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结构保留了神经退行性疾病的数值建模的多面不连续的盖金方法
抽象的许多神经退行性疾病与错误折叠的Prionic proins的传播有关。在本文中，我们分别分析了与帕金森氏症和阿尔茨海默氏病有关的α-羟基核蛋白和淀粉样蛋白β的错误折叠和扩散过程。我们引入并分析了一种阳性的数值方法，用于离散Fisher-Kolmogorov方程，建模积累和Prionic蛋白的扩散。提出的近似方法基于关于多边形和多面体网格的不连续的Galerkin方法，用于空间离散化和ϑ - 方法时间积分方案。我们证明了离散解决方案的存在和一个收敛结果，其中使用隐式欧拉方案进行时间整合。我们表明，所提出的方法是在结构上提供的，从某种意义上说，它可以保证离散解决方案是非负的，这在实际应用中至关重要。我们的数值模型的数字验证既是使用制成的解决方案，又是考虑二维多边形网格中的波前传播。接下来，我们提出了在矢状平面中二维脑切片中扩散的α-突触核蛋白的模拟。该模拟的多边形网格被凝聚为维持白色和灰质的区别，利用了polydg方法在网格结构中的灵活性。我们的数值模拟证实了所提出的方法能够捕获帕金森氏症和阿尔茨海默氏病的演变。最后，我们通过使用从磁共振图像重建的三维几何形状和从正电子发射断层扫描重建的初始条件来模拟淀粉样蛋白β在患者特异性设置中的扩散。
量子安全隐私保护技术，以获取两个数据集的交集，以进行联系
接触追踪已成为一种强大而有效的措施，以遏制传染性疾病的传播。这是一个强大的工具，但由于接触跟踪需要收集大量个人信息，因此不利的一面是侵犯隐私的风险。因此，需要一个加密原始的原始词，以使用户的个人数据混淆。考虑到所有内容，私人集交叉路口似乎是解决问题的自然选择。几乎所有现有的PSI协议都依赖于基于理论假设的硬性问题。但是，这些问题在量子域中并不安全。因此，对于设计可以抵抗量子攻击并提供长期安全性的PSI至关重要。一个人可以应用量子密码学来开发这种PSI协议。本文使用量子密码学（QC）介绍了PSI的设计，其中安全性取决于基本量子力学的原理。我们的计划实现了长期的安全性，并且由于使用QC而保持量子攻击。与现有的量子PSI协议相反，我们计划的通信和计算成本独立于通用集合的大小。特别是，提出的协议在量子PSI领域实现了最佳的通信和计算成本。此外，与大多数现有的量子PSI协议不同，我们仅需要单个光子量子资源和简单的单粒子投影测量值。
在学校联系中保存友谊：一种构建合成时间网络的算法，用于流行建模
关于宿主之间接触的高分辨率时间数据提供了有关传染病传播基础的混合模式的重要信息。公开可用的联系数据集通常在短时间窗口中记录有关流行病的持续时间。为了告知疾病传播模型，数据经常经常重复几次，从而产生涵盖足够长时间的时间表的合成数据。在短期数据上循环到较长的时间尺度上的接触模式可能会导致无效的传输链，因为所有接触的确定性重复，而无需在连续期之间每个人的接触伙伴任何续约。真正的联系确实包括定期重复的接触（例如，由于友谊关系）和更随意的联系。在本文中，我们提出了一种算法，以纵向扩展学校环境中记录的联系数据，并考虑到这一问题的双重方面，尤其是由于友谊而导致的重复联系人。为了说明这种算法的兴趣，我们使用针对学校环境的基于代理的模型模拟了SARS-COV-2在合成接触上的传播。我们将结果与对综合数据进行的模拟进行了比较，以更简单的算法来确定在数据扩展方法中保存友谊的影响。值得注意的是，友谊的保存不会强烈影响学校班级之间的传输路线，而是导致各个学生之间的不同感染途径。我们的结果还表明，在两天内收集接触数据足以产生该人群中较长时间尺度的个体之间的现实综合接触序列。所提出的工具将允许建模者利用现有的联系数据，并有助于最佳未来现场数据收集的设计。
声音策略固定拆分年金策略：创建Incometay！在保留本金的同时
年金旨在是长期，税收的退休工具。分配时收入应作为普通收入应纳税，如果在59½岁之前撤回，则可能受到10％的联邦税收罚款。收入付款和立即年金的提款通常应作为一年中的普通收入征税。如果年金将资助IRA或其他税收合格计划，则税收延期功能没有任何额外的价值。来自Roth IRA的合格分配通常被排除在总收入之外，但税收和罚款可能适用于非合格分配。请咨询税务顾问以获取特定信息。有与年金相关的费用和费用，例如提早提款的投降费用（递延销售费用）。请记住，年金收入选项，频率和付款日期！2.0一旦当选就无法更改。某些期间的可用性可能受到限制。拆分年金策略假定保证金选择年金中持有的资金保留在初始保证期结束之前，并且没有提款。在初始保证期内从年金中撤回，投降或转折的金额可能会受到投降费用和/或市场价值调整。市场价值调整可能会对年金的价值产生积极或负面的影响。最大投降费用为9％，每年减少1％，直到初始保证期结束。这是用于信息和教育目的的一般沟通。材料和信息不适用于任何人的个人情况。不应将其视为投资建议，
在欧盟，一个名为“Inheart”的免费平台已经启动，用于保存
“当亲人去世时，我发现自己承担了所有与葬礼相关的任务。这个领域的许多方面在我看来已经过时且不合逻辑。其中一些可以而且应该数字化。例如，对死者的记忆。这就是项目想法的诞生。现在，每个人都可以在一个安全方便的地方保存对亲人的记忆，”Inheart 平台创始人亚历山大·西多罗夫评论道
