基于MPC在头中(MPCITH)的零知识证明(ZKPOK)来证明对单向函数的前映射(OWF)是一种构建有效的Quartum后数字数字签名的流行方法。从野餐签名方案开始,已经提出了许多使用多种(候选)OWF的优化MPCITH标志。最近,Baum等人。(加密2023)显示了对MPCITH的基本改进,称为“头为vole-in-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-thement”,它通常可以将签名大小降低至少两个,而不会降低计算性能或引入新假设。基于此,他们设计了FAest Signature,该签名将AES用作基础OWF。但是,与MPCITH相比,使用其他OWFS时的Voleith的行为仍未开发。在这项工作中,我们改善了Voleith和MPCITH方法的关键构建块,即所谓的全但一个矢量承诺,从而降低了Voleith和MPCITH签名方案的标志性大小。此外,通过将少量的工作证明在签名过程中,我们可以改善Voleith的参数(进一步降低SIG性质大小),而不会损害该方案的计算性能。基于这些优化
很快,很可能是基因组编辑(GE)作物的大规模部署,但是在将GE品种从实验室转移到领域时,技术和社会经济挑战仍然构成了实施差距。技术挑战包括在改变目标基因[3]时的潜在不精确(例如,脱靶突变),以及由于GE安全问题而引起的政府使用限制[4]。GE农作物的社会经济实施障碍可能是多年生作物(例如可可(Theobroma cacao)),咖啡(咖啡属)或柑橘(柑橘类)与年度相比,因为这些多年生植物是由小农户生产的,并且任何投资或管理决定对农民都会产生长期后果[4,5]。出乎意料的是,迄今为止,GE多年生树的实施的社会意义影响(SEIS)几乎没有受到关注。
树型的策略用一种类似于树的生长情景的类比说明了公司的增长。换句话说,就像种植树一样,公司先获得种子,然后使树干硬。树干是公司的核心产品和组织能力。之后,从树干中制作树枝,小树枝和叶子。同时,分支,小树枝,留下的剩余营养素和从树干的水分通过内部血管束组织。这棵树的树干和树枝,小树枝,叶子通常继续向前和后方,左右向前扩展,并相互关系。这棵树可以通过本地物种和外来物种的组合以各种各样的分支生长。,也可以及时受精和修剪。。
摘要 — 在癫痫监测中,由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性,因此经常被误认为是癫痫发作,这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中,我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集,并重点关注颞电极。首先,我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型,在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后,这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化,与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比,能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合,可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路,该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度,可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备,结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法,以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
摘要:背景:Kratom 是一种可以改变人的精神状态的物质,尽管存在潜在的健康风险,但可用于缓解疼痛、改善情绪和戒除阿片类药物。在本研究中,我们旨在分析社交媒体上关于 Kratom 的讨论,以提供更多关于 Kratom 的好处和副作用的见解。此外,我们旨在展示算法机器学习方法、定性方法和数据可视化技术如何相互补充,以辨别对 Kratom 效果的不同反应,从而补充传统的定量和定性方法。方法:使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 算法、PyLDAVis 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 技术分析社交媒体数据,以识别 Kratom 的好处和副作用。结果:分析表明,Kratom 有助于戒毒和管理阿片类药物戒断,缓解焦虑、抑郁和慢性疼痛,改善情绪、精力和整体心理健康,并提高生活质量。相反,它可能引起恶心、胃部不适和便秘,增加心脏风险,影响呼吸功能并威胁肝脏健康。其他报告的副作用包括脑损伤、体重减轻、癫痫发作、口干、瘙痒和对性功能的影响。结论:这种综合方法强调了其在全面了解对 Kratom 的不同反应方面的有效性,补充了用于研究 Kratom 的传统研究方法。
