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探索高优越性自传体记忆 (HSAM) 中的抑制控制过程：单个案例研究
拥有超强自传体记忆 (HSAM) 的人可以非常详细地记住自己的生活，根据日期（例如，1995 年 4 月 15 日）检索特定的自传体事件。这种现象仍然极为罕见，而且人们很少知道为什么这些人能够记住比一般人多得多的事情，而不会被过去的记忆不断淹没。根据认知抑制依赖假说，抑制过程通过确定哪些记忆会（和不会）进入一个人的意识来调节一般的自传体记忆。我们假设这些控制过程在 HSAM 中被放大，保护他们不被大量的记忆所淹没。为了探索认知抑制在 HSAM 中是否是例外，一名患有 HSAM (DT) 的病例和 20 名匹配的对照者完成了一组 6 项任务，评估抑制的各个方面（例如，记忆、优势运动反应）。参与者还完成了强迫症和自闭症的筛查。结果表明，DT 的抑制功能与典型人群相当，因此并不例外。我们得出结论，抑制不太可能是超常记忆的最佳解释，并补充了越来越多的文献，即 HSAM 可以在没有临床症状的情况下发生。结果与 HSAM 研究的未来方向有关。
概率扩展：寻找矩形攻击和以后的一步框架
摘要。在类似差异的攻击中，该过程通常涉及在某些回合中以1的概率向前和向后示出一个区分，并恢复涉及扩展部分的密钥。尤其是在矩形攻击中，可以采用整体钥匙恢复策略来产生针对给定差异者量身定制的最有效攻击。在本文中，我们将区分器和扩展部分视为一个整体实体，并给出一个步骤框架以查找矩形攻击，目的是降低整体复杂性或攻击更多的回合。在此框架中，我们建议在扩展部分中允许概率差分传播，并结合整体恢复策略。此外，我们介绍了“拆分和捆绑技术”，以进一步降低时间复杂性。除了矩形攻击之外，我们还介绍了这些基础概念，也包括差异攻击。为了证明我们的框架效率，我们将其应用于Deoxys-BC-384，瘦，叉子和手工艺品，并实现了一系列精致和改进的矩形攻击和不同的攻击。值得注意的是，我们获得了对Deoxys-BC-384的第一次15轮攻击，将其安全保证金缩小到只有一轮。此外，我们对工艺的差异攻击延伸至23发子弹，比以前的最佳攻击要多得多两轮。
最短矢量问题的变异量子解决方案
一个基本的计算问题是在欧几里得局部找到最短的非零向量，这是一个被称为最短矢量问题（SVP）的问题。即使在量子计算机上，这个问题也很难，因此在后量子后加密中起关键作用。在这项工作中，我们探讨了如何使用（有效）（有效的）嘈杂的中间标度量子（NISQ）来解决SVP。具体来说，我们将问题的问题映射到找到合适的哈密顿量的基态。尤其是（i）我们为晶格界建立了新的界限，这使我们能够获得新的界限（分别为估计值）对于任何晶格的每个维度量子的数量）（分别为random q -ary lattices）以求解SVP； （ii）我们通过提出（a）不同的经典优化环或（b）对哈密顿量的新映射来排除优化空间中的零向量。这些改进使我们能够在量子仿真中求解高达28个的SVP，即使在特殊情况下，也比以前所取得的成就要多得多。fi-Nelly，我们推断了能够解决晶格实例所需的NISQ设备的大小，这些实例甚至对于最好的经典算法也很难，发现可以解决10 3量Qubits，可以解决此类实例。
第5章。加尔维斯顿环屏障和海墙
