XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System增强的
在基于增强的到达任务中，电动机探索触发的连续故障
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月6日发布的此版本中显示在版权所有的此版本中。 https://doi.org/10.1101/2025.02.03.634095 doi：Biorxiv Preprint
通过增强的拉格朗日方法来变异泊松denoing
摘要。在本文中，我们通过在一组局部相似性措施上最小化促进平滑度的函数，以比较给定图像的平均值以及在大量子框上比较一些候选图像，从而确定了给定的嘈杂图像。相关的凸优化问题具有大量的约束，这些约束是由kullback-leibler差异引起的扩展实现功能引起的。另外，这些非线性约束可以被重新重新构成AFFINE，这使该模型看起来更加易于处理。用于对模型的两种公式的数值处理（即原始限制和具有限制的原始公式），我们提出了一种相当普遍的增强拉格朗日方法，能够处理大量约束。提供了一种独立的，无衍生的全球融合理论，可以扩展到其他问题类别。对于在我们建议的图像denoising模型的设置中解决所得子问题的解决方案，我们使用合适的随机梯度方法。为了比较配方和相关的增强拉格朗日方法，提出了几个数值实验的结果。
增强的外部反脉动（EECP）
临床理由Raeissadat等。（2018）回顾了EECP对勃起功能障碍患者的有效性（ED）。PubMed，Medline，Google Scholar，Trip数据库，Scopus和Cochrane库数据库中搜索具有以下搜索术语的文章：增强的外部反相关和勃起功能障碍。对研究设置，出版日期和语言没有限制。从最初的208个记录中，最终审查后选择了4项研究。这些研究中总共包括177例平均年龄为59.98岁的患者，每周20至35小时的EECP治疗； 3研究使用了勃起功能问卷的国际指数，1采用了四项问卷和峰值收缩流量测量。EECP处理后，所有这些参数都得到了显着改善。作者得出的结论是，据他们所知，这是第一项研究EECP在ED患者中的临床有效性的研究。根据本研究中审查的文章，在有或没有冠状动脉疾病的患者中，已经观察到EECP治疗课程后勃起功能的改善，没有任何明显的不良反应。此外，这些研究人员指出，由于在非控制研究中观察到了EECP的安全性和有效性，因此需要进行较大的样本量和长期随访期，以评估这种新的和非侵入性治疗期间的较大样本量和长期随访期，以通过排除混杂者来评估ED患者的患者。
增强的CO2吸收，对CH4和N2
al（oh）（NDC）-dut-4，NDC为2,6-萘二羧酸盐； B Zn（BIM）（NIM），BIM为Benzimidazole和Nim为2-硝基咪唑； C Zn（CBIM）（nim），用CBIM为5-氯苯唑唑； D Zn（IM）1.13（NIM）0.87，IM为ditopic Imidazy； E C 29 H 19 F 9 NO 8.25 Zn 2; f Cu（HBTB）2，H 3 BTB为1,3,5-Tris（4-羧基苯基）苯）; g cu-btc的BTC为1,3,5-苯甲酸羧酸； H Zn（MIM）2与MIM为2-甲基咪唑酸I pdadmac作为聚二甲米甲基铵氯化物； J CO（MIM）2; K SWCNT为单壁碳纳米管； l PEG 20,000作为聚乙烯甘油
新定义，增强的安全性和可授权的证明
摘要。Benaloh和de Mare于1993年推出的密码蓄能器代表了具有简洁价值的一套，并提供了（非）成员身份的证据。 累加器已经发展，在匿名凭证，电子现金和区块链应用中变得至关重要。 为特定需求出现了各种属性，例如动态和通用性，导致多个累加器定义。 在2015年，Derler，Hanser和Slamanig提出了一个统一的模型，但此后出现了新的属性，包括零知识安全性。 我们提供了基于Derler等人的累加器的新定义。 的，适合所有属性。 我们还引入了一个新的安全物业，私人评估的不强迫性，以保护累加器免受伪造的侵害，并在Barthoulot，Blazy和Canard最近的累加器中验证了该物业。 最后，我们提供了有关累加器和可授权（非）会员证明属性的安全临时的讨论。代表了具有简洁价值的一套，并提供了（非）成员身份的证据。累加器已经发展，在匿名凭证，电子现金和区块链应用中变得至关重要。为特定需求出现了各种属性，例如动态和通用性，导致多个累加器定义。在2015年，Derler，Hanser和Slamanig提出了一个统一的模型，但此后出现了新的属性，包括零知识安全性。我们提供了基于Derler等人的累加器的新定义。的，适合所有属性。我们还引入了一个新的安全物业，私人评估的不强迫性，以保护累加器免受伪造的侵害，并在Barthoulot，Blazy和Canard最近的累加器中验证了该物业。最后，我们提供了有关累加器和可授权（非）会员证明属性的安全临时的讨论。
基于增强的 BCI-EEG 分类...
