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World File Search System混乱
S-box设计利用3D混乱地图进行加密...
在过去的几年中，图像处理技术和通信网络领域取得了重大进步。确保在有线和无线通信中保护敏感信息至关重要，因为数据的立即移动[1-3]。多媒体和视觉内容的利用在各个领域已广泛，包括军事和医务人员数据的传播。过去，传统的加密方法被用于加密照片，但它们的有效性不足以加密较大的图像[4-6]。因此，已经对几种图像加密技术的开发进行了研究。基于混乱的加密研究是这些主题之一[7-10]。混沌系统与密码学之间存在很强的相关性[11]。混沌系统具有随机性，启动参数，控制灵敏度和成真，这符合密码学的基本标准[12，13]。混沌系统创建的价值的确定性和极其不可预测的性质为加密系统提供了可观的好处。这些品质已被用来基于混乱[14-17]进行更多的加密研究。随机数序列是由随机数发生器专门为加密而产生的[18-20]。S-box是块加密系统中的重要组件，负责执行混乱操作。利用
政治混乱令韩国经济承压
“我曾担任志愿者，跟随中国村官并与他们一起工作。我看到他们真正了解村民面临的问题以及村民的需求。村民们把当地官员视为中国政府派来照顾他们的人。这是非常温暖的，也是中国独有的。
自主叉车在混乱的物流工厂内导航
摘要：本文介绍了在打印工厂混乱且不断变化的环境中自动叉车导航应用程序的完整体系结构。根据可用导航轨道从现有的道路网络中选择全局路径。然后，一个本地路径规划仪与路径跟踪控制器相结合，可以使自主机器人导航。有限状态机器（FSM）体系结构确保在任务期间机器人的不同操作模式之间的过渡，包括避免障碍物。导航走廊是动态定义的，并通过跟踪控制约束的定义来尊重，并始终考虑安全有效的导航，并考虑到拥挤的工厂中叉车的空间约束。在ROS凉亭中模拟了一个叉车机器人及其环境，以验证该方法，然后在实际机器人原型上进行深入的实验，并在现实的操作场景中实时估算其实时性能。
塑料行业的混乱数学：
此外，该行业称之为回收利用的几种技术，例如“低温回收”（将塑料切成较小的碎片）和塑料被降低为“垃圾衍生燃料”或“垃圾到浪费的燃料”。这两者都是燃烧燃料塑料废物的方法，可释放大量的二氧化碳和有毒化合物。将塑料转换为燃料不是回收的。燃烧塑料不会导致循环经济，因为这是一个线性过程。化石燃料被提取，变成塑料，使用，处置并燃烧。资源丢失并转换为碳排放。出于这个原因，许多国家明确指出，将塑料转换为燃料不能被称为回收利用（例如，请参阅《欧盟废物框架指令》）。
基于混乱理论和细胞自动机的使用的使用
通过公共渠道交换大量信息已成为日常发生，这种情况在可能发生网络攻击的情况下会产生巨大的风险，并激发学术和科学界制定新的强大安全计划。该研究的目的是使用数学和人工智能工具来提出新的安全计划。下面介绍了用于文本的加密货币算法的设计和实现。所采用的方法包括使用细胞自动机检测载体图像的边缘，利用颜色对比度的多样性以及Tinkerbell混沌吸引子生成两个伪随机序列：一种用于加密方案，而另一个用于选择载体图像的边缘像素图像的边缘像素图像隐藏。此外，还包括一个验证阶段，其中接收器提供了一个代码以确认未更改stegoimage。使用Diffie-Hellman算法在发件人和接收方之间共享系统密钥。对所提出的算法进行了一系列地理和加密性能测试，包括熵分析，均方根误差（MSE），相关系数，关键敏感性，峰值信号 - 噪声比（PSNR），归一化的根平方误差（NRMSE）以及结构相似性指数（SSI）。将PSNR，MSE和SSI测试的结果与科学基准进行了比较，揭示了与信息安全标准保持一致的指标。最后，由于学术练习的结果，对加密货币算法进行了整合，其指标使其可能适用于现实世界中的环境。
混乱理论和全球变暖：可以预测气候吗？
尽管通常不可能预测混乱系统的特定未来状态（尚未知道在2012年12月21日在俄勒冈州将在俄勒冈州的哪种温度），但仍然有可能对整个系统的行为提出统计要求（俄勒冈州2012年12月的2012年12月温度很可能比其2012年7月的温度更冷）。气候系统有混乱的组成部分，例如El Nino和流体湍流，但它们的长期影响远低于温室效应。这有点像飞机在暴风雨的天气中飞来飞来：它可能会瞬间被燃烧，但它仍然可以从一个机场转移到另一个机场。