基于CO2的瓷砖固化
摘要 - 今年，使用最广泛的技术框架之一缺乏特定的物联网（IoT）。专注于通信可靠性和对IPv6标准和互联网通信技术的可靠性，EfficityNet B7社交IoT网络满足了护理和适应性需求。尽管拍摄了高质量的照片，但在系统的培训期间却有一些损失，这需要时间。使用Evolution深度学习建议的这项工作以自动生成用于文本分类任务的EfficityNet B7功能框架。在基于有效网络B7的语言相似性分析模型的背景下，对所提出的方法进行了测试，以查看其是否有效。虽然字符级有效网络B7算法并未引起文本分类问题的关注，但本研究中提出的有效网络B7结构在数据分类任务中表现出了出色的性能。大量的测试表明，它们对中断更具弹性，并且可以影响众多有关用户隐私保护，框架含义和法律要求的语言和信息使用政策的组织。
通过随机旋转几何特征模式生成保留空间自相关的替代脑图
。CC-BY-NC 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 6 月 18 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.02.07.579070 doi：bioRxiv 预印本
租金指导委员会面临的经济挑战：长期维护可负担的租金稳定住房
1 我们要特别感谢 Eliza Ezrapour 和 Jiaqi Dong – 如果没有他们的辛勤工作和决心，这份工作论文就不可能完成。我们还要感谢 Patrick Spauster、Janelle Jack、Julia Konrad、Charles McNally 和 Maxwell Austensen 协助撰写这份工作论文。此外，我们还要感谢所有自愿花时间审阅本文早期草稿的人。他们的投入和专业知识极大地提高了我们对本文所讨论问题的思考和理解。本研究并不代表我们的审阅者或纽约大学的观点。 2 Waickman, CR、Jerome, JBR、Place, R. 租金稳定单位的可负担性。纽约市住房保护和开发局，2018 年。 6 https://www1.nyc.gov/assets/hpd/downloads/pdfs/services/rent-regulation-memo-2.pdf 3 Waickman, CR、Jerome, JBR、Place, R。《租金稳定租户的社会人口统计》。纽约市住房保护和开发局，2018 年。https://www1.nyc.gov/assets/hpd/downloads/pdfs/services/rent-regulation-memo 1.pdf 4 Waickman, CR、Jerome, JBR、Place, R。《租金稳定单位的质量和可达性》。纽约市住房保护和开发部，2018 年。https://www1.nyc.gov/assets/hpd/downloads/pdfs/services/rent-regulation-memo 3.pdf 5 租金稳定法（纽约州参议院 S. 6458，https://legislation.nysenate.gov/pdf/bills/2019/S6458）列出了 RGB 在设定一年和两年租约的年度租金上限时需要考虑的几个标准。根据该法规，这些标准包括：
缩放隐私保存时：学习分析中的全面合成表格数据生成和评估
隐私构成了学习分析进展（LA）的重要障碍，提出了诸如匿名不足和当前解决方案难以解决的挑战。综合数据是一种潜在的补救措施，提供了强大的隐私保护。但是，先前对合成数据的研究缺乏彻底的评估，对于评估隐私和数据实用程序之间的微妙平衡至关重要。综合数据不仅必须增强隐私，而且对于数据分析仍然是实用的。更重要的是，不同的LA场景带有不同的隐私和效用需求，因此选择了适当的合成数据，这是一个紧迫的挑战。为了解决这些差距，我们提出了对合成数据的全面评估，其中包括合成数据质量的三个维度，即相似，实用性和隐私。我们使用三种不同的合成数据生成方法将此评估应用于三个不同的LA数据集。我们的结果表明，合成数据可以维持与实际数据相似的实用程序（即预测性能），同时保留了实践。此外，考虑到不同场景中不同的隐私和数据实用性要求，我们为合成数据生成进行定制的收回。本文不仅对合成数据进行了全面的评估，而且还说明了其在洛杉矶领域减轻隐私问题的潜力，从而有助于更广泛的合成数据在LA中应用，并促进开放科学的更好实践。
基于混合自动编码器和LSTM Neural
摘要：风险识别和缓解对于在不断变化的供应链管理领域（SCM）中保持韧性和效率至关重要。现代供应网络中固有的复杂性和不确定性通常太复杂了，无法有效解决传统风险管理技术。为了增强供应链管理中的风险检测和管理，本研究探讨了将区块链技术与深度学习混合的混合策略。区块链通过为供应链操作监视提供透明和分散的系统来确保数据完整性和透明度。深度学习可以改善此过程，该过程分析了大量的历史数据和当前数据，以识别模式，预测威胁并提出对策。所提出的系统利用区块链技术的不可侵犯性和深度学习的预测能力来应对诸如欺诈检测，需求预测，供应商评估和中断预测等重要挑战。使用混合自动编码器和基于LSTM的深神经网络可以确保数据集。自动编码器用于降低维度和降低噪声和冗余数据，这些数据将进一步通过基于LSTM的神经网络，以增强基于区块链的交易数据的安全性。