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协议已在单个演示文稿中介绍
3.2宣传和披露。Åland承认并同意，心脏可能会使用Åland的名称和/或确定标记，以公开宣布当事方进入该谅解备忘录，而Heart承认并同意Åland可以将Heart的名称和/或徽标用于相同的目的。执行此谅解备忘录后，Åland应提供书面证明，以阐述Åland签署此谅解备忘录和/或同意以心心合作以促进目的的原因。Åland承认并同意，可以在不限制地支持营销活动和事件的情况下公开复制和使用此证词。各方在此向另一方授予有限的，非排他性的许可，以使用该党的知识产权，而无权分散统一，包括姓名，商标和版权，这与本节中授予的权利有关。
纤维工具：快速准确的DNA-M6A使用单个...
图2激光表的概述和与SEM的接口。a，具有相关光束修改硬件的激光表的简化示意图。515 nm激光信号（绿线）起源于纤维激光器上的SHG模块，然后以9：1的比例分开。10％的功率被定向1型BBO，将其转换为257 nm UV脉冲（紫色线）。90％的功率被引导为安装在电动延迟阶段的逆转录器中，然后发送到SEM。b，在激光表的顶部视图实现，标有各种关键组件和激光路径。c，两个关键的SEM端口被标记，虚线表明绿色和紫外线激光脉冲如何进入系统。将UV脉冲定向到SEM阴极上，从而在色谱柱下产生光电子的脉冲。绿色脉冲被指向一个光学端口，该光端口导致最终到达标本的内部潜望镜。
运动系统中单个神经元活动的长期稳定性
不断变化的神经系统如何保持和稳定地产生既定行为仍然是个谜。一种可能的解决方案是固定相关电路中单个神经元的活动模式。或者，只要群体动态受到限制以产生稳定的行为，单个细胞中的活动可能会随着时间的推移而漂移。为了在这些可能性之间进行仲裁，我们在大鼠表现出刻板的运动行为（包括学习和先天行为）时连续数周记录了运动皮层和纹状体中的单个单元活动。我们发现两个大脑区域的单个神经元活动模式都具有长期稳定性。在数周的记录中观察到的神经活动少量漂移可以用与任务无关的行为输出的伴随变化来解释。这些结果表明刻板行为是由稳定的单个神经元活动模式产生的。
具有未知单个粒子的量子过程层析成像...
量子过程层析成像 (QPT) 方法旨在识别（即估计）给定的量子过程。QPT 是一种主要的量子信息处理工具，因为它特别允许人们表征量子门的实际行为，而量子门是量子计算机的基石。然而，通常的 QPT 程序很复杂，因为它们对用作要表征过程的输入的量子态设置了几个约束。在本文中，我们扩展了 QPT 以避免两个这样的约束。一方面，通常的 QPT 方法要求人们知道，因此要非常精确地控制（即准备）用作所考虑量子过程输入的特定量子态，这很麻烦。因此，我们提出了一种盲目或无监督的 QPT 扩展（即 BQPT），这意味着这种方法使用的输入量子态的值是未知的和任意的，只是要求它们满足一些一般的已知属性（并且这种方法利用了所考虑量子过程的输出状态）。另一方面，通常的 QPT 方法要求人们能够准备相同（已知）输入状态的多个副本，这具有限制性。与此相反，我们提出了“单准备 BQPT 方法”（SBQPT），即只能对每个考虑的输入状态的一个实例进行操作的方法。这里通过数值验证的实用（S）BQPT 方法说明了这两个概念，在以下情况下：（i）使用随机纯态作为输入，并且它们所需的属性特别与定义它们的随机变量的统计独立性有关；（ii）所考虑的量子过程基于圆柱对称海森堡自旋耦合。作为基准，我们还引入了专用于所考虑的海森堡过程的非盲 QPT 方法，我们分析了它们的理论行为（这需要本文针对随机输入状态开发的工具），并通过数值测试它们对系统性和非系统性误差的敏感性，这些误差在实践中最有可能出现。这表明，即使对于非常低的准备误差（尤其是系统误差），这些非盲 QPT 方法的性能也远低于我们的 SBQPT 方法。我们的盲目和单一准备 QPT 概念可以扩展到更广泛的过程类别和基于其他量子态属性的 SBQPT 方法，如本文所述。
singcar：在 R 中比较单个案例和小样本
病例对照比较是一类统计检验，允许研究人员将单个病例与从样本估计出的总体进行比较。此类检验具有广泛的潜在效用，但历史上主要应用于认知和临床神经心理学领域，以推断个体是否因脑损伤而遭受重大的认知变化。人们可能希望评估该个体在某些认知能力上的表现是否异常低，或者一种认知能力与另一种认知能力是否存在异常差异。John Crawford、Paul Garthwaite 及其同事开发了几种相关方法，用于在将单个案例与小样本进行比较时，在控制 I 型错误率的情况下，对单个变量的异常和两个变量之间差异的异常进行统计检验（Crawford 等人，2011；Crawford 和 Garthwaite，2002、2007、2005；例如，Crawford 和 Howell，1998）。本文介绍了实现它们的 R 包 singcar。由于最近讨论了这些测试的基本功率限制（McIntosh & Rittmo，2020），该软件包还包括相关的功率计算器。
光刻构建的单个 ZnO 纳米线器件和
分析科学 J-STAGE 预发表论文 2020 年 1 月 17 日收到；2020 年 4 月 7 日接受；2020 年 4 月 17 日在线发表 DOI：10.2116/analsci.20N002
深度内部学习：深度学习来自单个输入
EEP学习通常着重于培训来自大型数据集的神经网络。然而，在许多情况下，从手头的输入中训练网络有价值。这在许多信号和图像处理问题中尤其重要，在许多信号和图像处理问题中，训练数据稀缺，一方面的多样性很大，另一方面，数据中有很多结构可以被阐述。使用此信息是深度内部学习策略的关键，它可能涉及使用单个输入从头开始训练网络，或在推断时间将已经训练的网络调整为提供的输入示例。本调查文章旨在涵盖过去几年为这两个重要方向提出的深层内部学习技术。虽然我们的主要作用是在图像处理问题上，但我们调查的大多数方法都是针对通用信号（具有可以与噪声区分开的反复图案的向量）得出的），因此适用于其他模式。
OPA：单个客户端的单发私人聚合...
我们的工作最大程度地减少了安全计算中的互动，从而解决了沟通的高昂成本，尤其是与许多客户。我们介绍了单次私人聚合OPA，使客户只能在单服务器设置中进行每个聚合评估一次。这简化了辍学和动态参与，与Bonawitz等人等多轮协议形成鲜明对比。（CCS'17）（以及随后的作品），并避免了类似于Yoso的复杂委员会选择。OPA的沟通行为紧密地模仿每个客户群只会说话一次的学习。OPA建立在LWR，LWE，班级组和DCR上，可确保所有客户的单轮通信，同时还可以在客户数量中实现次线性开销，从而使其渐近且实用。我们通过中止和投入验证实现恶意安全，以防止中毒攻击，这在联邦学习中尤其重要，在这种学习中，对手试图操纵梯度以降低模型性能或引入偏见。我们从（阈值）密钥同型PRF和（2）的种子同源性PRG和秘密共享的（2）建立了两种口味（1）。阈值关键同构PRF解决了以前依赖于DDH和LWR的工作中观察到的缺点。（加密，2013年），将其标记为对我们工作的独立贡献。我们的其他贡献包括（阈值）键合型PRF和种子塑形PRG的新结构，这些构造是在LWE，DCR假设和其他未知顺序的类组下安全的结构。