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统计入侵检测和与耦合的量子通道中的窃听：多重准备和单准备方法
抽象经典，即非量词，通信包括具有多输入多输出（MIMO）通道的配置。一些相关的信号处理任务以对称方式考虑这些通道，即通过将相同的角色分配给所有通道输入，并且与所有通道输出类似。这些任务特别包括通道识别/估计和通道均衡，并与源分离紧密连接。他们最具挑战性的版本是盲人，即当接收器几乎没有关于发射信号的事先知识时。其他信号处理任务以不对称的方式考虑经典的通信通道。这尤其包括当发射器1通过主唱机向接收器1发送数据时的情况，而“入侵者”（包括接收器2）会干扰该通道以提取信息，从而执行所谓的窃听，而重新CEN-CETER 1可以瞄准检测该侵入率。上述处理的一部分
组合技术和相关图像处理，用于弹性体中包含物的定量统计表征
1 ENSTA B RETAGNE , UMR CNRS 6027, IRDL, F-29200 B REST , F RANCE 2 V IBRACOUSTIC – CAE D URABILITY P REDICTION D EPARTMENT , 44474 C ARQUEFOU , F RANCE 3 N ANTES U NIVERSITÉ , E COLE C ENTRALE N ANTES , CNRS, G E M, UMR 6183, F-44000 N ANTES , F rance摘要弹性材料的特性受到成分和详细过程所产生的夹杂物的强烈影响。提出了一种方法，以根据其化学性质区分弹性体中对疲劳有害（大于几µm）的夹杂物，并使用足够的统计数据进行定量表征它们。使用三种技术并进行了比较：数字光学显微镜（OM），与能量分散X射线光谱相关的扫描电子显微镜（SEM）和X射线微计算机层析成像（µ-CT）。六种材料用于挑战该方法。除了通常的金属氧化物和碳黑色附聚物外，突出显示了三种非典型夹杂物，从而产生了特定的检测困难。与经典的阈值方法相比，开发了一个相关的图像分析过程，以自动和准确地检测获得的图像的包含物。不同夹杂物种群的形态和空间分布。µ-CT是包含物的分类和统计表征的最全面，最准确的方法。此外，可以使用反向散射电子（SEM-BSE）或数字OM获得有关包含物尺寸分布的相关数据。SEM-BSE比数字OM提供了更准确的结果。简介橡胶部分的性能与化合物中成分的分散质量有关。该分散剂取决于所用的成分以及详细过程（混合，注射和固化）1。用于橡胶零件的典型成分包括碳黑色（CB）或二氧化硅填充剂和ZnO。对成分的良好分散对于获得均匀的混合物，良好的机械性能以及批处理和批处理之间的性质的一致性很重要。此外，夹杂物和团聚物在这些材料的机械性能中起关键作用。例如，疲劳损伤通常以CB的聚集体2或在二氧化硅聚集体3或金属氧化物2,4处引发。因此，重要的是能够表征填充物分散体和橡胶化合物中的夹杂物。的确，这种分散在空间和大小上的知识允许检查混合物的质量，优化过程参数，并在微观结构和感兴趣的属性之间建立链接。*通讯作者。matthieu.le_saux@ensta-bretagne.fr在文献中已经提出了许多技术，以分析橡胶材料中成分（基本上是CB）的微或宏分散因素：•通过透射光学显微镜（OM）5,6的材料（厚度上的几微米至几千微米）观察材料的材料（厚度几英尺）的效果。观察到的较暗和较明亮的区域分别对应于CB团聚物，并在切割过程中脱离了聚集体；该方法在1960年代被用作标准（ASTM D-2663方法B）。
具有海森堡限制相干性和亚硫化束光子光子统计
最近已经证明，激光可能会产生具有相干性（量化为光谱峰处的平均光子数）的固定光束，该光束缩放为激光器中存储的平均激发数的第四幂，这比标准或schawlow-limtlate limatation the the the the the激励数量。，nat。物理。17，179（2021）]。此外，在分析上证明，这是CW激光器定义条件下的最终量子限制（海森堡极限）的缩放，以及关于输出光束的性质的强有力的假设。在我们的相关工作中[Ostrowski等。，物理。修订版Lett。 130，183602（2023）]我们表明，后者可以被较弱的假设所取代，该假设允许高度亚dososonian输出梁，而无需更改上限尺度或其可实现性。 在本文中，我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息，并介绍了三个激光模型家族，这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。 这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。 这些激光家族的参数空间进行了数值研究，我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。 可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案，在P> 3中，每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性，而对于P <3，Heisenberg极限不再达到。 15，而不是p = 4。Lett。130，183602（2023）]我们表明，后者可以被较弱的假设所取代，该假设允许高度亚dososonian输出梁，而无需更改上限尺度或其可实现性。