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简洁的芳香纤维旋转过程
1.0简介Aramid纤维（AFS）是一类高性能有机聚合物纤维，以其出色的机械性能，耐热性和化学稳定性而闻名。自1964年发明以来，AFS已成为从航空航天和防御到运动器材和电绝缘材料的广泛应用中必不可少的材料。[1-5]芳香虫的独特特性归因于其分子结构，该结构由酰胺基团相连的芳族环组成。在旋转过程中实现的高度分子取向也沿纤维轴赋予强度和刚度。商业AFS主要基于两种聚合物 - 聚（P-phenylene terephalamide）（PPTA）（PPTA），销售为Kevlar和Twaron，以及聚（M-phenylene isophthalamide）（MPIA）（MPIA），以商业上称为Nomex。近年来还看到了其他特种弧菌的出现，例如聚（P-苯基苯甲甲行唑）（PBO）和具有增强的热耐药性的杂环芳烃[6-9]。在过去的几十年中，已经采用了一系列干燥和湿的旋转技术来生产商业AF。旋转过程的选择取决于聚合物类型，所需的纤维特性和过程经济学。在本综述中提供了不同旋转方法以及芳香旋转技术的关键发展。最近的制造芳香
RFC 9741：简洁数据定义语言（CDDL）
控制器数组的元素需要是字符串（文本或字节字符串）。如果该数据项也是字符串，则控制操作员与数据项匹配，该字符串是通过连接数组中的字符串而构建的。此串联的结果与数组的第一个元素相同的字符串（文本或字节）。（如果数组中没有元素，则.join构造匹配两种空字符串，显然会受到控制运算符目标的约束。）在字符串中的字节序列上执行串联。如果串联的结果是文本字符串，则如果结果是有效的文本字符串（即有效的UTF-8），则结果字符的顺序仅与目标数据项匹配。请注意，与RFC 8949第3.2.3节中使用的算法相反，不需要所有单个字节序列进入串联以构成有效的文本字符串。
临界人格障碍样本页面简洁指南
本书的重点将是一种指导折衷和综合治疗方法的模型的开发。因此，BPD不必被视为主要植根于异常的脑电路，或完全是由于Trau Matic经验所致。相反，从基因与环境相互作用方面最好理解其发展。我将采用类似的模型来了解如何使BPD成功进行处理。在过去的几十年中，已经促进了专门为BPD设计的各种心理治疗方法，但是每种方法都倾向于仅描述针对患者使用的干预措施的一部分。在本书中，我提出了一个折衷的模型，该模型整合了许多来源的想法。我还展示了几种计划中的精心策划疗法如何帮助BPD患者。您不必参加课程或遵循手册来管理这些案件。
Open Ran：简洁概述-Pub H -Brs
抽象开放式RAN已成为蜂窝网络发展的一种变革性方法，解决了现代应用和高网络密度所带来的挑战。通过利用开放标准化接口相互连接的分类，虚拟化和基于软件的元素，开放式运行引入敏捷性，成本效益和增强无线电访问网络（RAN）域中的竞争。由O-RAN联盟规范驱动的开放式范式旨在改变电信生态系统。尽管有广泛的技术文献，但对于行业专业人员，研究人员和政策制定者来说，缺乏简洁的摘要。本文通过提供公开运行的简洁而全面的概述来解决这一差距。与以前的工作相比，我们的方法通过逐渐分解从以前的RAN Architectures中知道的不同组件来引入开放。我们认为，这种方法为已经熟悉移动通信网络的一般概念的人们提供了更好的理解。基于对开放式RAN的一般理解，我们介绍了关键的架构原理，界面，组件和用例。此外，这项工作研究了与采用开放式架构相关的潜在安全含义，强调了强大的网络保护措施的必要性。
简洁的语言范式（拍手），一个...