摘要 — 目的：脑电信号被记录为多维数据集。我们提出了一个基于增强协方差的新框架，该框架源自自回归模型，以改进运动想象分类。方法：从自回归模型可以推导出 Yule-Walker 方程，该方程显示了对称正定矩阵的出现：增强协方差矩阵。对协方差矩阵进行分类的最新技术基于黎曼几何。因此，一个相当自然的想法是将这种基于黎曼几何的方法应用于这些增强协方差矩阵。创建增强协方差矩阵的方法与 Takens 为动态系统提出的延迟嵌入定理有着自然的联系。这种嵌入方法基于两个参数的知识：延迟和嵌入维度，分别与自回归模型的滞后和阶数有关。除了标准网格搜索之外，这种方法还提供了计算超参数的新方法。结果：增强协方差矩阵的 ACM 性能优于任何最先进的方法。我们将使用 MOABB 框架在多个数据集和多个主题上测试我们的方法，同时使用会话内和跨会话评估。结论：结果的改善是由于增强协方差矩阵不仅包含空间信息，还包含时间信息。因此，它通过嵌入过程包含有关信号非线性分量的信息，从而允许利用动态系统算法。意义：这些结果扩展了基于黎曼距离的分类算法的概念和结果。
生存增强的转移学习用于多中心蛋白质组学亚型和生物标志物发现
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
引用：Meng Yz，Lu Y，Zhang PF等。高频增强的超快压缩摄影。 Opto-Electron Adv 8，240180（2025）。
单发超快压缩成像（UCI）是研究物理，化学或材料科学方面的超快动力学的有效工具，因为其高框架速率出色和较大的框架数。但是，由于其不均匀的Sampling间隔，在传统UCI中使用的随机代码（R-代码）将导致覆盖高频信息的低频噪声，这在大型重建的忠诚度中是一个巨大的挑战。在这里，提出了高频增强的压缩活性摄影（H-CAP）。通过统一R代码的采样间隔，H-CAP以随机均匀采样模式捕获超快过程。这种采样模式使高频采样占主导地位，这极大地抑制了由R代码引起的低频噪声模糊，并实现了图像增强的高频信息。分别通过成像光学自我对焦效果和静态对象来验证H-CAP的出色动态性能和大型重建能力。，我们将H-CAP应用于双脉冲诱导的硅表面消融动力学的空间表征，该动力学以300 ps的单次射击在220帧之内进行。H-CAP提供了一种高保真成像方法，用于观察具有大帧的超快不可重复的动态过程。
战斧泻湖集水区 - 栖息地增强的资金
您可能有资格获得资金和支持，以增强您财产的栖息地。奥塔哥地区委员会拥有132,000美元的资金池，以帮助上下战斧泻湖流域的土地所有者。ORC将与土地所有者和社区合作，以识别和优先考虑站点。关于共同资助工作的决定将基于实现项目的整体愿景。共同努力改善战斧流域
属性增强的相似性排名稀疏链接预测
链接预测是图数据中的一个基本问题。在其最现实的环境中，问题包括预测一组断开对的节点对之间的丢失或将来的联系。图形神经网络（GNN）已成为链接预测的主要框架。基于GNN的方法将链接预测视为二进制分类问题，并处理极端类不平衡 - 真实图非常稀疏 - 通过对（随机均匀）进行抽样（随机均匀），不仅是用于培训，而且用于评估的脱节对。但是，我们表明，在平衡设置中链接预测的GNN的报告并不能转化为更现实的不平衡设置，并且在han-dling稀疏性方面，基于更简单的基于拓扑的方法通常会更好。这些发现激发了基于相似性的链接预测方法，该方法采用（1）基于节点属性的图形学习来增强拓扑启发式启发式，（2）解决类不平衡的排名损失，以及（3）负面采样方案，通过图分划分有效地选择硬训练对。实验表明，冰淇淋的表现优于现有的基于GNN的替代方案。