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World File Search System不平衡的
UOV：不平衡的油和醋
§2：预赛。MPKC的简短历史和UOV背后的一般思想以及本提交中的符号在第2节中介绍。多元公共密钥密码系统（MPKC）可以追溯到1980年代，从那时起，许多领先的密码学家一直在尝试构建各种类型的MPKC。例如，两个多元数字签名方案，即，Rainbow [18]和Gemss [16]进入NIST PQC竞赛的第三轮[1]。在MPKC中，公共/秘密密钥对由多元多项式组成，MPKC的硬度与求解求解多元方程系统的硬度牢固地连接在一起。多年研究表明，多元多项式非常适合构建数字签名方案[19，31，42，42，35，16，12，29]。以UOV签名方案[35]为例。一般而言，UOV中的秘密键是（f，t），其中f：f n q→f m q是一个特定的二次图，通常称为中央映射，因为它在UOV中的关键作用，可逆线性转换t：f n q→f n q用于“隐藏”公共密钥中心地图的结构；此外，关联的公钥是p = f o，
证明不平衡的MACH>的干涉特性
1。引言硅光子设备由于其吸引人的特性而变得越来越流行。小尺寸，较大的折射率对比度和CMOS兼容性是硅光子设备的特性，它们使其成为多个行业的选择设备 - 电信，生物医学等[1,2]。使用最广泛的硅光子设备组件之一是Mach-Zehnder干涉仪（MZI）。在硅平台上实施的Mach-Zehnder干涉仪是各种应用的关键元素，从电信（用于光子波导开关和光子调制器）到感应，神经网络，量子和信号处理的关键元素[3-11]。MZI的效用源于其干涉特性，这是通过在MZI的两个臂之间创建相对相移来实现的。使用相位变速器或通过使MZI的两个臂的光路长度不平等来实现此相移。MZI配置，其中MZI的两个臂都不相等，称为MZI不平衡。不平衡的MZI已用于位移传感[12]，气体传感[13]，模式切换[14]和调制[15]。在本文中，我们展示了我们建模，模拟和随后制造的MZI设计不平衡的设计。我们检查了几种不平衡的MZI设计，并分析了设备的仿真和实验传输特性。我们阐明了波导建模的过程并进行了分析，以补偿制造变化并详细介绍了一些数据分析。
不平衡的低级最佳运输求解器
长期以来，两个显着的限制一直阻碍了最佳运输方法与机器学习的相关性。首先，O（n 3）基于标准样本求解器的计算成本（在n个样品的批次上使用时）是过于刺激的。第二，质量保护约束使OT求解器在实践中过于刚性：因为它们必须匹配两种措施的所有点，因此离群值可能会大大影响其输出。最近的作品量已经解决了这些计算和建模的局限性，但导致了两种单独的方法菌株：虽然熵正则化大大改善了计算前景，但最近的O（N）线性低率溶剂溶液的最新OF-（N）线性低率溶解度却保持了进一步扩展OT的承诺。在建模的灵活性方面，由于OT的不平衡变体可以惩罚其边际偏离源和目标分布指定的耦合的耦合，因此可以对熵正则化的批量保护的刚度进行刚性。本文的目的是合并这两种菌株，即低级别和不平衡，以实现既可以扩展又相反的求解器的承诺。我们提出了自定义算法，以实现这些扩展问题，以解决线性的OT问题及其融合的Gromov-Wasserstein概括，并证明了它们与具有挑战性的空间转录组学匹配问题的实际相关性。这些算法是在OTT-JAX工具箱中实现的[Cuturi等。，2022]。
使用机器学习技术分析不平衡的中风预测数据集
摘要摘要中风是一种以脑内血管破裂为特征的疾病，可导致脑损伤。当大脑的血液和必需营养素供应中断时，可能会出现各种症状。本研究的主要目标是使用机器学习和深度学习来预测早期发生脑中风的可能性。及时发现中风的各种警告信号可以显著降低中风的严重程度。本文对特征进行了全面的分析，以提高中风预测的有效性。从 Kaggle 网站上获取了一个可靠的中风预测数据集，以衡量所提算法的有效性。该数据集存在类别不平衡问题，这意味着负样本总数高于正样本总数。结果基于使用过采样技术创建的平衡数据集报告。这项提案的工作使用 Smote 和 Adasyn 来处理不平衡问题，以获得更好的评估指标。此外，与原始不平衡数据集和其他基准测试算法相比，使用 Adasyn 过采样利用平衡数据集的混合神经网络和随机森林 (NN-RF) 实现了 75% 的最高 F1 分数。
自闭症中E/I不平衡的验证和分析
1,2`，Qiifan Yang 3`，HernánVargas1，Kevin Low Neda Jahanshad 3,4,5 *`这些作者同样作为手稿的第一作者贡献了同样的作者 *这些作者同样贡献了该手稿1。。西班牙马德里政治家大学。3。。4。。5。