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World File Search System受约束
受约束和开放的神经生理激活...
设计空间的概念起源于问题空间的形成，并且在过去60年中一直是调查和辩论的主题。在信息处理理论的问题空间理论（Newell＆Simon，1972）中，基于一般问题解决方案计算机程序（1957年），新约束，子目标和设计替代方案从问题空间中引起的新约束，子目标和设计替代方案会导致外部记忆表现形式的转变，例如模型和图纸，例如，会考虑到问题的变化。问题解决者检索系统，无论是人类还是计算能力系统，都会在搜索解决方案时不断修改和表征问题空间。那时，人们认为井和不确定的问题（Reitman 1964）或结构性不佳的问题（Newell 1969）被认为取决于问题解决者可用的问题解决方法和技术。对问题解决者容量的这种依赖性源于这样的观念，即没有结构性的问题，仅在有限的能力的范围内为解决问题的人（Simon 1973）正式形式化了结构性的问题，并且根据问题的目标，约束和生成的替代方案。一种认知设计理论的替代方法，后来成为反思实践（Schön1983; 1987）。在这种方法中，设计师通过思考和做事，因此知道行动（Argyris等人）（1985），将构建设计世界，并设定问题空间的维度以及他/她试图找到解决方案的举动（Schön，1992）。所处的认知研究方法（Clancey 1997）随后出现了许多与社会科学，行为和动态神经过程有关的学科和目标，以了解知识和行动的观点，并支持学习的想法，即学习发生在做某事时。所在的一词强调，感知机制因果关系将人类认知与环境和行动联系起来。位置涉及内部组织以及内部和外部组织之间发生的因果关系，改变了世界上的事物。新的观察方式和改变世界的改变方式随着时间的流逝而发展。作为一种研究方法，出现了适当的认知披露，以研究设计中的人类认知（Gero 1990）。设计是一种时间和多模式的活动，要求对位置的请求提供适当的解决方案，当这些请求打开时，请在解决问题的阶段发生在解决问题的阶段之前，要求发现问题和问题框架（Runco 1994； Runco和Nemiro，1994）。在过去的40年中，出现了解决问题的空间的替代视图，重点关注变化的最终目的，即解决方案空间。1.1设计空间在理解设计方面的一个有用的抽象是设计空间的概念，设计师探索了可能性的抽象空间（Amstel等人。2016; MacLean等。这两种观点都基于诸如协议分析等方法的设计认知研究（Goldschmidt，2014; Kan＆Gero，2017）。虽然受约束的设计空间通常受到特定要求的限制，但开放的设计空间扩展2011）在问题空间内的探索开始，设计过程的问题解决观点（Goel＆Pirolli，1992; Goel，1994; Goolschmidt，1997），而其他人则声称设计是通过产生解决方案空间的（Dorst，2019; Dorst＆Cross 2001; Dorst＆Cross 2001; Gero＆Gero＆cross＆cross＆verer＆krer＆krer＆kumar; krer＆kumar＆kumar＆kumar; 2009年;吉川，1981年）。另一种观点是，根据设计请求的限制水平和对创意探索的开放程度，设计空间可以受到限制或开放，这是本文报告的研究重点。
受约束组合优化问题的量子启发张量网络算法
组合优化在理论研究和实际应用中都具有普遍意义。快速发展的量子算法为解决组合优化问题提供了不同的视角。在本文中，我们提出了一种基于量子启发的张量网络算法，用于解决一般的局部约束组合优化问题。我们的算法为感兴趣的问题构建了一个汉密尔顿量，有效地将其映射到量子问题，然后将约束直接编码到张量网络状态中，并通过将系统演化到汉密尔顿量的基态来求解最优解。我们用露天采矿问题演示了我们的算法，结果得出了二次渐近时间复杂度。我们的数值结果表明了这种构造的有效性以及在一般组合优化问题的进一步研究中的潜在应用。
观察作用于受约束软胶体的布朗弹性水力动力学
复杂环境中的限制运动在微生物学中无处不在。这些情况总是涉及流体流，软边界，表面力和波动之间的复杂耦合。在本研究中，使用一种结合全息显微镜和晚期统计推断的新方法研究了这种策略。具体而言，对刚性壁附近的软微米油滴的布朗运动进行了定量分析。所有关键的统计观察物均以高精度重建，从而可以解决局部迁移率的纳米级解决，以及对保守派或非保守力量的推断。引人注目的是，该分析揭示了一种新颖，短暂但大的柔软的棕色力量的存在。后者对于微生物和纳米物理运输，在拥挤的环境中的目标发现或化学反应以及整个寿命机制可能非常重要。