由于我们星球上的气候变化,科学家对解决此问题感兴趣,因为它不仅威胁到某些地区或国家,而且威胁着世界的生态系统和经济。因此,最大程度地减少二氧化碳(CO 2)排放和降低大气水平是全球优先事项。因此,目前有必要开发一种适当的方法来降低或稳定大气中的CO 2水平。但是,CO 2捕获项目是长期,低预测和高风险环境项目。因此,有必要找到一种适当且可持续的CO 2捕获方法,该方法在降低大气CO 2级别的同时对环境产生安全的影响方面有效。尽管碳(C)是用于在陆生植物中通过光合生物产生生物化合物的关键基本成分,但C途径是影响光合生物捕获CO 2的关键因素。在光合生物体中,多用途树的Paulownia在世界各地都以其木材及其在Co 2隔离中的潜在作用而受欢迎。Paulownia spp。 属于Paulowniaceae家族,并包括一群树木。 这些树木主要在东南亚,特别是在中国发现,并且由于其装饰性,文化和药用价值而有意生长了两千年以上。 Paulownia物种的数量因分类学分类而异,范围从6到17。。 其中,Paulownia Tomentosa,Paulownia Elongata,Paulownia Fortunei和Paulownia Catalpifolia是最受认可和最受欢迎的物种。Paulownia spp。属于Paulowniaceae家族,并包括一群树木。这些树木主要在东南亚,特别是在中国发现,并且由于其装饰性,文化和药用价值而有意生长了两千年以上。Paulownia物种的数量因分类学分类而异,范围从6到17。其中,Paulownia Tomentosa,Paulownia Elongata,Paulownia Fortunei和Paulownia Catalpifolia是最受认可和最受欢迎的物种。本评论提供了一种全面的技术经济情景,用于捕获Paulownia Trees(作为陆生植物模型,在2,400 HA-1上生长)的100万吨CO 2。P. tomentosa可用于农林业系统来减轻城市城市内的温室气体(GHG)排放,并强调农林业的碳储存潜力。总而言之,鲍洛尼亚树作为一个环境群众项目,向投资者和政府提供了极大的鼓励,以扩大这些类型的项目,以在2050年之前实现全球气候目标。
气候重建和预测正在融合,以确认温度的升高,降低的降低和降水的时空变异性。摩洛哥尚未幸免这种气候变化及其影响,因此影响了摩洛哥土地对各种作物的适用性。实际上,在摩洛哥,大坝的地表水储备在大约三十年的时间里减半了。被认为是气候变化最有弹性的物种之一,角豆树可能会成为高增值的经济资源。2020年,由于“ 2020 - 2030年绿色一代”的种植,全国性的角豆豆荚的生产达到了55,400吨,这一数字将上升,这使得种植了对新气候条件的高度适应的农作物。使用现代方法(Caroubiculture)扩展角色培养,需要基于形态和农艺标准选择高性能植物。目前的作品包括介绍Rahma品种,这是第一个在摩洛哥官方目录中注册的角色品种,作为雌雄同体花朵的一型鸡蛋,在Oujda科学学院选择。这种新品种的特殊性是在不需要男性传粉媒介的情况下生产令人满意的蝗虫豆,这表明应该单独或与其他高性能传粉媒介品种合并,以便在现代种植系统中使用。关键字:拉玛品种,高性能,oujda,雌雄同体花,气候变化。同样,监测该品种在十五年内的后代的结果表明,拉哈马品种的所有自由植物都保留了雌雄同体的特征,这将使我们能够为未来的森林人提供这些植物,以供未来的重新造成造成植物的项目,从而占据了生产植物的数量(幼虫和50%的男性),并且是50%的男性和50%的男性,并且从这些植物中选择克隆头。
机器人手臂远距离任务中的机器人援助最近在工业和国内环境中获得了很多关注。在此类设置中使用了多种输入设备。由于输入信号(例如大脑计算机接口)中的噪声或由于环境条件(例如太空机器人遥控)引起的延迟,用户需要辅助自主权,以在遵循预先定义的轨迹和避免障碍的同时保持其控制权。这种协助要求操作员易于定义的活动表示形式,并能够考虑动态世界状态。本文表示使用行为树(BTS)的日常生活活动,其固有的可读性和模块化使最终用户能够使用简单的接口来定义新活动。为了实现这一目标,我们使用共享的控制操作节点增强BTS,该节点指导用户对轨迹促进和确保任务执行的输入。
[最后写,包括议员/一个城市的叙述。它将利用树木和林地在布里斯托尔中的作用和重要性,并详细介绍布里斯托尔树和林地策略的关键组成部分,包括L集体视野和布里斯托尔的树木和林地的商定目标|五年行动计划提供了一系列初始的行动和项目,这些行动将加速我们的愿景,并有助于实现目标l我们将需要利用的资金和交付机制来实现我们的愿景。现有的树木和林地的证据基础; l确定了保护和管理我们现有的树木和林地,建立新的树木和林地的挑战,以及解决这些挑战的机会|指导植树,林地创造以及新林地的管理和管理的主要影响和原则|
计算位置为 x new 的新分支的解 对新分支 ( x new ) 和原分支 ( x i ) 进行 Pareto 优势分析 如果新分支 ( x new ) 优于原分支 ( x i ) 则用新分支 ( x new ) 替换原分支 ( x i ) break else 将其试验次数增加 1 End If