Department of Biomedical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Marina del Rey, California, USA Corresponding authors: Yolanda Gil, PhD Research Professor of Computer Science Director of USC Center on AI Research for Health Director of AI and Data Science Initiatives Information Sciences Institute Viterbi School of Engineering University of Southern California 4676 Admiralty Way Suite 1001 Marina del Rey, CA 90292 gil@isi.edu Neda Jahanshad，博士神经病学和生物医学工程信息科学副教授，LOBES：ENIGMA CONSION CONSION CONSICAN副总监，Enigma Consortial，Enigma Consortium consortial，Imagtium Imagemitium Image centimics Image centration of Sutiage and Super of Susinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of Suinia of suinia CA 90292 NEDA.JAHANSHAD@USC.EDU作者信息Daniel Garijo：orcid：0000-0003-0454-7145（daniel.garijo@upm.es）
深入了解多标签不平衡的胸部X射线数据集
在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）占据了计算机视觉领域的主导，这要归功于它们在分类问题中提取功能及其出色表现的能力，例如在X射线自动分析中。不幸的是，这些神经网络被视为黑盒算法，即不可能了解该算法是如何实现最终结果的。将这些算法应用于不同领域并测试方法的工作原理，我们需要使用可解释的AI技术。医学领域的大多数工作都集中在二进制或多类分类问题上。但是，在许多现实情况下，例如胸部X射线，可以同时出现不同疾病的放射学迹象。这引起了所谓的“多标签分类问题”。这些任务的缺点是阶级失衡，即不同的标签没有相同数量的样本。本文的主要贡献是一种深度学习方法，用于不平衡的多标签胸部X射线数据集。它为当前未充分利用的Padchest数据集建立了基线，并基于热图建立了新的可解释的AI技术。此技术还包括概率和模型间匹配。我们系统的结果很有希望，尤其是考虑到使用的标签数量。此外，热图与预期区域相匹配，即他们标志着专家将用来做出决定的领域。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
第2章 - 阿尔伯特·赫希曼（Albert Hirschman）：不平衡的成长理论
本章侧重于发展过程的性质，尤其是其主要特征，即是一种不平衡的增长现象。不平衡增长的概念尤其与阿尔伯特·赫希曼（Albert Hirschman）的工作和经济发展战略有关（1958年）。基于六年来在哥伦比亚度过的赫希曼，这本书阐明了一种非常开创性的发展视图，这是一系列不平衡的链条，开设了一项研究议程，这是今天大部分搁置的。21世纪世界经济的发展问题肯定与赫希曼在1950年代观察到的问题不同。尽管如此，诱导的投资，互补性和联系影响是当今发展模式的关键方面。这就是为什么不平衡增长问题进入新兴经济体面前的基本问题的原因。
为什么电池组中的单元格失去平衡？调查包装不均匀性在生命不平衡的作用：一项模拟研究
发现，在负载下测量的包装中的瞬时不平衡会随着平行字符串的添加以及较宽的母线电阻分布而增加。这可能会驱动包装细胞不均匀降解。此外，母线中的开路断层似乎会导致永久性失衡和包装容量的严重缺乏。
先进的物理失败分析技术，用于挽救裂缝，划痕或延迟不平衡的损坏样品
本文是IPFA 2020中发表的作品的扩展版。在上一篇论文中，引入了用于营救有裂缝，划痕或延迟性不均匀的损坏样品的高级物理失败分析（PFA）技术。在目前的工作中，将为一般设备中的潜在应用进一步利用这些技术。将通过对故障机制和救援过程的全面分析对三个典型的救援案件进行全面讨论。与通常需要备份样品的常规PFA技术相比，新颖的救援技术为应对延迟时的样本损害问题提供了更多的替代解决方案，而无需重新开始新的样本，从而浪费了机器时间和人力资源。这些新的PFA技术仅涉及可以轻松操纵的基本故障分析（FA）技能以及FA实验室中通常可用的FA设备，并将扩展PFA传统PFA的范围和能力，以帮助FA工程师在每日工作中提供高质量的FA结果，尤其是“处理”设备的高质量和高质量。
一种最佳的功率流算法，用于模拟储能系统不平衡的三相分布网格
摘要：本文预先将一种不平衡三相分布网格网格的最佳功率流算法作为低压水平上的网格计划的新工具。随着电动汽车，热泵或太阳能系统等其他设备有时会引起不平衡的电源流量，因此必须调整现有算法。与考虑到平衡功率流的算法相比，所呈现的算法使用三相四线低压网格的完整模型。另外，引入了网格中电压不平衡的限制。该算法可用于优化不平衡系统中储能系统的运行。详细解释了使用的网格模型，约束，目标函数和求解器。使用商业工具对算法进行验证。此外，还执行了三个示例性优化，以显示此工具的可能应用。