XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用强
rmonocypher：使用强现代密码学易于加密R对象
光生物包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 a.illuminant.spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 A2T。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>11吸光度。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>12吸收。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>15 add_attr2tb。 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>。。。。。。。。18 AFR2T。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21 Any2t。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23 as.calibration_mspct。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。18 AFR2T。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 Any2t。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 as.calibration_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 as.calibration_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 as.chroma_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 as.chroma_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 as.cps_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 AS.CPS_SPCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 as.filter_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 as.filter_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 as.generic_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 as.generic_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 as.matrix-mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 AS.Object_MSPCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 as.Object_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 as.raw_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 AS.RAW_SPCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 as.reflector_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 as.reflector_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 as.Response_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 as.Response_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 as.solute_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 as.solute_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 as.source_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 as.source_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 as_energy。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 as_quantum。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 AS_QUANTUM_MOL。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55平均_spct。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5655 AS_QUANTUM_MOL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55平均_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56
HDANOVA：方差的高维分析 HIMA：高维中介分析 pqrbayes：贝叶斯惩罚分位数回归 rmonocypher：使用强现代密码学易于加密R对象 Photobiology.pdf 素食主义者：生态多样性 GDM：广义差异建模
apca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 ASCA。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 ASCA_FIT 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2 ASCA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 ASCA_FIT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 ASCA_PLOTS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 ASCA_RESULTS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9块。data.frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10热。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11蜡烛。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12个dummyCode。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。10热。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11蜡烛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个dummyCode。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 Extended.Model.Frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 limmpca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 Model.Frame.asca。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 MSCA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 PCANOVA 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17个pcanova_plots。 。 。16 PCANOVA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个pcanova_plots。。。。 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>19 pcananova_ sensults。 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>。 div>。 div>20个永久性。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21中心。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22时图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 UPDATE_WITHOUT_FACTOR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24
使用强大的细粒访问策略增强基于格子的安倍
保护敏感数据在各个领域至关重要，包括信息技术，网络安全和医疗保健记录。在大型网络中实施加密数据的精确访问策略至关重要。基于属性的加密（ABE）是解决此挑战的解决方案，同时启用加密和访问控制。由于量子计算的进步，量子安全措施的重要性越来越大，对加密数据的量子抗性访问控制机制的需求越来越不断提高，这是基于基于晶格的属性加密所指的。但是，一些现有的基于格子的安倍计划缺乏对细粒度访问政策的强大支持。本文介绍了改进的基于关键策略属性的加密（KP-ABE）方案，该方案扩展了超出阈值门以支持任何布尔电路。在无法区分的CPA游戏下，在选择性安全模型中以错误（LWE）的假设为基础，拟议方案的安全性基于学习。值得注意的是，该方案非常适合布尔函数的分离正常形式（DNF）表示，为加密数据提供了增强的灵活性和访问控制机制的安全性和安全性。
增强采用强度
*通讯作者的电子邮件：norsida@upm.edu.my在全球范围内，气候变化是一个重大的发展挑战。撒哈拉以南非洲尤其容易受到气候变化的负面影响，因为该地区的适应能力低以及过度依赖雨水养农业对粮食安全和生计。促进气候信息可访问性，以改善农民对气候智能适应实践的采用强度。这项研究的目的是检查气候信息访问，这是气候智能适应实践的驱动力。这项研究利用了加纳北部地区475个小农户的主要数据。拟合内源性转换泊松回归模型，以检查访问气候信息的决定因素，以及随后访问气候信息对气候智能适应实践的采用强度的影响。根据这项研究，获得气候信息的访问是内源性的，并且受性别，农业经验，非农业收入以及小农户收听广播的次数的积极影响。年龄，农场收入，获得扩展，教育，非农业收入，农场经验，温度的感知和获得气候信息的机会，因此对小农气候智能适应实践的采用强度产生了重大影响。基于这些结果，我们建议气候变化和农业计划应鼓励小农订阅以获取气候信息，以促进采用众多气候智能适应实践。在这种情况下，要向小农户提供气候信息，扩展代理应该是主要目标。收入的很大影响是农场和非农业收入对采用气候智能适应实践率的速度是该研究的主要发现之一。我们认为，农业计划应包括改善小农户农民的农场和农业收入的方法，使他们能够加强其气候智能适应实践的采用。关键字：泊松，内源性，开关，回归，随机，实用程序，模型。
使用强化学习无人机...
在准备无人驾驶汽车（UAV）进行监视或恐怖主义的情况下，本研究提出了一种使用欺骗信号来指导无人机到达目标点的技术，该信号会干扰全球导航卫星系统（GNSS）。但是，用于欺骗的基于Waypoint估计的方法需要重复计算，从而使实时处理具有挑战性并降低其对目标点变化的响应能力。本文提出了一种使用强化学习的技术，该技术通过动态学习和适应飞行状态的变化而无需估算飞行状态，从而实时指导无人机欺骗路径。为了有效地学习实时飞行状态变更数据，利用了优势行为者（A2C）强化学习模型。在模拟中，开发了通过增强学习实时控制飞行的欺骗路径的模拟。应用了所提出的增强学习模型，并通过模拟实验验证了增强学习模型，在该实验中，更改了引导欺骗的目标点。
使用强制振动从培养过程中取出离心
细胞培养的最新进展显着影响了各种领域，包括药物发现和再生医学。因此，越来越需要最大程度地减少细胞培养过程中涉及的污染风险和劳动力。传统的细胞脱离方法通常采用蛋白水解酶，然后采取离心酶以在细胞脱离后去除这些酶。此过程通常需要大量的手动干预，这可能导致细胞质量的潜在污染和恶化。在这项研究中，我们提出了一种新型的细胞脱离方法，即使在胰蛋白酶化时间较少的情况下，也消除了离心的需求。我们的方法涉及减少胰蛋白胰蛋白酶的持续时间，在完整细胞脱落之前收集胰蛋白酶，然后在培养基中使用强制振动脱离细胞。我们进行了实验以优化酶处理时间和振动条件。我们的结果表明，该方法达到了从培养表面的82.8％的细胞脱离率。这些发现表明所提出的细胞脱离技术可有效从培养基底物中去除细胞和以下亚培养过程，而无需离心。
使用强化的多人游戏的AI代理...
