摘要:个人冷却服装(PCG)越来越多地引起人们的注意,作为缓解热应力并在炎热和潮湿条件下增强热舒适性的有希望的解决方案。但是,对服装设计对冷却性能的影响有限。这篇评论高光设计因素的影响,并为不同类型的PCG的冷却性能进行了定量比较,包括空气冷却服,蒸发冷却服装,相位变化的冷却服装和液体冷却服。根据可用文献提供了有关设计因素与每种冷却技术的冷却性能之间关系的详细讨论。此外,还探索了PCG设计中的潜在改进和挑战。本评论旨在为各种PCG的属性提供全面的见解,并促进跨学科的合作,以改善PCG在冷却效率和服装舒适性方面,这对于进一步的研究和创新非常有价值。
1。犹他州犹他州盐湖城肿瘤科学系。2。犹他州盐湖城犹他大学亨斯曼癌症研究所。3。德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心遗传学系,德克萨斯州休斯敦4。Deciphera Pharmaceuticals LLC,堪萨斯州劳伦斯市643 ST。5犹他州盐湖城病理学系。 6。 犹他州盐湖城医学肿瘤学部内科学系。 7。 犹他州盐湖城皮肤科系皮肤科系。 *通讯作者马丁·麦克马洪(Martin McMahon),博士 俄罗斯大学,犹他大学,2000年希望圈,HCI-RS-2725盐湖城,盐湖城,UT 84112(801)213 5790电子邮件:martin.mcmahon@hci.utah.utah.utah.utah.utah.uta.edu作者贡献:PCG,PCG,PCG,MM,MM,MM,MB,BDS和DLF设计了实验者; PCG和MM分析了数据; PCG执行了大多数实验。 KTO协助免疫印迹;太太进行了体外协同作用测定; SSB和MTS协助体内动物研究; ELS进行了组织病理学分析; PCG和MM写了手稿;所有作者均审查并编辑了手稿。 相互竞争的利益声明:此处描述的研究得到了犹他大学和Deciphera Pharmaceuticals,LLC的赞助研究协议的支持,并授予MM和CGK。 关键字:KRAS,ULK,LKB1,TP53,自噬,KRAS G12C的基因工程小鼠模型 - 驱动的肺癌5犹他州盐湖城病理学系。6。犹他州盐湖城医学肿瘤学部内科学系。7。犹他州盐湖城皮肤科系皮肤科系。*通讯作者马丁·麦克马洪(Martin McMahon),博士俄罗斯大学,犹他大学,2000年希望圈,HCI-RS-2725盐湖城,盐湖城,UT 84112(801)213 5790电子邮件:martin.mcmahon@hci.utah.utah.utah.utah.utah.uta.edu作者贡献:PCG,PCG,PCG,MM,MM,MM,MB,BDS和DLF设计了实验者; PCG和MM分析了数据; PCG执行了大多数实验。 KTO协助免疫印迹;太太进行了体外协同作用测定; SSB和MTS协助体内动物研究; ELS进行了组织病理学分析; PCG和MM写了手稿;所有作者均审查并编辑了手稿。相互竞争的利益声明:此处描述的研究得到了犹他大学和Deciphera Pharmaceuticals,LLC的赞助研究协议的支持,并授予MM和CGK。关键字:KRAS,ULK,LKB1,TP53,自噬,KRAS G12C的基因工程小鼠模型 - 驱动的肺癌
