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遗传变异性和芝麻的不同起源的遗传性特征
对方差的分析显示，除了二级分支的数量，中间叶片的叶柄长度，平均胶囊宽度和平均胶囊厚度外，所研究的22个字符的种质之间存在显着差异。这表明大多数研究字符的种质中存在许多遗传变异。高遗传力与植物高度，初级分支，上叶的长度，开花的天数，天数到50％开花的天数，豆荚轴承区，每株植物的种子产量和细菌斑点反应记录了高遗传进展，表明这些特征是由添加基因效应控制的，从而有效地选择了这些字符的特征，可以进一步繁殖。这项研究中获得的结果将通过繁殖和保存芝麻遗传资源来促进气候友好的芝麻品种的改善。
国家临床编码标准 OPCS-4
英国医学研究理事会于 1944 年发布了外科手术统计分类，其中确定了 442 个手术类别。此后，英国开始使用外科手术统计分类。1950 年，当时的外科登记总署编制并发布了更新版本，随后于 1956 年（第一次修订）、1969 年（第二次修订）和 1975 年（第三次修订）发布了修订版本。第一次分类包含 664 个未细分的三字符类别。1956 年进行了修订，增加了 10 个类别，1969 年再次修订，将三字符类别增至 731 个。其中一些类别被细分（扩展为四字符子类别），因此分类包含 1183 个有效代码。1975 年的第三次修订将分类进一步扩展至 1426 个有效代码。 OPCS-4 第四次修订版于 1983 年构思，是 1982 年卫生服务信息指导小组 (SGHSI) 第一份报告中的一项建议的结果，该小组由 E Korner 女士担任主席。SGHSI 建议，“OPCS 应紧急提供操作代码，以反映当前的临床实践并制定程序以频繁更新分类”。OPCS 第四次修订版最初于 1987 年发布，并于 1990 年正式发布和实施。修订过程始于 1983 年，其总体目标是：
小农户的侵害性和风险行为对Nyando盆地CSV的气候诱发压力：设计家庭和乡村级别方法的影响
Playfair Cipher作为对称的哭泣方法，同时加密字母对。本研究旨在通过合并修改后的Blum Blum Shub算法并利用Keystream值来增强Playfair Cipher的安全性。Blum Blum Shub算法通过引入四个Blum Prime数量进行修改，从而使质量分解复杂化。这些素数用于生成随机数，随后通过映射生成序列的等效字符来形成键。在此调查中，我们确保安全的钥匙交换，并在将相关字符与Bigrams组合时，消除了Fuller字符的必要性。此外，我们通过更改Playfair Cipher的加密机制来掩盖了明文和密文大范围之间的关系。值得注意的是，收件人不会直接接收钥匙；不胜枚举，它独立生成与发件人相同的密钥，从而解决了密钥交换挑战。所提出的算法使用MATLAB软件在HP计算机上进行评估，并根据雪崩效应，频率分析，密钥生成，密钥交换和针对暴力力量攻击的能力进行评估。仿真结果表明，提出的算法产生了高雪崩效应。它产生一个复杂的钥匙，具有挑战性，并且需要大量时间才能破解隐性分析攻击。单个明文特征的轻微修改导致平均雪崩效应为80％。因此，提出的方法比扩展算法更安全。关键字 - Playfair，修改BBS，KeyStream，Me-Dian，CCM，平均索引值
bca 试卷 3：- IT 基础单元 1
（扩展二进制编码十进制交换码）• IBM 开发的专有规范 • IBM 大型机之间用于文档交换的一组国家字符集。大多数 EBCDIC 字符集不包含 ASCII 代码中定义的所有字符。
光电设备
液晶显示屏（LCD）是平板显示器或其他电子调制的光学设备，它使用液晶与极化器结合的光调节性能。液晶不会直接发出光，而是使用背光或反射器来产生颜色或单色的图像。LCD可用于显示任意图像（如通用计算机显示）或具有低信息内容的固定图像，可以显示或隐藏，例如预设单词，数字和七个段显示器，如数字时钟。他们使用相同的基本技术，除了任意图像是由小像素的矩阵制作的，而其他显示器具有较大的元素。LCD可以根据偏振器的排列通常在（正）或OFF（负）上。例如，带有背光的字符正面LCD在背景的背景上具有黑色字母，并且字符负LCD具有黑色背景，字母的字母与背光相同。光学滤镜被添加到蓝色LCD上的白色，以使它们具有特征性的外观。
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了长足的进步，尽管属性高度可变。这是神经系统所面临的挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）中描述的特定人员/地点，表现出选择性发射。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。首先，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据相当的性能），以检测每个帧中最普遍的字符（总体外观高于1％）。接下来，我们实施了DL模型，这些模型使用时间变化的人群神经数据作为输入，并在整个情节中解码了四个主要角色的视觉存在。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
基于3D Rubik的立方体原理的锯齿形转换加密算法增强了四平方
现有的四平方密码，特别是具有锯齿形变换加密算法的四平方英尺，是本研究的基础，旨在解决其加密限制。现有算法无法用数字和特殊字符加密消息，可以轻松破解键，当该过程重复超过26次时，加密的Digraph与第一个加密的Digraph相同。本研究旨在通过转换5x5矩阵，增强加密解码密钥并改善锯齿形变换来增强现有算法。所采用的方法涉及利用6x6x6立方体来包括大写字母和小写字母，数字和特殊字符。随机加密 - 解码密钥是使用密码固定的伪数字发生器（CSPRNG），斐波那契序列，tribonacci序列和线性反馈移位寄存器生成的。锯齿形变换通过采用rubik的立方体原理，csprng，斐波那契序列和tribonacci序列来改善，以随机化立方体旋转。进行了各种测试以评估增强算法。矩阵比较测试显示了角色集的显着扩展，允许大写和小写字母，数字和特殊字符的利用。加密和解密的文本的比较突出了增强算法将密文归还到原始明文中的能力，超过了现有算法的局限性。增强算法的平均雪崩效应为52.78％，超过了安全的加密算法的最小雪崩效应。统计随机性测试，包括频率（单算）和运行测试，提供了算法随机性的强大证据，满足了安全加密的阈值。