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基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
爆发或流行时的行动计划...
二.简介对于巴拿马卫生系统而言，尽早识别受 COVID-19 影响的患者是当务之急，以便能够及时处理卫生服务内部和外部发生的病例。一旦发现疫情，宣传和预防措施应首先致力于宣传遏制病毒传播的措施，特别强调建立由不同设施组成的新服务网络来应对疫情，同时指出医院并不是处理健康问题的唯一医疗机构，以避免对这些设施产生潜在的过度需求，因为应对疫情并不是它们的职责。遏制疫情可能蔓延需要一套灵活的流行病学监测系统，及时发现 COVID-19 病例和患者接触者。为此，该系统必须伴随一个管理结果信息的过程，基于监测、监督和评估等行动，确保系统提供的数据可靠，以便正确使用和
聚合物和复合流变性
ln追求这些目标，在介绍章节之后，进行流变学测量的标准技术将在第2章中列出。，每一章都以对所检查主题的实际和理论重要性的解释开始。接下来是典型数据的呈现，弓可以以图形形式和经验方程式表示。每一章的主体都考虑使用任何专业工具，使用最相关的流变技术时的数据减少以及各种材料的影响。几何和对感兴趣属性的处理变量，并为观察结果提供了物理解释。有讨论。具有最低数学的最低数学，可用的理论模型及其既预测观察到的行为又定量代表数据的能力。每一章还详细阐述了正在进行的工作和未来的研究需求。最后。列出了技术文献的完整引用。这本书以简短的章节结束了关于熔体裂缝的谜，这是一种令人讨厌的流变学起源。限制了聚合物加工操作期间的生产率。
使用快速流规则
分布式拒绝服务（DDOS）攻击始终对网络构成主要威胁，或者作为更复杂的攻击的掩护。近年来，随着大量物联网节点，诸如botnets-as-a-service等的扩增平台等进展，DOS攻击的数量大大增加，并且攻击变得更加复杂。软件定义的网络工作（SDN）的新范式可实现对网络的集中视图，该视图有望有效地检测和缓解此类攻击。这种现代方法可暴露更多的攻击领域，例如缓冲饱和，链接洪水，流台溢出（FTO）和控制器饱和。在本文中，我们提出了一种新颖，非常轻巧，简单但有效，集成的方法，被称为DataPlane-DDOS（快速）中的快速传播，以检测和缓解SDN场景中的多次DOS攻击。我们的Ap-proach夫妻基于IP分配的网络分割，以产生一组新型的流量规则，可用于以较小数量的总体规则来积极地预防FTO，同时为快速检测的能力添加了一个快速检测的能力，从而可以使用较小的整体规则，从而生成一组新型的流量规则。我们使用Mininet和Ryu评估了提出的方案的性能 - 降低其在检测和减轻几次攻击的同时，在保持网络性能的同时，揭示其有效性。