在本文中，我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息，并介绍了三个激光模型家族，这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。这些激光家族的参数空间进行了数值研究，我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案，在P> 3中，每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性，而对于P <3，Heisenberg极限不再达到。15，而不是p = 4。此外，在以前的政权中，我们得出了与数字一致的这三个激光家族中每个激光族的光束相干性的公式。我们发现最佳参数实际上是p≈4。
在LIBS光谱框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程
Ludovic Duponchel，CécileFabre，Bruno Bousquet，Vincent Motto-Ros。在Libs Specy-troscopy框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程。SpectroChimica Acta B部分：原子光谱学，2023，208，pp.106776。10.1016/j.sab.2023.106776。hal-04191568
基于统计特征和自回归模型的癫痫发作的分类和检测
癫痫的诊断和治疗在很大程度上取决于脑电信号样本中癫痫发作的鉴定。本文主要集中于鉴定癫痫发作和基于EEG信号的分类，该特征的三个重要统计特征优先考虑EEG信号的非平稳特征，即复杂性，能量波动和自回旋模型，以表示独特的癫痫发作模式。测量复杂性的样品熵（SE）的三个特征，一种平均Teager Energy（MTE）之一，它测量了与癫痫发作相关的暂时性能量波动，而四种自回归（AR）建模技术提出了一种新颖的癫痫发作方法。基于线性相关性，AR模型用于表示独特的癫痫发作模式。为了训练AR模型，将信号分为图像前（塞氏症前）和间歇性（非西部）段。在检测阶段，通过滑动窗口计算了EEG信号的MTE和SE特征样本，并利用AR模型预测以下样品。本文表明，MTE，SE和AR模型共同产生了有希望的癫痫发作结果。这种方法在识别癫痫发作和非塞亚零件方面的敏感性和特异性优于现有方法。所提出的方法有可能用于实时癫痫发作检测应用，从而促进癫痫患者的及时诊断和治疗。
朝鲜经济的朝鲜统计和研究
1第二个方面是统计是所有官方声明的一部分。一般，一个社会主义国家不是通过法律而是通过命令来管理的。这些命令在朝鲜被称为“内阁法令”，其中大多数包括统计数据。例如，旨在集中于在中央当局购买和销售谷物以维持其在1950年代维持其食品配给系统的内阁法令，其中包括重新的作物统计数据。这只是一个足够的一个，实际上，统计数据被置于其他官方文件中，例如“人民经济发展计划”，《社会主义旗帜》和高级会议中的陈述，包括SU Preme Preme Preme人民议会。
半导体芯片中的工程两次波函数和交换统计数据
高维纠缠的光状态为量子信息提供了新的可能性，从量子力学的基本测试到增强的计算和通信效果。在这种情况下，自由度的频率将鲁棒性的资产结合在一起，并通过标准的电信组件轻松处理。在这里，我们使用集成的半导体芯片来设计直接在生成阶段的频率键入光子对的波函数和交换统计，而无需操作后。量身定制泵束的空间特性，可以产生频率与年轻相关，相关和分离状态，并控制光谱波函数的对称性，以诱导骨气或费米子行为。这些结果是在室温和电信波长下获得的，开放有希望的观点，用于在整体平台上使用光子和光子的量子模拟，以及利用反对称高度高维量子状态的通信和计算方案。
Riviera准备学校管理 Steamcamps 技术仓库与成像中心 探险家课程指南2025-2026 2024-25论文竞赛ditial Flyer 2024-2025杰出的教师评论标题 MCS AP统计单元124-25 蒸气让我们清除空气... 第1章探索数据 Caron的Prep Program 资本项目计划 四年级通讯（2025年1月） 25-26高中课程目录 教学监视器我负责：... 连续改进计划/周转... b'' 单元2：屏幕时间荣誉7年级语言艺术 第30区 - AI信念和实践 b'' 黑河公立学校中学课程注册表 出于良心的原因疫苗豁免 惠特莫尔教室资源23-24 每天都是新的一天！ 林地基督教学院 2526-08暑期学校老师机器人 防止战略 - 2024年1月 多伦多大学夏季预先...
转学学生的课程和学分在另一所经认可的学校获得的学生的课程和学分未反映在Riviera预备学校成绩单上。为了大学申请目的，必须向Riviera成绩单提交派遣学校的成绩单。成绩单上的累积级平均值反映了Riviera预备学校所学的课程。对于第一个季度结束后转学的学生，课程的最终成绩计算反映了上一季度的第一季度和后来的里维埃拉（Riviera）。第一学期结束后转学的学生将在上一学期获得前学期成绩单的半学分，并在里维埃拉（Riviera）的成绩单上获得了第二学期的半学分。上一所学校的半学分累积GPA将不会被纳入里维埃拉的成绩单中。第三季度结束后转学的学生将在上一学期的第一学期获得一半学分。第二学期学分的计算将反映出上一所学校的第三季度以及随后的第四季度和Riviera的考试成绩。