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World File Search System插曲
研究文章的农业供应链管理基于区块链架构和智能合约
自从农业技术的商业化以来，对农业数据的兴趣激增。但是，这些数据众所周知，分析师担心它们的真实性，因为其他人很可能在数据流沿各个点上具有影响的数据质量。文章提出了一种新的区块链体系结构，以保护农业数据的完整性。该建筑的目标是为农民提供安全的存储空间。如果没有某些规则，就无法修改插入的农业数据。许多程序都是使用智能合约自动完成的，以限制操纵的危险。建议的结构之一是概念证明。它将传统的农场系统与区块链联系起来，并附有智能合约，以促进整个农业供应链。te概念插曲将消除先前研究中发现的流量。传感器为我们提供环境数据。因此，我们使用区块链系统将数据存储在块中。十，我们建立了一些独特的农业智能合约，以根据这些自动合同的源代码来处理所有交易并自动化决策。策略将更加有效和安全。
一种基于GPS跟踪数据
摘要运输研究受益于GPS跟踪设备，因为可以获取更高的数据。旅行速度，时间和大多数访问的位置等旅行信息可以轻松从RAW GPS跟踪数据中提取。但是，运输模式不能直接提取，需要更复杂的分析过程。在很大程度上检测旅行模式的常见方法取决于具有准确的旅行信息的轨迹标记，这在许多方面效率低下。本文通过使用最小标记的数据提出了一种半监督机学习的方法。该方法可以接受具有可调长度的GPS轨迹，并使用长期短期内存（LSTM）自动编码器提取潜在信息。该方法采用深层神经网络插曲，并带有三个隐藏层来映射潜在信息以检测运输模式。通过将其应用于可以达到93.94％的案例研究中的案例研究来评估所提出的方法，这显着胜过相似的研究。
智能环境中的远程心率监控来自带有自我监督的预训练的视频
摘要 - 深度学习的进展使得通过分析视频在智能环境中远程估算心率变得越来越可行。但是，深度学习方法的一个显着局限性是他们对广泛的标记数据集以进行有效培训的广泛依赖。为了解决这个问题，自我监督的学习已成为有前途的途径。在此基础上，我们引入了一种解决方案，该解决方案利用自我监督的对比度学习来估算远程光插曲 - 声学（PPG）和心率监测，从而降低了对标记数据的依赖性并增强性能。我们建议使用3个空间和3个时间扩增来通过对比度框架训练编码器，然后利用编码器的晚期中间嵌入来进行远程PPG和心率估计。我们在两个公开可用数据集上的实验展示了我们对几种相关作品以及监督学习基准的改进方法的改进，因为我们的结果接近了最先进的方法。我们还进行了彻底的实验，以展示使用不同设计选择的效果，例如视频表示方法，在训练阶段中使用的增强和其他选择。我们还证明了我们提出的方法对减少标记数据的监督学习方法的鲁棒性。
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英语1。播客分配主题 - 数字素养在信息时代任务中的重要性 - 配对活动•为3–4分钟的播客编写脚本，讨论上述主题。•包括关键事实和统计数据。•使用任何可用的数字录制软件或应用程序记录播客剧集。•通过声音效果或背景音乐增强播客，以使其引人入胜。•鼓励听众采取积极的步骤来增强其数字素养，例如参加在线课程，讲习班或讨论•提交播客插曲以及简短的摘要，概述了Google教室中讨论的要点。2）“对于那些试图超越普通的人来说，阅读至关重要。”阅读以下书籍，以增强您的词汇，分析思维技能和写作技巧。a）O。Henryb）Anne Frank c）的年轻女孩的日记 。 根据您的阅读，尝试下面给出的Google表格。 https://forms.gle/m7s577een75etveq7。 根据您的阅读，尝试下面给出的Google表格。 https://forms.gle/m7s577een75etveq7。根据您的阅读，尝试下面给出的Google表格。https://forms.gle/m7s577een75etveq7https://forms.gle/m7s577een75etveq7
带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？
欢迎参加第五届英国 - 日本神经科学研讨会
恶性脑瘤胶质母细胞瘤多形（GBM）显示出重要水平的细胞塑性。经常假定肿瘤微环境（TME）是GBM细胞状态的，但我们对GBM Tumers的空间组织和TME衍生的信号驱动恶性细胞状态过渡的空间组织知之甚少。在这里，我将预先发送一种集成的单细胞和空间多摩管方法，以解决GBM的组织插曲。首先，我将提出Cell2Location，这是一种新的计算工具，可以在空间转录组数据中映射细粒细胞类型。第二，我将提出GBM-Space，这是一种新的协作努力，以使用多模式基因组学发现TME-GBM相互作用。使用联合单细胞转录组和表观基因组分析，我们定义了当前的恶性细胞态，并扩展了TME细胞的描述。使用覆盖空间RNA测序，我们介绍了不同的肿瘤部位，并观察到GBM微环境的显着区域 - 异质性。最后，我们使用Cell2Location整合了单细胞和空间转录组学，并发现恶性细胞态在GBM中逐渐分离并与不同的TME相关。我们的努力揭示了GBM肿瘤的新空间组织，并确定了调节恶性细胞状态的假定TME信号。
