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World File Search System枚举
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
有限深度的量子格子枚举
1 [1] Albrecht 等人“估计格子筛的量子加速” [5] Chailloux 等人“通过量子随机游动进行格子筛分” 2 [3] Bai 等人“量子格枚举的具体分析” 3 [2] Aono 等人“量子格枚举和调整离散剪枝”
量子格枚举的具体分析？
摘要：格约化算法（例如 BKZ（Block-Korkine-Zolotarev））在评估基于格的密码学的安全性方面起着核心作用。BKZ 中用于查找投影子格中最短向量的子程序可以用枚举算法实例化。枚举过程可以看作是在某些枚举树上的深度优先搜索，枚举树的节点表示系数的部分分配，对应于格点，即格基与系数的线性组合。这项工作基于 Montanaro 的量子树回溯算法，对量子格枚举的成本进行了具体的分析。更准确地说，我们在量子电路模型中给出了具体的实现。我们还展示了如何通过并行化组件来优化电路深度。基于设计的电路，我们讨论了格枚举所需的具体量子资源估计。
细菌和真菌隔离和枚举的方法
1。样本收集和处理•应根据标准化协议收集和处理样品，以最大程度地降低可变性并确保准确性。•应将样品正确存储，并及时运送到实验室以防止降解。2。设备和材料•所有用于分析的设备和材料都应进行校准和标准化，以确保准确性和精确度。•使用前应正确清洁和消毒玻璃器皿和其他实验室设备。3。数据分析和报告•应仔细审查和分析所有数据，以获得准确性和一致性。• Results should be reported in a clear and concise manner, with appropriate units and statistical measures included.4。文档和记录保存•所有程序和结果均应正确记录和记录，包括样本标识，日期和人员。•应彻底记录和研究标准程序或意外结果的任何偏差。
JACKIE：快速枚举全基因组单个
摘要 基于锌指蛋白、转录激活因子样效应子和 CRISPR 的基因组和表观基因组编辑和成像方法为研究基因组功能提供了强有力的工具。靶向序列设计对于这些实验的成功至关重要。尽管现有的设计软件主要侧重于设计特定元素的靶序列，但我们在此报告了 Jackie 和 Albert 的综合 K 聚体实例枚举器 (JACKIE) 的实现，这是一套用于枚举基因组中所有单拷贝和多拷贝位点的软件，这些位点可以合并用于基因组规模的设计，也可以与其他轨道一起加载到基因组浏览器中，以方便基于 Web 的图形用户界面设计。我们还实现了快速算法来识别靶向序列的序列邻域或脱靶计数，以便可以在合理的时间内在数百万个设计序列中识别出脱靶概率低的设计。我们展示了 JACKIE 设计的 CRISPR 位点簇在基因组成像中的应用。
Averrhoa bilimbi叶提取物作为1 M HCl培养基中低碳钢的有效且可持续的抑制剂：实验和DFT枚举
摘要通过重量，电化学阻抗光谱和预触动力偏振方法评估了1 M HCl溶液中低碳钢对1 M HCl溶液中低碳钢腐蚀的抑制作用。在303至333 K的各个温度下确定抑制效率。讨论了温度和抑制剂浓度对抑制性能的结果。通过langmuir等温线近似抑制剂的吸附特性。从活化能值中评估了提取层的屏障特性及其与表面的化学相互作用。得出了热力学参数系统，以确认实验发现，并洞悉低碳钢腐蚀抑制的机理。通过气相色谱 - 质谱（GC -MS）分析评估ABL提取物的植物化学成分，该分析表明，光化学成分具有伴有杂原子的功能组，表明它具有显着的腐蚀抑制性能。使用密度函数理论计算研究了活性成分的量子化学参数。扫描电子显微镜（SEM）和能量色散X射线光谱法（EDX）用于检查腐蚀和抑制的低碳钢样品的表面形态。紫外线 - 可见（UV）光谱和提取物的傅立叶转换红外（FT -IR）光谱以支持实验抑制数据。
附录 A：对象枚举集 - 产品文档
使用枚举集的属性和对象列在每个枚举表下方。当没有出现引用列表时，表示该特定枚举集没有属性或对象。没有引用的集合要么是通用的（例如，所有两个状态的枚举都可以映射到需要两个状态的枚举属性），要么是用于 Metasys 系统的原始设备制造商 (OEM) 应用程序。当集合用于 OEM 应用程序时，请查阅 OEM 文档以确定哪些对象和属性映射到每个枚举集。
附录 A：对象枚举集 - 产品文档
使用枚举集的属性和对象列在每个枚举表下方。如果未出现引用列表，则表示该特定枚举集没有属性或对象。没有引用的集合要么是通用的（例如，所有两个状态的枚举都可以映射到需要两个状态的枚举属性），要么是用于 Metasys 系统的原始设备制造商 (OEM) 应用程序。如果集合用于 OEM 应用程序，请查阅 OEM 文档以确定哪些对象和属性映射到每个枚举集。
SISO-REF-010-2016 枚举参考...
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