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微生物色素的概述：可靠的BioColor
染料用于各种行业，包括纺织品，化妆品，药品和食物。消费者越来越多地寻求环保和可持续的产品，这推动了对可再生生物来源的天然染料的需求。生物色，这些生物色源自植物，水果，蔬菜和微生物，在广泛的应用中，它作为安全的，无毒的替代品的流行度[7]。2.1生物色的生物色的来源可以来自广泛的生物材料，包括植物，水果，蔬菜，花，昆虫和微生物。每个源提供独特的颜色化合物，可以提取并用作天然染料。生物颜色来源的常见例子包括[18]。基于植物的染料：诸如靛蓝，姜黄，疯子和指甲花等植物中含有天然色素，可提取并用于染色纺织品和其他材料。水果和蔬菜染料：浆果，甜菜，洋葱和菠菜等水果和蔬菜含有充满活力的色素，可以在食物，化妆品和纺织品中提取和用作天然着色剂。微生物染料：某些细菌，真菌和藻类产生具有多种颜色的颜料，例如红色，黄色，绿色和蓝色。这些微生物颜料可以被培养和收获以用于染色。
以 10 倍速度打造可靠的太空产品
我们的解决方案 Astra 生产的火箭和航天器发动机的设计以可靠性为首要考虑。虽然 Astra 团队希望提高速度和效率，但重要的是他们不能降低数据的准确性，并且要与现有的测试结果保持一致。作为一种解决方案，Altair SimSolid ® 可以帮助在更短的时间内实现最高的可靠性。Altair SimSolid 是一种结构分析工具，它消除了几何简化，并且不需要网格来提供数值动态、静态或热结构分析。它可以有效地分析复杂零件和大型组件，而无需大量的培训或编码经验。它的独特之处在于它既快速又准确，可帮助用户在使用传统 CAD 工具所需时间的一小部分内获得有意义的设计输入。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。WL-goose是实现这些壮举的首个计划模型学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造和描述用于计划的逻辑特征之间的联系。
与混合差异隐私的联合学习，用于安全可靠的跨iot平台知识共享
摘要联盟学习作为一种协作机器学习方法引起了人们的关注，允许多个用户在不直接交换原始数据的情况下共同训练共享模型。本研究通过引入创新的混合方法来解决分布式学习中平衡数据隐私和实用性的基本挑战，该方法将差异隐私与联合学习（HDP-FL）融合在一起。通过对EMNIST和CIFAR-10数据集进行细致的实验，这种混合方法可取得重大进步，与EMNIST和CIFAR-10的模型获得的值得注意的4.22％和高达9.39％的增强相比，与传统的Fudeer-10相比，分别提高了9.39％。我们对参数的调整强调了噪声如何影响隐私，展示了混合DP方法在打破隐私和准确性之间取得平衡的有效性。跨不同FL技术和客户数量的评估强调了这一权衡，特别是在非IID数据设置中，我们的混合方法有效地抵消了准确的准确性下降。对标准机器学习和最先进的方法的比较分析始终展示了我们所构图模型的优越性，而Emnist的比较精确度为96.29％，而CIFAR-10的优势为82.88％。这些见解提供了一种战略方法，可以在不损害数据隐私的情况下安全地在物联网设备之间进行协作和共享知识，从而确保分散的网络工作中有效且可靠的学习机制。
没有可靠的证据支持Javan Tigers的存在
序列ID分类源源序列来自Wirdateti等人。(2024, N=7) OQ601561.1 P. tigris sondaica (putative) NCBI Accession: OQ601561.1 OQ601562.1 P. tigris sondaica (putative) NCBI Accession: OQ601562.1 OQ629467.1 P. tigris sumatrae NCBI Accession: OQ629467.1 OQ629468.1 P. tigris sumatrae NCBI Accession: OQ629468.1 OQ629469.1 P. tigris sumatrae NCBI Accession: OQ629469.1 OQ629470.1 P. tigris sumatrae NCBI Accession: OQ629470.1 OQ629471.1 P. Tigris sumatrae ncbi登录：OQ629471.1其他老虎的序列（n = 24）NC_010642.1 P. Tigris NCBI辅助：NC_010642.1 PTI183 P. Tigrigris sumatrae sumatrae sun et al an al and al。（2023）PTI184 P. Tigris Sumatrae Sun等。（2023）PTI096 P. Tigris Sumatrae Sun等。（2023）PTI105 P. Tigris Tigris Sun等。（2023）PTI103 P. Tigris Tigris Sun等。（2023）PTI331 P. Tigris Tigris Sun等。（2023）PTV02 P. Tigris Virgata Sun等。（2023）PTV17 P. Tigris Virgata Sun等。（2023）PTI305 P. Tigris Corbetti Sun等。（2023）PTI306 P. Tigris Corbetti Sun等。