隔离一种方式，重点是理解或生产（例如，为了理解，fMRI：Binder等人。2000; EEG：Boulenger等。2011;用于生产。fMRI：Rizkallah等。2018; EEG：Rabovsky等。2021（EEG）。也值得注意的是，在神经影像学研究中主要检查的方式是理解的，而不是生产。例如，在fMRI中的两个荟萃分析中，对生产的研究最多属于包括理解的研究中的三分之一（Indefrey，2018； Walen Ski等，2019）。在本研究中，我们提出了一项框架工作，通过在同一试验中利用理解和生产来同时研究语言的两个方面：简洁的语言范式（CLAP）。进一步，我们将拍手与脑电图（EEG）结合在一起，鉴于它提供了具有出色时间分辨率的净神经元活动的直接度量，这是有用的
LaZer 库：基于格的零知识和简洁的量子安全隐私证明
格问题的难度为量子安全密码学提供了最有前途的安全基础之一。公钥加密和数字签名的基本方案已接近 NIST 和其他几个标准化机构的标准化，研究前沿已转向构建具有更高级隐私功能的原语。许多此类原语的核心是零知识证明。近年来，格关系的零知识证明（和使用格关系的零知识证明）的效率有了显著提高，目前它们为许多场景提供了可以说是最短、计算效率最高的量子安全证明。非专家（和专家！）使用这些证明的主要困难在于它们有很多活动部件，并且许多内部参数取决于人们试图证明的特定实例。我们的主要贡献是一个零知识和简洁证明库，它由简单易用的 Python 接口下高效灵活的 C 代码组成。没有任何基于格的证明背景的用户应该能够指定他们想要证明的格关系和范数界限，然后该库将自动创建一个带有内在参数的证明系统，使用 LaBRADOR 的简洁证明（Beullens 和 Seiler，Crypto 2023）或 Lyubashevsky 等人的线性大小（尽管对于某些应用来说较小）证明（Crypto 2022）。Python 接口还允许基于格的密码学中使用的常见操作，这将使用户能够在语法简单的 Python 环境中编写和原型化他们的完整协议。我们通过提供盲签名、匿名凭证、最近的 Swoosh 协议（Gaj-land 等人，Usenix 2024）中所需的零知识证明、证明 Kyber 密钥的知识和聚合签名方案的协议实现来展示该库的一些实用性。从大小、速度和内存的角度来看，其中大多数都是最有效的，已知的量子安全实例。
迫切需要对基于外泌体的干预措施进行清晰简洁的法规
Turner等。 （2023a）最近报道说，来自美国38家企业的60家诊所广告干细胞或基于外泌体的干预措施作为COVID-19的治疗或预防措施。 我们完全同意他们的说法，即“与干细胞，外泌体和其他再生医学产品有关的差距和解释性不确定性领域的国家，应发展和执行更全面的监管结构。''''Turner等。（2023a）最近报道说，来自美国38家企业的60家诊所广告干细胞或基于外泌体的干预措施作为COVID-19的治疗或预防措施。我们完全同意他们的说法，即“与干细胞，外泌体和其他再生医学产品有关的差距和解释性不确定性领域的国家，应发展和执行更全面的监管结构。'尤其是在全球范围内提供的基于外泌体的干预措施，不仅用于Covid-19，而且针对各种疾病和条件（Asadpour等，2023）。因此，迫切需要传播信息并澄清此类国家保护患者的法规。未能这样做可能会导致困扰的困扰，例如以下所述的日本病例，其中不仅患者面临严重并发症甚至死亡的风险，而且甚至没有人可以确定患者是否死亡。外xare体类型的细胞囊泡通过各种生物活性物质的转移来负责细胞间通信。目前正在评估它们作为诊断标记和向靶细胞提供疗法的手段（Abbott，2023）。根据Asadpour等人的说法。（2023），使用外泌体和127次使用细胞外囊泡的临床试验进行了288次临床试验。但是，目前尚无使用细胞外囊泡或外泌体（https://wwwww.isev.org/patient-information-and-safformation-and-safety-notice-notice-extracellular-vesomes-exosomes-exosomes-and-soposomes-and-unproven-疗法）的批准疗法，包括与人类人体有关的严重风险，包括严重的风险副作用SuchasmaSusmalignantTransTranstration，污染，不需要的免疫反应和毒性（Abbott，2023; https：//www.jsrm.jp/cms/uploads/2024/2024/05/05/news14993-2.pdf）。
用简洁的证明加强域身份验证
服务器身份验证向用户保证，他们正在与真正代表声称的域的服务器进行通信。今天，服务器身份验证依赖于认证机构（CAS），第三方对将公共钥匙签名为域。CAS仍然是Internet安全性的弱点，因为任何有缺陷的CA都可以为任何域发布证书。本文介绍了NOPE的设计，实现和实现评估，NOPE是服务器身份验证的一种新机制，该机制使用简洁的证明（例如，零知识证明），以证明存在将公共密钥链接到指定领域的DNSSEC链。DNSSEC的使用极大地降低了对CAS的依赖，并且证明的尺寸较小，可以与旧版基础架构的兼容性，包括TLS服务器，证书格式和证书透明度。不使用证明的效果最低，使客户的大小增加了约10％，并且需要超过1 ms才能验证。nope的核心技术贡献（将其推广）包括有效的技术，可以在简洁的证明中代表解析和加密操作，从而将证据的产生时间和记忆要求减少几乎数量级。
选择性感知：学习语言模型演员的简洁状态描述
最新的大型语言模型（LMS）越来越长的上下文。虽然这种趋势允许使用大量的SOTA LMS使用大量文本，但要求这些大的LMS处理潜在的冗余或无关紧要的数据，可以不必要地增加推理时间和成本。为了解决这个问题，我们提出了Blinder，该方法利用了一个小的易键率LM来采样最小的Inter功能集，从而最大程度地提高了下游LM的性能。Blinder训练具有价值头的LM，以估算下游LM的最佳输出的可能性。我们评估了盲目的盲目决策制定任务，该任务臭名昭著，臭名昭著的状态描述：nethack和机器人计划。Blinder在Nethack和Robot Planning中分别将LM Actor In-Actor In-In-Actor In-In-Actor In-In-Actor In-In-flongion降低了158％和54％，这分别代表了大量推断成本节省，同时又代表了绩效的提高。