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（翻译接收）：描述性翻译b。文字翻译C.计算d。反义词翻译e。概括3。百科全书词典是：拼写字典b。内部疾病手册p。 “学校大百科全书词典” D.大型医学百科全书e。 “儿童百科全书”4。选择相应的（e）选项。翻译转换（分类ya.i。 div>recceria）：A。语法b。计算C.更换d。省略e。词典5。语言词典是：单语言词典。b。方面词典。C.多词字典。d。行业词典。E.综合词典。6。 div>选择相应的（e）选项。热情，可靠且积极进取的临床医生，他们为一般手术服务专家注册服务申请提交申请。- 有目的且可靠的
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在这里，我们要求一些不同的东西：我们希望供奉献者说服verifier供供者知道一些东西。供者说服verifier的x∈X还不够，因此y = f（x）。应确信verifier fifier知道这种解决方案x。我有时会在此处称x为“证人”。甚至开始构建这样的证明系统，我们首先必须回答一个哲学上的问题：“知道某事？”意味着什么？更具体地说，图灵机器“知道某事”是什么意思？在希望构建“知识证明”之前，我们需要定义知识。在这种情况下，加密摄影师为“知识”提出了非常聪明，非常自然的定义。这是事后显而易见的那些定义之一，但在您看到它之前一点都不明显。这个想法是要说一个供者“知道x”，如果它是类似的定义，可能同样适用于定义人类知识。在足够剧烈的相互作用下，可以从摊子中提取X。特别是，我们会说，如果有一种有效的算法，可以从任何贵族p ∗中“提取”证人x，从而使verifier具有良好的可能性“提取”证人x，我们会说一个交互式证明具有知识。为简单起见，我们将自己限制在供者发送第一个消息的三个移动协议中。我们会说，该协议是否可以从这对接受的成绩单中提取证人，可以满足知识的声音。这些有时称为“ Sigma协议”。在这三个移动协议中，我们可以考虑运行P ∗ for-ward以获取一个接受的成绩单（V，C，Z），然后将P ∗重新打开，直到Verifirer向其发出挑战的那一刻，然后在另一个挑战中再次进行挑战，以获得第二个笔录（V，C c'，z'）。
签名 - sac.gov
本期《Signatures》的重点是：行业对遥感活动的贡献。《Signatures》编辑团队就这一主题编写了许多有趣的文章。业内多位专业人士就这一焦点主题撰写了简短生动的文章，为本期特刊做出了贡献。他们的文章很好地展现了技术和研发工作。除了常规专栏之外，本期还包含对 ISRS 总裁兼印度空间研究组织艾哈迈达巴德空间应用中心主任 Ranganath R Navalgund 博士的采访以及对一些行业领袖的采访。我感谢所有作者、行业领袖、祝福者和 Navalgund 博士对《Signatures》的贡献。我相信 ISRS 会员和行业专业人士将从本期提供的信息中受益匪浅。
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摘要：脑肿瘤是一种有害的癌症，是最低的五年生存率之一。神经元经常使用磁共振成像（MRI）来诊断脑肿瘤的类型。自动化的计算机辅助工具可以帮助他们加快诊断过程并减轻医疗保健系统的负担。医学成像深度学习的最新进展显示出了能力的结果，尤其是在各种癌症的自动和即时诊断中。但是，我们需要大量数据（图像）来训练深度学习模型，以获得良好的结果。大型公共数据集在医学上很少见。本文提出了一个基于无人研究的框架，以解决此限制。我们在提出的框架中结合了两个生成模型：变异自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。最初在可用的MR图像的训练集上训练训练集后，我们交换了编码器– decoder网络。此交换网络的输出是一个具有图像歧管信息的噪声向量，并且级联的生成对抗网络样本在形成性噪声矢量而不是随机的高斯噪声中样本。所提出的方法有助于引用引文：艾哈迈德，b。太阳，J。；你，问。
