有两个重要数量是从关于平均值的时刻计算得出的,它们在统计工作中特别重要。这两个量为β1和β2,并用以下表达式及其衍生物γ1和γ2表示。
我们提出了具有集中发行的匿名令牌的第一个构造。也就是说,我们考虑了一组动态的签名/发行人;用户可以从签名者的任何子集中获得令牌,该签名者可以公开验证并且发行程序不可链接。为了意识到这一新的原始性,我们将b lind m ulti-s点火(BMS)的概念形式化,这些概念允许用户与多PLE签名者进行交互以获得(紧凑)签名;即使所有签名人都串通,他们也无法将签名与与任何一个的互动联系起来。然后,我们提出了两个BMS构造,一个基于BLS签名,另一个基于带有离散配对的离散对数。我们在代数组模型中证明了我们的两个结构的安全性。我们还提供了概念验证,并表明它具有低成本验证,这是区块链应用中最关键的操作。
Affiliato allo Spoke 3 (UNITE) Affiliato allo Spoke 10 (UNIPG) Budget Univpm € 8.784.547,11 描述 UNIVPM 的方案按 Spoke 划分:Spoke 5:Nel 竞赛 delle transizioni digitali e verdi,caratteristiche comuni a tutti i programmi del Next Generation UE,lo发言中提到,UNIVPM 的 5 项协调工作是生活和劳动环境的可持续发展,旨在创造一种积极的生态能力,并促进实践和实践,从而对环境和社会经济产生重大影响。 Il benessere, la qualità della vita, la sostenibilità dei prodotti e dei processi produttivi e la digitalizzazione sono tra i punti focusi dello Spoke 5 con l'obiettivo di rafforzare i sistemi Industriali con elevato potenziale di crescita e portatori di innovazione Sociale (e quindi affrontare)人口变化、经济危机、气候变化和能源脆弱性)。 UNIVPM 集团的计划旨在提出一个新的方案,以推动四项主要技术的发展,并通过一系列倡议的整合,实现技术的转移和传播。 Le tematiche di Ricerca sono:
奥利弗·莱斯特·萨尔达尼亚 (1)、菲利普·奎克 (2)、尼古拉斯·P·韦斯特 (2)、杰奎琳·A·詹姆斯 (3,4,5)、莫里斯·B·洛里 (5,6,7)、海克·I·格拉布什 (2,8)、曼努埃尔·萨尔托-特莱兹 (3,4,5)、伊丽莎白·阿尔沃斯 (9)、迪德姆·西夫奇 (1)、纳尔明·加法里·拉勒(1), 托比亚斯·塞贝尔 (1), 理查德·格雷 (10), 戈登·GA·哈钦斯 (2), 赫尔曼·布伦纳 (9,11,12), 谭伟源 (9), Titus J. Brinker (13), Jenny Chang-Claude (14,15), Firas Khader (16), Andreas Schuppert (17), Tom Luedde (18), Sebastian Foersch (19)、汉娜·索菲·穆蒂 (1)、克里斯蒂安·特劳特温 (1)、迈克尔·霍夫迈斯特 (9)、丹尼尔Truhn (16)、Jakob Nikolas Kather (1,2,12,20) (1) 德国亚琛工业大学医院医学 III 系 (2) 英国利兹大学圣詹姆斯利兹医学研究所病理学与数据分析系 (3) 英国贝尔法斯特女王大学 Patrick G Johnston 癌症研究中心健康科学大楼精准医学卓越中心 (4) 英国贝尔法斯特贝尔法斯特健康与社会保健信托区域分子诊断服务中心 (5) 英国贝尔法斯特女王大学 Patrick G Johnston 癌症研究中心 (6) 英国贝尔法斯特贝尔法斯特健康与社会保健信托细胞病理学系 (7) 英国贝尔法斯特女王大学公共卫生中心 (8) 荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学医学中心病理学和 GROW 肿瘤学与发育生物学学院 (9) 临床流行病学分部德国海德堡德国癌症研究中心(DKFZ)衰老和衰老研究中心(10)英国牛津大学临床试验服务部(11)德国海德堡德国癌症研究中心(DKFZ)和国家肿瘤疾病中心(NCT)预防肿瘤学部(12)德国海德堡德国癌症研究中心(DKFZ)德国癌症联盟(DKTK)(13)德国海德堡德国癌症研究中心(DKFZ)国家肿瘤疾病中心(NCT)肿瘤学数字生物标志物组(DBO)(14)德国海德堡德国癌症研究中心(DKFZ)癌症流行病学部(15)德国汉堡大学癌症中心、汉堡-埃彭多夫大学医学中心癌症流行病学组(16)德国亚琛工业大学医院诊断和介入放射学系(17)德国亚琛工业大学计算生物医学联合研究中心生物医学系、亚琛大学医院(18)德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学医学院胃肠病学、肝病学和传染病系、杜塞尔多夫大学医院(19)德国美因茨大学医学中心病理学研究所(20)德国海德堡大学医院国家肿瘤疾病中心 (NCT) 肿瘤内科系