类似于Alphastar [3]中采用的方法，这项研究强调了实时适应性和决策。尽管取得了重大进步，但挑战仍在处理高维输入，设计有效的奖励系统以及在动态场景中确保稳健的性能[4]。本研究通过实施一个模块化框架来解决这些问题，该框架将有效的数据预处理，可扩展体系结构和迭代培训策略集成在一起。2。文献调查加强学习（RL）已确立自己的强大方法，用于开发能够在动态和高维环境中运行的智能代理。其在多人游戏中的应用引起了重大的研究兴趣，从而在自适应策略和强大的决策框架方面取得了进步。Togelius和Yannakakis（2017）强调了深度强化学习（DRL）对通用视频游戏AI的潜力，强调了环境界面的重要性，在这些界面中，代理可以感知国家，采取行动并根据反馈来优化决策。这种方法已被证明有效地开发了能够响应复杂游戏机制的适应性代理。同样，Vinyals等人。（2019）展示了DRL在Starcraft II中的功能，在那里，代理商学会了通过广泛的
使用强化学习的信用评分模型-IJRPR
这项研究强调了增强学习（RL）技术，特别是Q学习的应用，以自动化和改善贷款批准中的决策过程。通过利用各种客户属性，例如年龄，收入，信用评分，婚姻状况，教育和就业 - Q学习模型经过培训，可以准确有效地评估贷款资格。这些不同因素的整合不仅提高了贷款批准流程的公平性和透明度，而且还为金融机构的更有利可图的贷款策略做出了贡献。模型从以前的交互中学习并根据奖励与银行的运营目标相吻合的决策的能力，使其成为现代贷款环境中的宝贵资产。
美国按房产类型划分的能源使用强度
概述 此参考表旨在帮助您将您的房产的能源使用量与类似房产的全国中位数（或中点）进行比较。 对您的房产进行基准测试 在 Portfolio Manager 中进行基准测试时，我们建议您重点关注建筑的主要功能（或主要活动）。首先从下表中选择您的主要功能，然后输入尽可能少的其他使用类型。使用单一使用类型对您的建筑进行基准测试将最接近您的建筑在参考数据调查中的记录方式，因此可以最准确地与中位数性能进行比较。 在某些情况下，建筑可能具有多种截然不同的用途。例如，办公室和酒店共用一栋建筑。在这些混合用途设置中，输入多种使用类型是合适的。所有房产类型的定义均可在以下网址找到：www.energystar.gov/PMGlossary。 使用中位数场地和源能源使用强度 (EUI) 全国中位数源 EUI 是所有建筑的推荐基准指标。中位数是全国人口的中间值——一半的建筑消耗更多的能源，一半消耗更少的能源。在比较相对能源性能时，中位数比平均值（算术平均值）更准确，因为它更准确地反映了大多数房产类型的能源使用的中间点。该表显示了场地 EUI 和源 EUI 的中位数。场地 EUI 是您可能在水电费账单中熟悉的。场地 EUI 包含所谓的一次能源（即天然气等原始燃料）和二次能源（即电力或区域蒸汽等转换产品）。源能源提供了将一次和二次能源类型组合成一个公共单位的最公平的方式，确保任何建筑都不会根据其能源来源或效用获得积分或罚款。您可以在 www.energystar.gov/SourceEnergy 了解有关源能源及其计算方式的更多信息。我们强烈建议您使用源 EUI。虽然几乎所有商业建筑类型都有一个全国中位数来源 EUI，但有些（以青色表示）还会有 1-100 的 ENERGY STAR 评分。该评分评估一栋建筑相对于其同类建筑的表现，类似于中位数能源使用值，同时也会根据气候和商业活动进行调整。您可以在以下网址了解有关评分的更多信息：www.energystar.gov/ENERGYSTARScore。了解参考数据表格中最右边的列表示我们用来确定同类建筑中位数性能的参考数据源。为了计算全国中位数，我们始终依赖全国代表性数据。对于大多数房产类型，参考数据来自商业建筑能耗调查 (CBECS)。这是由美国能源部能源信息署进行的一项全国性调查（有关更多信息，请访问：http：//www.eia.gov/consumption/commercial/ ）。数据中心、废水处理厂和多户住宅参考了另外三项调查。有关这些调查的更多信息，请参阅每种物业类型的技术参考文件。
#世界蚊子日，让我们用强大的工具组合来抗击疟疾
在抗击 #malaria 的进程停滞了 10 年之后，我们现在有三个强有力的理由相信我们能够取得进展：第一代 #疫苗、扩大化疗和新型杀虫剂。这些工具结合起来可以改变疟疾预防并挽救生命。#WorldMosquitoDay