（2023）PTI307 P. Tigris Corbetti Sun等。（2023）PTI247 P. Tigris Jacksoni Sun等。（2023）PTI269 P. Tigris Jacksoni Sun等。（2023）PTI272 P. Tigris Jacksoni Sun等。（2023）RUSA06_CAP P. Tigris Sun等。（2023）RUSA23_CAP P. Tigris Sun等。（2023）RFET0002 P. Tigris Altaica Sun等。（2023）RFET0007 P. Tigris Altaica Sun等。（2023）PTI220 P. Tigris Amoyensis Sun等。（2023）HPS P. Tigris Amoyensis Sun等。（2023）M2 P. Tigris Amoyensis Sun等。（2023）Maza0008 P. Tigrs Sondaica Sun等。（2023）Nobby Nobb0004 P. Tigris Balica Sun等。(2023) Sequences from other Pantherra Animals (N=12) jf720183.1 P. Padarus NCBI ACCESION: jf720183.1 MH588626.1 P. Padarus NCBI Accession: MH588626.1 NC_0 NCBI Accession: NC_010641.1 NC_028302.1 P. Leo NCBI加入：NC_028302.1
多步校准策略，用于可靠的参数确定盐岩力学组成模型
可再生氢在盐洞中的储存需要快速注入和生产速率，以应对能源生产和消费之间的不平衡。这种操作条件引起了人们对盐洞穴的机械稳定性的担忧。为盐学选择适当的构成模型是研究此问题的重要一步，文献中已经介绍了许多具有多个参数的本构模型。但是，基于应力应变数据，可靠地确定哪个模型和哪个参数代表给定岩石的强大校准策略仍然是一个未解决的挑战。在社区中，我们首次提出了一个多步策略，以根据许多用于盐岩的变形数据集确定单个参数集。为此，我们首先开发了一个综合的构造模型，能够捕获瞬态，反向和稳态蠕变的所有相关非线性变形物理。然后，通过将校准过程作为优化问题来实现单个代表性材料参数的确定，并为其使用该问题。动态数据集成是通过多步校准策略来实现的，对于一次可用的一个实验。此外，我们的校准策略可以灵活地考虑岩石样品之间的轻度异质性，从而产生一组代表变形数据集的参数。我们的绩效分析结果表明，提出的校准策略是可靠的。作为对所提出方法的严格数学分析，缺乏相关的实验数据集，我们考虑了广泛的合成实验数据，灵感来自文献中现有的稀疏相关数据。此外，随着包含更多数据进行校准，模型的精度变得越来越好。
高度AV块患者的经胸蛋白心脏淀粉样变性的患病率 石墨烯 - 电解质双层的恒定化学势 - Quantum机械 - 分子动力学模拟 使用多个光学局部合作移动操纵器 基于网络切片和数字双胞胎的可自定义且可靠的机器人互联网 静止状态功能连接性MRI的定量评估 分子束外延的v> v沟硅 昆虫在人类世尼克·布Blüthgen1†，lynn v ... 中下降 基于点云断层扫描的3-D结构中有效的全球导航规划
抽象的物镜经硫代蛋白淀粉样蛋白心肌病（ATTR-CM）是由沉积野生型或突变的转染素引起的浸润性心脏疾病。作为特性疾病，我们试图确定其特发性高度心房（AV）块的患者的患病率，需要永久性起搏器（PPM）。在2019年11月至2021年11月之间，经过PPM植入PPM的70-85岁的连续患者提供了3,3-二磷酸-1,2-二磷酸-1,2-丙二烷二键二羧酸（DPD）扫描。人口统计学，合并症，心电图和成像数据。结果39例患者（男性为79.5％，设备植入76.2（2.9）年）进行了DPD扫描。3/39（7.7％，全男性）的结果与属性（佩鲁吉尼2或3级）一致。平均DPD扫描的人的最大壁厚为19.0 mm（3.6毫米），而阴性扫描的患者为11.4 mm（2.7 mm）（p = 0.06）。所有被诊断为ATTR-CM的患者患有脊柱狭窄，两名患有腕管综合征。结论应在需要永久起搏的老年患者中考虑高度AV块，尤其是在存在左心室肥大，腕管综合征或脊柱狭窄的情况下。
使用无人机网络授权的区块链授权的不变和可靠的交付服务（鸟）
摘要 - 探索无人机（UAV）进行交付服务有望减少交付时间和人力资源成本。但是，这些无人机与地面的接近性可以使它们成为机会性犯罪的理想目标。因此，无人机可能会被黑客入侵，从目的地转移或用于恶意目的。此外，作为一种分散的（PEER-PEER）技术，区块链具有不大的潜力，可以在无人机之间实现安全，分散和合作的交流。考虑到这一目标，我们提出了区块链授权，不可变和可靠的交付服务（鸟类）框架，以应对数据安全挑战。鸟类通过可扩展网络部署通信中心。在鸟类的注册阶段之后，根据特定共识证明（POC）进行无人机节点选择，其中仅根据其信誉来评估无人机。选定的决赛入围者被授予Birds Global Order履行系统的证书。模拟结果表明，与常规溶液相比，鸟类需要更少的无人机，从而减少了成本和排放。所提出的鸟类框架满足了众多用户的要求，同时需要减少网络流量和消耗低能量。索引条款 - 无人飞机，可靠性，隐私，区块链和送货服务。
Magilock：一种可靠的多控制触发方法......
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