抽象 - 基于石墨烯的聚合物纳米复合材料吸引了广泛的工业兴趣,因为由于石墨烯的独特传导性能,该材料的电导率可以精确控制。在本文中,我们显示了去角质方法和分散时间对聚酰亚胺/石墨烯纳米复合材料的整体电导传导的影响。一组具有不同石墨烯纳米液含量的聚酰亚胺膜是通过热弹性制备的,并进行了电表征,以评估纳米复合材料对电渗透阈值的组成的影响。研究了三种分散技术(即高剪切混合,超声探针和行星混合)发现,在每种情况下,通过增加分散时间来减少石墨烯纳米叶片的尺寸。使用高剪切混合技术获得最高的分散质量,该技术产生了0.03 wt%的电渗透阈值。
电网接入是项目开发的另一个主要障碍。PG&E 必须优先完成几项长期规划的输电升级,这些升级正在推迟许多清洁能源和储能项目。该州还必须立即着手建设额外的骨干输电基础设施,这是实现该州长期温室气体减排目标所必需的。同时,对加州独立系统运营商的电网互联要求进行简单的修改将加快数十个项目的电网接入,而无需任何新电线。简而言之,加州独立系统运营商授予项目可靠性信用的研究方法假设了许多电网运行条件,这些条件在 2020 年 8 月的轮流停电期间并不存在,但这些条件阻碍了风电、储能和太阳能项目上线以帮助防止此类停电。加州独立系统运营商将在今年夏天审查其中一些假设。强有力的改革本身就可以实现至少与 Diablo 容量相当的清洁资源容量的互联。
摘要。可再生能源技术(RET)是由于向可再生能源(RES)转移而出现的,旨在为旨在解决全球变暖的分散的低碳能源系统树立途径,正成为未来智能电网的关键要素。我们的论文将可再生能源平台的经济,社会和技术模型应用于21世纪的能源市场。本文分析了各个参与者(伪造者)在能源市场上的重要性,尤其是在可再生能源的产生和交易方面。它表明,现代的高级信息和通信技术使能源生产商能够以双向流量进行能源和信息。所有这些对于向可持续经济和绿色技术的过渡可能很重要。
EDTA的涂片层去除作用是在其对根管牙本质上的螯合作用。已经表明,17%的EDTA可以矿化牙本质。单独或与NAOCL交替使用EDTA报道的大量研究可能导致根管牙本质的过度侵蚀。许多螺柱还报告说,它可能在牙科硬组织钙(CA)和磷(P)的主要无机成分上具有不利的EF效果,并且可以降低根管牙本质的CA/P比。这反过来改变了根管牙本质的固有特性,例如渗透性,微硬度和溶解度。它也可能对根管密封剂的AD适应特性产生负面影响。
在脑部计算机界面(BCI)领域的研究主要是在受控的实验室环境中进行的。要将BCIS转移到现实世界和日常生活情况下,将研究从这些受控环境中带出来并进入更现实的情景至关重要。最近,在教室,汽车或逼真的拖船模拟器中记录了各种研究(Blankertz等,2010; Brouwer等,2017; Ko等,2017; Miklody等,2017)。移动BCIS甚至允许参与者在录制期间自由移动(Lotte等,2009; Castermans等,2011; De Vos等,2014; Wriessnegger等,2017;VonLühmann等,2017,2019)。其他研究是通过瘫痪,锁定或完全锁定的使用者或参与者从中风中恢复的(Neuper等,2003; Ang等,2011; Leeb等,2013;Höhne等,2014; Hwang等,2017; Han等,2019; Han。,2019; Lugo等。但是,到目前为止,还没有进行BCI研究,该研究系统地研究了分心。,我们在五种类型的干扰下记录了基于运动图像的BCI研究(n = 16),该研究模仿了极光外环境,并且没有添加分心的控制任务。次要任务包括观看一段闪烁的视频,搜索特定号码的房间,听新闻,闭上眼睛和氛围刺激。我们希望通过以多种干扰条件发布此BCI数据集来进一步做出贡献。本报告提供了研究的设计和实验设置的摘要。(2016)。已经发布了许多BCI数据集,例如,在BNCI Horizon 2020 Initiative 1,4 BCI竞赛对研究社区的影响很大(Sajda等,2003; Blankertz等,2004,2006; Blankertz et al。 2018)。我们还在所有次级任务的标准分类管道和功率谱上显示了与事件相关的同步和对异步的结果组级别的结果。除了数据集2外,用于分析的代码也可以公开可用3,并且可以在Brandl等人中找到更高级的分析。
为了解决诸如识别歌曲、回答问题或反转符号序列等任务,皮层微电路需要整合和处理前几秒内分散的信息。为底层计算(尤其是使用脉冲神经元)和与行为相关的整合时间跨度创建生物学上真实的模型是出了名的困难。我们研究了脉冲频率适应在此类计算中的作用,发现它具有令人惊讶的巨大影响。大脑皮层中相当一部分神经元(尤其是在人类大脑皮层的较高区域)都具有这一众所周知的特性,这使得脉冲神经网络模型对时间分散的网络输入的计算性能从相当低的水平提升到人类大脑的性能水平。
