW（CDH，2018）汇编的数据的C. bursa-pastoris分布
抗癌药物不良反应模式
摘要简介：抗癌药物是全球药物不良反应 (ADR) 负担中的重要一环。任何量化其严重程度并提供最新知识的尝试都将有助于肿瘤学家开出更安全的处方。目的：这项观察性随访研究针对接受抗癌治疗的新诊断癌症患者进行，旨在确定 ADR 的频率、严重程度、因果关系、可预测性和可预防性。受试者和方法：对患者进行 6 个月的随访，以了解不良事件的发生情况。使用 IBM SPSS Statistics for Windows，版本 22.0。（纽约州阿蒙克）分析数据，并以描述性统计的形式呈现。结果：每位患者平均被开具约 6.85 ± 1.51（平均值 ± 标准误差）种药物。所有接受抗癌化疗的患者（100%）均出现 ADR。脱发、恶心呕吐、灼热刺痛和麻木是最常见的 ADR。女性脱发 ( P < 0.0004)、恶心 ( P < 0.03) 和口腔溃疡 ( P < 0.02) 的发生率较高。最高反应为 2 级 (69.53%)。大多数反应 (75.80%) 出现在接受第一个周期的 10 天内。99.58% 的反应并不严重。根据世界卫生组织 - 乌普萨拉监测中心的标准，99.47% 的 ADR 属于可能类别。根据 Naranjo 算法，100% 的 ADR 属于很可能类别。大约 94.80% 的反应被发现是可预测的。大约 56.47% 的反应可能是可以预防的，43.53% 的反应是无法预防的。结论：在新诊断的癌症患者中出现了多种 ADR。其中大多数是可预测的、严重程度轻度至中度的、不严重的且可以预防的。大多数 ADR 会随着时间的推移而恢复。
量子门模式识别和电路优化
摘要。没有独特的方法将量子算法编码为Quanmu tum电路。具有有限的量子计数，连接性和连贯性时间，电路优化对于在未来十年中充分利用量子设备是必不可少的。我们介绍了两个单独的电路优化想法，并将它们组合在称为AQCEL的多层量子电路优化协议中。第一个成分是一种识别量子门重复模式的技术，开辟了未来硬件优化的可能性。第二个成分是通过识别零或低振幅计算基础状态和冗余门来降低电路复杂性的方法。作为演示，AQCEL被部署在迭代且有效的量子算法上，旨在模拟高能物理中的最终状态辐射。对于此算法，我们的优化方案带来了与原始电路相比，栅极计数的显着降低而不会失去任何精度。另外，我们已经研究了是否可以使用多项式资源在量子计算机上证明这一点。我们的技术是通用的，可以用于多种量子算法。
TSPSC Group-1 课程大纲和考试模式 2020
● 国际事件和关系 ● 具有地区、国家和国际重要性的时事 ● 环境问题 ● 灾害管理-与预防和缓解相关的策略 ● 一般科学以及印度在科学和技术方面的成就 ● 印度历史和文化遗产 ● 印度的经济和社会发展 ● 印度的治理和公共政策 ● 印度政体和宪法 ● 特伦甘纳邦的文化、社会、艺术、语言和遗产 ● 社会排斥：与部落、种姓、性别残疾等相关的权利问题以及包容性政策