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黎曼流形上的差分隐私
在这项工作中，我们考虑了发布驻留在黎曼流形上的差分隐私统计摘要的问题。我们提出了拉普拉斯或 K 范数机制的扩展，该机制利用了流形上的固有距离和体积。我们还详细考虑了摘要是驻留在流形上的数据的 Fréchet 平均值的特定情况。我们证明了我们的机制是速率最优的，并且仅取决于流形的维度，而不取决于任何环境空间的维度，同时还展示了忽略流形结构如何降低净化摘要的效用。我们用两个在统计学中特别有趣的例子来说明我们的框架：对称正定矩阵的空间，用于协方差矩阵，以及球面，可用作离散分布建模的空间。
Hicrome™通用差分介质
用户必须在使用前确保产品在其应用中的适用性。产品仅符合该和其他相关HIMEDIA™出版物中包含的信息。本出版物中包含的信息基于我们的研发工作，据我们所知，真实而准确。Himedia™实验室Pvt Ltd保留随时更改规格和信息的权利。产品不适用于人类或动物或治疗用途，而是用于实验室，诊断，研究或进一步制造的使用，除非另有说明。本文包含的陈述不应被视为任何形式的保证，明示或暗示，也不应对侵犯任何专利的责任承担任何责任。
利用研究和残差测量
插图 标题 页码 1........................小枝长度测量表......................................................................30-33 2........................Cole浏览表...............................................................................39-42 3........................详细浏览表.............................................................................48-50 4........................茬高度表.............................................................................53-56 5........................Robel杆表.............................................................................59-60 6........................Robel杆.........................................................................................61 7........................比较产量表.............................................................................67-68 8........................比较产量样方框.........................................................................69 9........................配对样地表.........................................................................................74-75 10.......................目测表.........................................................................................79-80 11.......................关键物种表.........................................................................................86-88 12.......................身高-体重表................................................................95-96 13.......................身高体重利用率表..............................................................97-99 14.......................身高体重-数据集示例..............................................................100 15.......................身高体重曲线示例......................................................................101 16.......................身高体重-传输数据的方法.............................................................102 17.......................实际体重表.............................................................................106-108 18.......................Grazed 类表.............................................................................114-115 19.......................Grazed 类方法照片指南.............................................................116 20.......................Grazed 类-数据集示例.............................................................117 21.......................Grazed 类身高体重曲线.............................................................118 22.......................景观外观表.............................................................................123-125
代数，拓扑，差分和优化...
7决定因素209 7.1排列，签名置换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。209 7.2交替多线性地图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。213 7.3决定因素的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。217 7.4逆矩阵和决定因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。226 7.5线性方程式和决定因素的系统。。。。。。。。。。。。。。。。229 7.6线性图的决定因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。231 7.7 Cayley-汉密尔顿定理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 232 7.8 permannt。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 237 7.9摘要。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。231 7.7 Cayley-汉密尔顿定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。232 7.8 permannt。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。237 7.9摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>239 7.10进一步读数。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 711问题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 div>
异常异染色质沉默免疫...
最近的研究表明，与健康对照1、2的B细胞相比，与慢性淋巴细胞性白血病患者（CLL）衍生的克隆B细胞已改变了组蛋白修饰景观。我们还表明，BCR信号通路会影响CLL B细胞3、4的染色质景观，这意味着CLL中的致癌信号传导和表观遗传机械之间的相互作用。然而，CLL中的大多数染色质研究集中于与癌基因表达相关的活性增强子。对CLL中丢失的增强剂的了解非常有限：1）丢失增强剂的功能是什么； 2）这些丢失的增强剂如何在CLL中保持； 3）在CLL的前体状态，单克隆B细胞淋巴细胞增多（MBL）的前体状态下可以检测到这些丢失的增强子； 4）如果这种异常的染色质签名受CLL治疗影响。
心电图异常值校正方法的比较——...
本文旨在比较生物识别应用中各种异常值校正方法对心电图信号处理的效率。主要思想是校正心电图波形各个部分中的异常，而不是跳过损坏的心电图心跳，以获得更好的统计数据。实验是使用自收集的利沃夫生物特征数据集进行的。该数据库包含 95 个不同人的 1400 多条记录。未经任何校正的基线识别准确率约为 86%。应用异常值校正后，基于自动编码器的算法的结果提高了 98%，滑动欧几里得窗口的结果提高了 97.1%。在生物特征识别过程中添加异常值校正阶段会导致处理时间增加（最多 20%），但在大多数用例中这并不重要。
基因去增强和异种移植
摘要 异种器官移植的一个反对意见是，它需要大规模繁殖、饲养和屠宰转基因猪。这些猪需要在指定的无病原体设施中饲养，并接受一系列医学检测，然后才能摘除器官并实施安乐死。因此，它们的预期寿命将大大缩短，将经历痛苦和折磨，并遭受一定程度的社会和环境剥夺。为了尽量减少这些因素的影响，我们提出了以下供考虑的方案——如果有可能并且无法通过其他方式消除痛苦和折磨，那么在伦理上站得住脚的异种器官移植应该包括使用基因增强技术。尽管这不是一个道德上理想的“解决方案”，但从道德上讲，最好在出现可行的非动物替代方案之前防止不可避免的痛苦。