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World File Search System数据分布
covid-19疫苗分布：准备就绪
避免在紧缩时间内边界瓶颈•COVID-19疫苗对温度敏感且极为紧急。他们应该是： - 清除到期前 - 宣布必不可少的项目 - 免于任何出口限制 - 免除进口职责和税款•根据特定的WCO指南，应需要相同的进口和出口通量数据，但要拒绝边境机构•应拒绝随机物理检查；身体检查（如果有的话）应仅在风险基础上进行，并且仅在最终用户或其他适当的存储设施上进行（某些疫苗可能必须存储在-70 c / -94 f）•所有边境机构应对齐所有边界机构，并且应（理想情况下 - 理想地 - 同时使用疫苗的供应量来供应，请在供应范围内进行启用，并在供应范围内进行启动，并确定供应范围的供应•通过供应范围，以供货物范围内的供应•通过供应范围供应•通过供应范围供应•供应•通过供应范围供应•通过供应范围来批准•任何用于安全运输疫苗的特定运输设备（例如温度控制的容器）被视为ULD（单位负载设备），并属于临时入院（和返回）免税和保证/担保要求 - 根据运输清单
COVID-19疫苗的全球分布
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审证明）预先印刷此版本的版权持有人于2020年11月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.08.14.2440175257 doi：medrxiv preprint
最优远程纠缠分布
摘要 — 在远距离节点之间分配纠缠是量子网络中的一项基本任务。 为了完成这项任务，引入了量子中继器来执行纠缠交换。 本文提出了一种远程纠缠分布 (RED) 协议的设计，以最大化纠缠分布率 (EDR)。 我们引入了节点的概念，表示网络中纠缠的量子比特 (qubit) 对。 这一概念使我们能够基于一些线性规划问题的解来设计最优 RED 协议。 此外，我们研究了同质中继链中的 RED，它是许多量子网络的基石。 具体而言，我们以封闭形式确定了同质中继链的最大 EDR。 我们的研究结果使得能够使用有噪声的中尺度量子 (NISQ) 技术分配长距离纠缠，并为一般量子网络的设计和实施提供了见解。
分布的深钢筋学习
摘要：随着Alphago的突破，深入的强化学习已成为解决顺序决策问题的公认技术。尽管其声誉，但由于其试验和错误学习机制引起的数据效率低下，使得深层执行学习难以在广泛的领域应用。已经开发了许多用于样本有效的深层增强学习的方法，例如环境建模，经验转移和分布式修改，其中分布式深层掌握学习表明了其在各种应用中的潜力，例如人类计算机游戏和智能运输。在本文中，我们通过比较了经典的分布式深入强化学习方法并研究重要组成部分，以实现有效的分布式学习，从而涵盖了单个玩家单位分布的深度强化学习与最复杂的多个玩家分布深度强化学习。此外，我们回顾了重新发布的工具箱，这些工具箱有助于实现分布的深度强化学习，而无需对其非分发版本进行多次修改。通过分析其优势和劣势，开发和释放了多人多代理的多代理分布式深入强化学习工具箱，这在战争游戏中得到了进一步的验证，这是一个复杂的环境，显示了针对多个玩家的拟议工具盒的可用性，多个代理和多个代理在复杂的游戏下分配了深度强化学习。最后，我们试图指出挑战和未来的趋势，希望这份简短的评论可以为有兴趣分配深入强化学习感兴趣的研究人员提供指南或火花。
竞争的分布效应：模拟方法
本文中表达的任何观点都是作者的意见，而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法，但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所，在劳动经济学领域进行研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下，伊扎（Iza）拥有世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究，决策者和社会之间建造桥梁。IZA讨论论文通常代表初步工作，并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
codi：通过上下文分布整合
实验物理学主席 - 激光物理学，路德维希 - 马克西利安人 - 苏尼氏穆尼钦，巴伐利亚州85748，德国B型物理学实验室，麦克斯·普朗克量子学院，麦克斯·普朗克量子学院 Medicine, Division of Endocrinology and Diabetology, Medical University, Styria 8010, Austria e Institute of Epidemiology, Helmholtz Zentrum München, Bavaria 85764, Germany f Chair of Epidemiology, Institute for Medical Information Processing, Biometry and Epidemiology, Medical Faculty, Ludwig-Maximilians-Universität München, Bavaria 81377，德国 *应向其通信：电子邮件：tarek.eissa@mpq.mpg.de（T.E.）; mihaela.zigman@mpq.mpg.de（m.j.）编辑者：lydia kavraki