Redwood Materials 的电池金属回收缓解了矿山的混乱
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生物标志物释放：从混乱到基因组数据清晰度的编程管道
生物标志物分析在诊断和临床试验中越来越重要，不仅在肿瘤学，而且在其他领域，随着洞察力获得的见解为个性化疗法铺平了道路。通用术语“生物标志物”包括多种生物分子，这种多样性也适用于其分析方法的类型。一种有希望的情况是使用遗传数据，可以通过下一代测序（NGS）获得。在基因组学领域工作，统计程序员面临着处理大量主要非结构化原始数据的挑战。在这里，我们显示了一个模范管道，该管道详细介绍了NGS数据的处理以创建最终分析集。因此，我们通过使用公共数据库来解决数据标准化，协调和注释基因组数据的问题。分享有关此类工作流程的见解有望提高对生物标志物分析及其解决方案挑战的认识。引言近年来，通过在临床试验中引入大数据应用的彻底改变了患者护理。基因组测序为个体之间的高个体间变异提供了见解，得出的结论是，有可能将疾病定制为个体特征。1因此，个性化医学（也称为精密医学）已进入临床试验领域。通常认为这两个术语是类似的，但“个性化”一词引起了人们的关注，因为可能会误解为每个人的独特开发。精密医学的目标是什么？精确医学旨在使用生物标志物（个体特征）将个体分类为不同的亚群，以量身定制其医疗。分类可能基于对特定疾病的敏感性，疾病的潜在生物学或对特定治疗的反应。因此，个性化医学与常规疗法有所不同，因为它的重点是最有可能受益于这种治疗方法，支付费用和副作用的个人，这些人可能会通过常规疗法而产生。2基于这些分类，可以开发有针对性的方法，这些方法主要具有高度选择性与低级毒性相结合。3一个突出的例子是小分子抑制剂克罗唑替尼，该抑制剂用于NSCLC患者ALK或ROS1基因融合的靶向治疗方法。4–6在这种情况下，两种融合会导致肿瘤发育，因此可以充当基因组生物标志物。通过在诊断中使用它们，可以缩小多达7％4-6个NSCLC患者的小亚种群，这些类型的融合因子对克里佐替尼敏感。然而，这种目标方法也可能有一些陷阱，因为可能有一定数量的子人群中对该疗法没有反应，或者在一段时间后停止反应，这会导致疾病的进一步发展或复发。这是基于耐药性的共同现象，耐药性是精密医学中的另一个热门话题。虽然先前存在的抗性被称为“主要抗性” 7，但仅在治疗期间或由于治疗而形成的机制被称为“获得的抗药性”。8种耐药性的原因可以是多种原因，但是主要的机制是靶基因3中的突变，也称为靶标突变9，其中癌细胞试图逃避给定的疗法。除了其他机制（例如表观遗传变化）外，耐药性的另一个常见原因是肿瘤细胞用于提供持续信号传导的下游信号传导基因突变。这些类型的遗传改变通常称为脱靶突变9，并且可以发生在不同的基因亚型中，这些基因类型通常分为三类：癌基因，肿瘤抑制基因（TSG）和具有模棱两可作用的基因。致癌基因通常介导信号传导以用于细胞的生长和细胞分裂，而TSG速度减慢甚至抑制了这种信号并介导凋亡。这些亚型的突变变化会导致癌基因的激活增加或TSG抑制，这可能导致大规模和不受控制的细胞生长，例如肿瘤细胞。模棱两可的基因可以用作癌基因或TSG，具体取决于各自的细胞信号传导。可以使用遗传数据来分析提到的各种遗传异常，在该数据中，这种抗性突变（无论是靶向）被视为生物标志物。
学习用交互式视觉失败预测掌握混乱中的
摘要 - 现代仓库处理数百万个独特的物体，这些物体通常存储在密集的容器中。为了在此环境中自动化任务，机器人必须能够从高度混乱的场景中挑选各种对象。现实世界学习是一种有前途的方法，但是在现实世界中执行选秀权是耗时的，可能会导致昂贵的失败，并且通常需要大量的人类干预，这会导致操作负担并限制数据收集和部署的范围。在这项工作中，我们利用交互式探针在不完全执行选片的情况下视觉评估杂物中的grasps，我们称为交互式视觉失败（IVFP）。这可以在执行过程中对GRASP的自主验证，以避免昂贵的下游失败以及自主奖励分配，从而提供监督以连续塑造并改善机器人在现实世界中的经验，而无需不断需要人类干预。通过在RESTARTH RE1机器人上进行实验，我们研究了IVFP对绩效的影响 - 无论是在有效的数据吞吐量和成功率方面，都表明这种方法会导致掌握单独接受人类监督的政策的政策，同时需要减少人为干预。代码，数据集和视频，请访问https://robo-ivfp.github.io