代替了拟议的环形屏障，建议您考虑一种设计方法，该设计方法将城市功能纳入了城市景观建筑的最佳实践中。因为多年来可能不需要从海平面上升的大部分浪涌保护，因此最好采用一种自适应管理方法，该方法结合了威胁的实际增加，建筑和自然环境的变化以及旨在在不断发展的保护方案中进行的新技术，旨在为加尔维斯顿市捍卫加尔维斯顿市的较高的危害洪水而受到较高的降雨和降雨量的增加，以及从降雨量增加的事件，以及较大的降雨量以及较大的外观。重要的是将主要的涌动保护与保护不断增加的滋扰洪水的问题相结合。加尔维斯顿（Galveston）将随着海平面和相关的国王潮流的增加而更频繁地看到滋扰洪水。，与飓风的重大激增事件相比，滋扰泛滥的频率要多得多。一个环形屏障，需要确保许多道路，铁路和贝乌·盖茨（Bayou Gates）的保护，这是防御恒定的小洪水的防御。实施障碍物很可能比小洪水本身更具破坏性。
密歇根湖质量平衡项目成果
密歇根湖物质平衡项目 (LMMBP) 由美国环境保护署 (USEPA) 和大湖国家计划办公室 (GLNPO) 发起，旨在确定管理和修复湖盆有毒化学物质的策略。在生态系统方法中，物质平衡框架被认为是实现这一目标的最佳手段，GLNPO 请求美国环境保护署研究与开发办公室 (ORD) 的协助，以促进和制作数学模型，这些模型可以解释某些化学物质的来源、汇、运输、命运和食物链生物累积。这种方法过去曾被使用过，它建立在污染沉积物评估与修复 (ARCS) 计划和福克斯河下游/格林湾物质平衡项目中的建模工作之上。证明了此类研究的可行性以及由此产生的大型河流和大型海湾污染物替代管理方案，并有必要将其合理地扩展到整个密歇根湖接收水体和主要支流。该项目有大量合作者，通过将联邦、州、地方、私人和学术的努力和资源集中在一个共同的目标上，所取得的成就比这些实体独立行动要多得多。
对高级...
线性模型，例如线性和逻辑回归，在当前的数据科学和数据分析工作中都是ubiq的。它们的简单结构使他们能够快速训练，并在简单问题上很好地概括。此外，可以轻松解释它们以了解模型决策，这在医学和金融等受监管领域至关重要。例如，线性回归已被用来预测未来的消费者，公司资源需求和房价[1]，[2]。逻辑回归已用于疾病预测和欺诈检测[3]，[4]。在低维度中，数据集的数据集比功能多得多，线性模型通常可以很好地发电，而无需进行大量调整。从信息理论的角度来看，这是因为该模型具有足够的数据来了解数据集中的主要趋势，这应该是将来的实例。这就是为什么线性模型通常在简单的大数据集中最有效的原因[5]。但是，许多现代数据集具有高维度，其功能比数据点更多。这在地理学或金融中很常见，其中许多资产的许多基因或价格的表达超过了个人观察。在这种情况下，线性模型可以超越数据，从而使对未来输入的概括不佳[6]。对此问题的一种常见解决方案使用正则化，这限制了这些模型的权重向量。
铣床操作 - engr.hk
铣削是使用多齿切削刀具（称为铣刀，切削刃称为齿）来产生平面和复杂形状的过程。与已有数千年历史的车床不同，铣床的历史还不到两百年。由于它们需要比手动车床多得多的功率，因此它们的引入必须等待工业水力和蒸汽动力的发明。此外，必须首先提供所有机械部件，例如精确配合的滑轨、抵抗切削力的大型铸件、校准的丝杠和硬化钢切削工具。伊莱·惠特尼 (Eli Whitney) 于 1818 年左右发明了第一台铣床，但约瑟夫·A·布朗（后来加入布朗和夏普）的万能铣床的膝部和立柱支撑装置可追溯到 1862 年，标志着机器发展的重要一步。在十九世纪下半叶，铣床逐渐取代了刨床和刨刨机，后者具有车床式的单点刀头，可在工件上直线移动，每次刮削金属。铣床具有连续切削功能，不仅比刨床和刨刨机更快地去除金属，而且还可执行其他操作，例如切割齿轮和麻花钻的螺旋线。如今，铣床的数量远远超过刨床和刨刨机。新英格兰和后来中西部的美国人不断添加功能，最终形成了现代铣床。
铣床操作 - engr.hk