对Riemannian歧管上的复杂EEG数据分布进行建模朝外检测和多模式分类
摘要 - 目的：riemannian几何形状用于脑部计算机界面（BCIS）已在纪念百年中获得了动力。针对Riemannian BCIS提出的大多数机器学习技术都会考虑一个人的数据分布是单峰的。但是，由于高数据可变性是脑电图（EEG）的关键限制，因此该分布可能是多模式的，而不是单峰。在本文中，我们提出了一种新型的数据建模方法，用于考虑在EEG协方差矩阵的Riemannian歧管上考虑复杂的数据分布，旨在提高BCI可靠性。方法：我们的方法，riemannian光谱聚类（RISC），代表使用基于地质距离提出的模拟测量的图形上的eeg协方差矩阵分布，然后通过光谱群集将图形节点组成。这允许在歧管上建模单峰和多模式分布。RISC可以用作设计名为Outier检测的离群检测器Riemannian光谱聚类（ODEN-RISC）和名为多模式的多模式分类器Riemannian Spectral spectral clustering（MCRISC）的基础。以数据驱动方式选择Odenrisc/Mcrisc的所有必需参数。越过，无需预先设置离群检测的阈值和多模式分类的模式的数量。结果：实验评估表明，与现有方法相比，Odenrisc可以更准确地检测EEG异常值，而Mcrisc进行了标准的单峰分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：预计Odenrisc/Mcrisc将有助于使现实生活中的BCI在实验室外和神经学应用程序外应用更强大。明显：RISC可以用作强大的EEG Outier检测器和多模式分类器。
数据随机性和模型参数化影响物种分布模型的性能：从模拟研究中获得的见解
1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 2 方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1 调查区域。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...5 2.2 海洋条件 ..................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.5 2.3 模拟虚拟物种 ....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.6 2.4 模拟虚拟调查 ....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.8 2.5 采样分辨率处理 .....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6 建模。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3 结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.1 虚拟调查。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......10 3.2 单变量模型 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..........11 3.3 模型选择 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...................12 3.4 模型预测 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 4 讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 4.1 方法学局限性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 4.2 采样类型的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.3 环境异质性的影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.4 主要信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
量子密钥分布网络的用例itu-t y.qkdnf_fr量子密钥分布的框架...