通过深钢筋学习辅助操作员选择的受约束多目标优化
摘要 - 分解有限的多目标优化问题，其进化算法引起了相当大的关注。使用不同的算法策略，进化运算符和约束处理技术，已经开发出各种受约束的多目标优化算法（CMOEAS）。CMOEA的性能可能很大程度上取决于所使用的操作员，但是，通常很难为当前的问题选择合适的操作员。因此，改善操作员的选择是有希望的，对于CMOEAS来说是必要的。这项工作提出了一个在线操作员的选择框架，并在深入的强化学习中有助于。人口的动态，包括融合，多样性和可行性，被视为国家；候选运营商被视为行动；人口状态的改善被视为奖励。通过使用Q-Network学习策略来估计所有动作的Q值，建议的方法可以适应地选择一个操作员，该操作员根据当前状态最大程度地提高人口的改善，从而改善算法性能。该框架嵌入了四个流行的CMOEAS中，并在42个基准问题上进行了评估。实验结果表明，与九个最先进的CMOEA相比，提出的深钢筋学习辅助操作员的选择显着提高了这些CMOEAS的性能，并且所得算法获得了更好的多功能性。
Christof Paar和Jan Pelzl www.crypto-textbook.com -UIM
•RSA加密系统仅使用一个算术操作（模块化指数），从概念上讲，它是一个简单的不对称方案•即使在概念上很简单，由于使用很长，RSA是比对称方案慢的阶数，例如。AES•实施RSA时（特别是 在受约束设备（例如智能卡等）上）必须密切注意算术算法的正确选择•即使有很长的数字，正方形和杂音算法也可以快速启动……AES•实施RSA时（特别是在受约束设备（例如智能卡等）上）必须密切注意算术算法的正确选择•即使有很长的数字，正方形和杂音算法也可以快速启动……
MI-BCI 特征优化应在何时包含先验知识，以及哪一个？
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 依赖于人与机器之间的交互。因此，两个组件的（学习）特性对于理解和提高性能至关重要。数据驱动方法通常用于选择/提取几乎没有神经生理先验的特征。这种方法是否应该包括先验知识，如果是，那么包括哪些？本文研究了 BCI 性能与由流行的启发式算法选择的特定于受试者的最具判别力的频带 (MDFB) 的特征之间的关系。首先，我们的结果显示所选的 MDFB 特性（平均值和宽度）与性能之间存在相关性。然后，为了调查可能的因果关系，我们在线比较了使用受限（强制与高性能相关的特性）和不受约束的算法获得的性能。虽然我们无法得出因果关系的结论，但使用受限算法的平均性能最高。最后，为了更好地了解 MDFB 特性与性能之间的关系，我们使用机器学习来 1) 使用 MDFB 特性预测 MI-BCI 性能和 2) 为每个受试者自动选择最佳算法（受约束或不受约束）。我们的结果表明，对于具有明显不同或没有明显 EEG 模式的受试者，受约束算法可以提高其性能。
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Xiphera的Chacha20-Poly1305和Ascon对称加密IP核心为广泛的应用提供了可靠的安全性。chacha20-poly1305将高速chacha20流密封与多1305身份验证器结合在一起，提供了加密和身份验证。ascon作为一种轻巧的加密算法，是IOT设备等受约束环境的理想选择。这两个内部设计的IP内核都均已优化，以供FPGA和ASIC实现中的效率和最佳性能。
www.migrationletters.com具有新型模块化的受约束的Louvain算法，以增强复杂网络中的社区检测
结论：这项研究引入了一种创新的方法，可以在复杂的网络中进行社区检测。具有𝐹2模块化的受约束卢旺算法有效地克服了传统模块化的局限性，尤其是分辨率限制问题。它促进了准确且细粒度的社区检测，使其成为分析各个领域广泛网络的宝贵工具。这项研究通过提供强大的社区检测方法来有助于持续的努力来增强我们对网络结构和动态的理解。
香港法律合同指南 - JD Supra
意向书中包含“以合同为准”字样并不总是被视为确凿证据，表明双方在达成正式协议之前无意受约束，尤其是当双方随后继续履行意向书中规定的义务时。在 Proforce Recruit Ltd v The Rugby Group Ltd 8 案中，一份据称“以合同为准”的条款清单被认定具有约束力，因为双方已经开始履行意向书中约定的义务。因此，法院认定双方已通过行为订立默示合同。