铣削是使用多齿切削刀具（称为铣刀，切削刃称为齿）来生产平面和复杂形状的过程。与已有数千年历史的车床不同，铣床的历史还不到两百年。由于它们需要比手动车床多得多的功率，因此它们的引入必须等待工业水和蒸汽动力的发明。此外，必须首先提供所有机械部件，例如精确安装的滑轨、抵抗切削力的大型铸件、校准的丝杠和硬化钢切削工具。伊莱·惠特尼 (Eli Whitney) 于 1818 年左右发明了第一台铣床，但约瑟夫·A·惠特尼 (Joseph A. Whitney) 的万能铣床采用了膝部和立柱支撑结构。布朗 (Brown)（后来加入布朗和夏普公司）的发明可追溯到 1862 年，标志着机器发展的重要一步。在十九世纪下半叶，铣床逐渐取代了刨床和刨床，后者具有车床型单点刀头，可在工件上直线移动，一次刮掉金属。铣床具有连续切削作用，不仅比刨床和刨床更快地去除金属，还可以执行其他操作，例如切割齿轮和麻花钻的螺旋线。如今，铣床的数量远远超过刨床和刨床。新英格兰和后来中西部的美国人不断添加功能，最终发明了现代铣床。
基于规范的测试的故障类别和错误检测能力
对于软件来说，情况类似，但是可能出现的故障类别要多得多。由于实现与其规范之间的差异是人为错误的结果，因此某些类型的故障几乎无法提前预测。尽管如此，还是可以假设某些故障类别，并构建测试集来检测它们。Weyuker 等人 [1994] 和 Richardson 和 Thompson [1988; 1993] 定义的故障类别如下：变量引用故障——布尔变量 x 被另一个变量 y 替换，x → y；变量否定故障——布尔变量 x 被 x → 替换；表达式否定故障——布尔表达式 p 被 p → 替换；关联移位错误——一个布尔表达式被一个变量之间关联的表达式所替换，例如，将 x ∧ � y ∨ z � 替换为 x ∧ y ∨ z ；运算符引用错误——一个布尔运算符被另一个运算符替换，例如，将 x ∧ y 替换为 x ∨ y 。Vouk et al. [1994] 定义了其他类型的错误：不正确的关系运算符、不正确的括号、不正确的算术表达式、多余的二元运算符、缺少二元运算符。实验结果已用于评估各种测试生成方法的有效性[Ammann et al. 1998; Foster 1984; Offutt and Liu 1997; Vouk et al.1994; Weyuker et al. 1994]，尽管考虑的故障类别都是从规范中得出的，并且一些实现故障可能并不完全适合
振荡电场对单分子离子偶极矩测量的影响
目前，人们致力于实现分子的精密光谱和量子态控制。与原子相比，分子的种类要多得多，它们具有更丰富的结构，可以提供完全不同的功能，并更适合某些任务，例如，对各种基础物理测试的灵敏度更高[1-4]。高内部状态相干性和跨频率量子信息转换的潜力也使分子在量子信息处理方面具有吸引力[5-9]。尽管近年来取得了令人瞩目的进展，但分子的量子态制备、检测和控制仍然比原子更困难[10-14]。量子逻辑光谱（QLS）[15]在研究带电粒子，特别是分子离子方面显示出巨大的前景和多功能性。它依靠原子“逻辑”离子种类对联合平移运动进行协同冷却和状态读出，并能够实现难以控制的带电粒子（“光谱”离子）的量子态制备、操纵和光谱分析[16-18]。在我们的实验中，所有针对分子离子的激光器都会驱动远失谐的受激双光子拉曼跃迁，而这些跃迁不依赖于分子的特定能级结构。这一点，加上对平移自由度的协同冷却和量子逻辑读出也可以在对分子结构细节要求不高的情况下进行，使得 QLS 可用于多种离子种类。为了探索分子的新应用，以高分辨率测量跃迁频率和其他特性，并解释在这种前所未有的精度水平下变得相关的微小系统效应也至关重要。特别是，自旋和原子核的相对运动增加了