摘要。相关的随机性在于有效的现代安全多方计算(MPC)协议的核心。生成MPC在线阶段协议所需的相关随机性的成本通常构成整体协议中的瓶颈。Boyle等人发起的伪随机相关发生器(PCG)的最新范式。(CCS'18,Crypto'19)为此问题提供了一个吸引人的解决方案。在草图中,为每个方提供了一个短的PCG种子,可以将其局部扩展为长相关字符串,从而满足目标相关性。在各种类型的相关性中,有忽略的线性评估(OLE),这是对算术电路的典型MPC协议的基本和有用的原始性。旨在有效地生成大量OLE,并应用于MPC协议,我们建立了以下结果:(i)在任何字段F p上,我们为OLE提出了一种新颖的可编程PCG构造。对于kn ole相关性,我们需要O(k log n)通信和O(k 2 n log n)计算,其中k是任意整数≥2。预先的作品要么具有二次计算(Boyle等人crypto'19),或者只能支持大于2的大小的字段(Bombar等人加密23)。(ii)我们扩展了上述OLE结构,以提供任何有限领域的各种相关性。引人入胜的应用之一是用于两方身份验证的布尔乘法三倍的有效PCG。对于kN身份验证的三元组,我们提供的PCG具有O(k 2 log n)位的种子大小。与以前的作品相比,每个作品都有自己的权利。据我们最大的知识,这种相关性以前尚未通过sublrinear沟通和准线性计算实现。(iii)此外,该可编程性可用于多方布尔三元组的有效PCG,因此是第一个具有无声预处理的布尔电路的有效MPC协议。尤其是我们显示的kn m-零件乘数可以在O(m 2 K log n) - 次通信中生成,而最先进的叶面(Asiacrypt'24)需要广播通道,并需要MKN + O(m 2 log kn)钻头通信。(iv)最后,我们提出有效的PCG,用于电路依赖性预处理,矩阵乘法和字符串OTS等。
C。拟议项目的摘要描述[包括国家,部门和机构环境的概述以及与CPF的关系] EV-RSP的开发目标是通过扩大可负担得起的商业融资的访问,加速两轮和三轮车领域的EV采用。EV-RSP将在8年的时间内提供:(i)部分信用保证(PCG)将为参与金融机构(PFIS)提供E-2/3W固定比例的损失覆盖,以及相关的收费基础设施贷款,以及(II)为BFIS提供陪伴的PFIS。EV-RSP将由印度小型工业发展银行(SIDBI)管理,这是一家开发金融机构,该机构将扮演“计划经理”的角色。计划经理将为PCG提供PCG,包括商业银行和NBFC。合格的EV贷款借款人可以是
程序内容生成 (PCG) 是指在视频游戏和其他游戏中通过算法生成关卡、任务或角色等内容的做法。为了使游戏具有重玩性、减轻创作负担、限制存储空间要求和实现特定的美感,游戏开发者设计了大量 PCG 方法。此外,研究人员还探索了将机器学习、优化和约束求解的方法应用于 PCG 问题。自该领域诞生以来,游戏就广泛应用于人工智能研究,近年来,游戏被用于开发和基准测试新的机器学习算法。通过这种实践,我们越来越清楚地认识到这些算法容易出现过拟合。通常,算法不会学习通用策略,而是学习仅适用于具有特定初始参数的特定任务的特定版本的策略。为了应对这一问题,研究人员开始探索问题参数的随机化,以抵消这种过度拟合,并允许训练后的策略更轻松地从一个环境转移到另一个环境,例如从模拟机器人转移到现实世界中的机器人。在这里,我们回顾了大量现有的 PCG 研究,我们认为 PCG 在提高机器学习方法的通用性方面发挥着重要作用。这里的主要目标是向 RL/AI 展示 PCG 工具箱中的新工具,其次要目标是向游戏开发者和研究人员解释他们的工作与 AI 研究的相关性。