ITU-T SG13，SG17，ETSI和其他SDO一直在标准化QKDN的许多方面，包括QKDN体系结构，密钥管理，安全要求和安全证明等。但是，这些SDO的可交付成果集中在QKDNS的单个提供商上，尽管最近在ETSI ISG-QKD [ETSI GS QKD 020]和ITU-T SG13 [ITU-T Y.QKDN_IWFR] [ITU-t Y.-T Y.QKDN_IIWRQ]中考虑了互动方面。y.qkdn_iwfr和y.qkdn-iwrq在ITU-T SG13中分别研究了互动框架和要求。尽管事实是，不同QKD提供商之间以及两个不同QKDN运算符之间的互助方面，但这是QKDN网络的大规模开始，可以为端到端QKD服务提供最终用户的大型QKD服务，并在最终用户不在家庭网络等领域时提供QKD服务。因此，QKDN的联合会共享
第一章区块链技术概述
第一章区块链技术概述 1. 人工智能AI，区块链Blockchain，云计算Cloud 和数据科学Data Science。 人工智能：生产力变革。大数据：生产资料变革。区块链：生产关系变革。 2. 可信第三方： 交易验证，交易安全保障，历史记录保存->价格昂贵，交易速 度嘛，欺诈行为。 区块链： 去中心的清算，分布式的记账，离散化的支付。任 何达成一致的无信任双方直接交易，不需要第三方中介。注意：信用破产，绝 对中心化，不透明无监管。 3. 区块链： 用于记录比特币交易账目历史的数据结构，每个区块的基本组成都 由上个区块的散列值、若干条交易及一个调节数等元素构成，矿工通过工作量 证明来维持持续增长、不可篡改的数据信息。区块链又称为分布式账本，是一 种去中心化的分布式数据库。 区块链技术 是在不完全可信的环境中，通过构建 点对点网络，利用链式数据结构来验证与存储数据，借助分布式共识机制来确 定区块链结构，利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全，利用由自动化 脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据。 4. 体系结构：数据层： 封装了区块链的底层数据存储和加密技术。每个节点存 储的本地区块链副本可以被看成三个级别的分层数据结构：区块链、区块、区 块体。每个级别需要不同的加密功能来保证数据的完整性和真实性。 网络层： 网格网络，权限对等、数据公开，数据分布式、高冗余存储vs 轴辐网络，中央 服务器分配权限，多点备份、中心化管理。 共识层： 能够在决策权高度分散的 去中心化系统中使得各节点高效地针对区块数据的有效性达成共识。出块节点 选举机制和主链共识共同保证了区块链数据的正确性和一致性，从而为分布式 环境中的不可信主体间建立信任关系提供技术支撑。 激励层： 经济因素集成到 区块链技术体系中，包括经济激励的发行机制和分配机制等。公有链：激励遵 守规则参与记账的节点，惩罚不遵守规则的节点，使得节点最大化自身收益的 个体理性行为与保障去中心化的区块链系统的安全和有效性的整体目标相吻合， 整个系统朝着良性循环的方向发展。私有链：不一定激励，参与记账的节点链 外完成博弈，通过强制力或自愿参与记账。 合约层： 封装区块链系统的各类脚 本代码、算法以及由此生成的更为复杂的智能合约。数据、网络和共识三个层 次作为区块链底层“虚拟机”分别承担数据表示和存储、数据传播和数据验证功能， 合约层建立在区块链虚拟机之上的商业逻辑和算法，是实现区块链系统灵活编 程和操作数据的基础。智能合约是一个在计算机系统上，当一定条件被满足的 情况下，可以被自动执行的合约（程序）区块链上的智能合约，一是数据无法 删除、修改，保证了历史的可追溯，作恶成本很高，其作恶行为将被永远记录； 二是去中心化，避免了中心化因素的影响。 应用层： 区块链技术是具有普适性 的底层技术框架，除可以应用于数字加密货币外，在经济、金融和社会系统中 也存在广泛的应用场景。 5. 区块链特征 ：去中心，去信任；开放，共识；交易透明，双方匿名；不可篡 改，可追溯。 区块链分类： 公有链： 无官方组织及管理机构，无中心服务器， 参与的节点按照系统规则自由接入网络、不受控制，节点间基于共识机制开展 工作。 联盟链： 由若干机构联合发起，介于公有链和私有链之间，兼具部分去 中心化的特性。 私有链： 建立在某个组织内部，系统的运作规则根据组织要求 设定，修改甚至是读取权限仅限于少数节点，同时仍保留着区块链的真实性和 部分去中心化特征。 无许可区块链： 一种完全去中心化的分布式账本技术，允 许节点自由加入和退出，无需通过中心节点注册、认证和授权，节点地位平等， 共享整个账本。 许可区块链： 存在一个或多个具有较高权限的节点，可以是可 信第三方，也可以是协商制定有关规则，其他节点只有经过相应授权后才可访 问数据，参与维护。 6. 数字货币：区块链1.0 旨在解决交易速度、挖矿公平性、能源消耗、共识方 式以及交易匿名等问题，参照物为比特币（BTC）。区块链2.0 旨在解决数据隐 私、数据存储、区块链治理、高吞吐量、域名解析、合约形式化验证等问题， 参照物为以太坊（ETH）。