![arxiv：2110.10011v2 [CS.HC] 2022年5月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a09f2104f2344c5834d46523544b5e6b6a5dbd6a.webp)
arxiv：2110.10011v2 [CS.HC] 2022年5月5日
端到端平台组装多个层是为精确认识大脑活动而构建的。是大规模的脑电图（EEG）数据，时间频谱图被典型地投射到插曲特征特征上（被视为tier-1）。基于尖峰的神经网络（SNN）的层旨在根据稀有特征从稀有特征中提取启动信息，该特征保持了脑电图本质的时间范围。所提出的层3从snn转移峰值图案的时间和空间域；并将转置模式 - 纳入将被称为Tier-4的人工神经网络（ANN，Transformer）馈入，其中提出了一种特殊的跨性拓扑结构，以匹配二维输入形式。在此过程中，诸如分类之类的认知是高精度进行的。为了证明概念验证，通过引入多个脑电图数据集，其中最大的42,560小时记录了5,793名受试者，可以证明睡眠阶段评分问题。从实验结果中，我们的平台通过利用唯一的脑电图来实现87％的总体认知准确性，这比最新的脑电图高2％。此外，我们开发的多层方法论通过识别关键发作来提供脑电图的时间特征的可见和图形化，这是神经动力学中授予的，但在常规认知方案中几乎没有出现。
基于事件的结构 - 轨道 - CVF Open Access
事件传感器提供高时间分辨率的视觉感应，这使其非常适合感知快速视觉效果，而不会遭受运动模糊的困扰。机器人技术和基于视觉的导航中的某些应用需要3D感知在静态相机前进行圆形或旋转的物体，例如恢复对象的速度和形状。设置等于用轨道摄像头观察静态对象。在本文中，我们提出了基于事件的结构 - 轨道（ESFO），其目的是同时重建从静态事件摄像头观察到的快速旋转对象的3D结构，并恢复相机的等效轨道运动。我们的贡献是三重的：由于最新的事件特征跟踪器无法处理由于旋转运动而导致的定期自我遮挡，因此我们根据时空聚类和数据关联开发了一种新颖的事件特征跟踪器，可以更好地跟踪事件数据中有效特征的螺旋螺旋传播。然后将特征轨道馈送到我们的新颖因素基于图形的结构后端端，该结构从后端进行计算轨道运动插曲（例如自旋速率，相对旋转轴），从而最大程度地减少了重新投影误差。进行评估，我们在旋转运动下生成了一个新事件数据集。比较与地面真理表示ESFO的功效。
观察Picsemend Light诱导的聚合物中的自旋跃迁
摘要。在2010年，弗里曼（Freeman），斯科特（Scott）和特斯克（Teske）出版了一本著名的分类单元，汇编了配对友好型椭圆形曲线的最著名家族。从那时起，研究工作主要从对配对友好曲线的产生转变为算法的改进或对安全插曲的评估，以抵制对离散对数问题的最新攻击。因此，很少有新家庭被发现。然而，在某些新应用中（例如Snarks）中，需要对质量顺序的曲线进行配对曲线，重新激发了对配对友好友好曲线的产生的兴趣，希望能找到类似于Barreeto和Naehrig发现的家庭的兴趣。在Kachisa，Schaefer和Scott的工作中建立了建设，我们表明，环形磁场的二次扩展的某些特定要素会产生与小参数配对曲线的家族。通过在这些元素之间进行详尽的搜索，我们发现了嵌入度k = 20，k = 22和k = 28的曲线的新家族。我们提供了我们技术的开源SageMath实施。我们从新家庭获得加密大小的曲线，并在某些新曲线上提供了概念验证的sagemath实现。关键字：椭圆曲线，基于配对的密码
2型糖尿病的诊断和治疗中隐性性别偏见：一项随机在线研究
摘要目的：隐性性别偏见（IGB）是基于性别的人的无意识评估。医疗保健提供者的IGB可能会影响医疗决策。这项研究调查了患者和全科医生（GPS）的IGB和性别是否影响2型糖尿病的诊断和治疗决策。方法：99个GP参加了这项随机在线研究。隐性协会任务用于测量两个IGB，与生活方式有关（女性的生活方式比男性更健康）和交流（男人的社区不如女性）。关于2型糖尿病的临床决策，用包括虚构的男性或女性患者病例的小插曲来测量。结果：女性GPS表现出重要的生活方式IGB（p <0.001）。GP都表现出明显的IGB（p <0.001）。发现了IGB和临床决策之间的几个关联。Vignette角色的性别影响了几个结果，例如，当角色是女性时，GPS在诊断中的诊断不确定（P <0.001）。结论：我们证明了GP具有IGB，这些偏见以及患者的性别会影响GP的决策，当他们解决糖尿病小插图案例时。未来的研究需要了解2型糖尿病中IGB的最重要后果。