自 2002 年 10 月以来,BCPS 一直与公共部门管理咨询和运营改进公司公共咨询集团 (PCG) 合作。与 PCG 的原始协议是在 2002 年通过竞争性招标程序达成的,但从那时起,与 PCG 的所有后续协议都是通过直接谈判达成的,并且在没有竞争性招标的情况下签订了合同,并根据佛罗里达州采购标准规则 6A-I.012 11(b)、佛罗里达州行政法规获得软件豁免,并由佛罗里达州法规第 1010.04(4)(a) 条授权。在原始协议中,PCG 提供与开发特殊学生 (ESE) 基于互联网的电子管理系统 (EMS) 相关的商品和服务。截至 2021 年 6 月 30 日,随后与 PCG 直接谈判的每一份合同均包括之前开发的软件的订阅续订以及作为现有软件的增强或新软件的开发的商品和服务,包括咨询服务,包括:医疗补助账单,以协助管理人员和教师满足《2004 年残疾人教育法案》(IDEA)的报告要求、EasyFAX、SmartScan、Gifted Module、PaperClip、ESPE、Advance Reporting、Behavior Plus、EDplan、学生影响信息应用程序、EDPlan Connect、学生威胁/行为威胁评估模块、行为威胁评估模块之外的自杀风险评估。
图4父母的教育与(a)左中间回(MTG),(b)右中央回(PCG)和(c)右上额回(SFG)通过工作日睡眠持续时间间接地与(a)左中间颞回(MTG),(b)右中心回(PCG)和(c)右中心回(PCG)和(c)儿童的右中心回(SFG)间接相关。父母教育和CT之间的坚实线代表了总效应(C路径),而虚线表示间接效应后的直接效应(cʹ路径)。* p <.05,** p <.01
世界卫生组织(WHO)报告说,心血管疾病(CVD)和相关疾病在2015年在全球范围内造成1770万人死亡,占全球所有死亡率的31%[1]。几种技术可以诊断心脏病患者。可以使用许多复杂的治疗方法,但它们非常昂贵且笨拙,因此大多数人都无法使用它们。另一种CVD诊断方法是心脏听觉。通常使用听诊器检查患者,如果检测到异常,则可以将患者转介给心脏病专家。早期诊断出异常的心脏声音使医生可以采取纠正措施,以防止心血管干扰并治疗根本原因。Phoncardiogram(PCG)以图形方式表示声音。PCG信号可以诊断为心脏病和心血管系统的性能评估[2,3]。每个PCG都包含多个心脏周期,每个心脏循环均具有4个心脏声状态:S1,收缩,S2和舒张。这些声音是由每个心脏时期瓣膜关闭引起的,二尖瓣和三尖瓣在收缩前关闭,而舒张前的主动脉和肺瓣关闭。尽管它们的重要性,但心脏通常是
摘要 - 目的:杂音是心脏异常的声音,由专家通过心脏听觉确定。杂音级是杂音强度的定量度量,与患者的临床状况密切相关。这项工作旨在估计来自多个听诊位置的每个患者的杂音级(即缺乏,柔软,响亮),这些位置来自低资源农村地区的大量儿科患者。方法:每个PCG记录的MEL频谱图表示具有15个卷积残留神经网络的集合,具有通道注意机制,以对每个PCG记录进行分类。根据提议的决策规则得出每个患者的最终杂音等级,并考虑所有可用记录的估计标签。使用分层十倍的交叉验证,该方法在由1007名患者的3456个PCG记录组成的数据集上进行了交叉验证。此外,该方法是在由442名患者的1538个PCG记录组成的隐藏测试集上进行了测试。结果:就未加权的敏感性和F1分数而言,患者级杂音等级的总体交叉验证性能分别为86.3%和81.6%。缺乏,柔软和大声杂音的敏感性(和F1分数)为90.7%(93.6%),75.8%(66.8%)和92.3%(84.2%),
声明 我保证本论文中的内容并非我自己的作品,并且其中没有包含任何我以前获得过学位的材料。本论文的内容反映了我个人的观点,并不一定得到大学的认可。 AL-Khafaji Salam Khadim Baghdadi 2006 年 8 月 28 日 指导老师:Cdr. Max Mejia,PCG 世界海事大学助理教授 评估员:John Liljedahl 先生,世界海事大学讲师 联合评估员:Lt. Cdr. Amelito A. Velasco,PCG 法律成员,菲律宾海岸警卫队海事调查委员会