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保真度衰减和在随机量子电路中积累的误差
本文研究了随机量子电路中的保真度衰减，重点是掉期操作。所考虑的模型交织了具有任意排列的2量门的层。作者分析了通过故障掉期门的组合实现的2 Quibit门和故障排列的效果。为了易于分析，该模型由可解决的模型替代，其中置换量用π→𝑅π𝑅取代，以从HAAR随机分布中取样。
通过分析机器学习模型中的特征子集来支持人工智能可解释性
无论是在临床研究还是风险因素计算中，机器学习算法都可以在许多医学领域中找到。这给这些算法的使用带来了重大挑战 - 特别是在伦理背景方面 - 如监管方面、可解释性或互操作性 [1]。对于这项工作，我们提出了一个关于特征贡献可解释性的特殊观点。也就是说，这不应被视为一种应用手段，而是一种更好地理解潜在问题的方法。我们的重点是人类可理解的特征子组及其各自的重要性分数的组合。特征重要性分析是机器学习模型检查和解释的主要组成部分。问题出现在解决问题的基础之上，例如在分类中，为什么对某个类别的决定是那样的。这种分析背后的方法可能因问题和模型的不同而有很大差异。我们接下来重点介绍置换重要性分析 [2]。在这里，基于测试集分析预测准确度的变化。对正在研究的特征进行置换，并将预测与未修改的特征进行比较。因此，该方法不依赖于预测过程的具体实现，因此可以应用于任何基于特征的监督机器学习模型。
聚合物溶液的流变特性和提高乌兹别克斯坦高粘度油田发展效率的方法
摘要。本文介绍了研究聚合物溶液的过滤特性和多孔培养基中位移过程的机理的实验研究结果。给出了专门设计的实验室设置中实验研究的方法。在目前的工作中考虑了聚合物K-9的流变特性。同时，在实验中发现了在多孔培养基中过滤的K-9聚合物的粘弹性颗粒的松弛时间。此外，通过在人工创建的储层模型上，通过聚合物溶液对沥青质物质的油位移的实验研究结果，以确定聚合物溶液的最佳浓度和轮辋的大小，以增加油回收率。对高粘度油的置换的实验研究，水rim的置换表明，这种方法在聚合物溶液浓度的变化范围内，无水和储层的最终油回收率最大的增加0.2-0.4％，其大小超过了储层的油脂饱和体积的70％。通过聚合物溶液对高粘度油的位移的研究表明，这种在实践中增加石油回收因子的方法并不总是在经济上是可行的，因为需要确保高注射压力和高浓度昂贵的聚合物溶液。
轻型加密块密码块的硬件构造具有错误检测机制
摘要加密算法QARMA是一个轻巧的可调节块密码的家族，可以在诸如内存加密和键入哈希函数的构建等应用程序中获得。在硬件中利用轻度安全性具有将机制采用电池约束的使用模型，包括可植入和可穿戴医疗设备。这个轻巧的块密码利用了一个取代置换网络（SPN），该网络的灵感来自诸如王子，螳螂和中部的块密码。此外，它使用三轮偶数拼写方案而不是FX-construction，其中央置换量无关紧要和键盘。在本文中，我们介绍了有关QARMA变量，Qarma-64和Qarma-128的错误检测方案，据迄今为止，尚未提出这一点。我们介绍了基于逻辑的实现的派生，随后，我们为基于LUT的方法提供了基于签名和交错的基于签名和基于签名的方案的派生。为紧凑型，份额和优化的S-box提供了提供的新的基于签名的错误检测方案，包括环状冗余检查（CRC）。此外，通过编码操作数的重新计算允许架构对抗瞬态和永久性故障。此外，这些方案在轨道可编程阵列（FPGA）硬件平台上进行了基准测试，在该平台上，performance和实现指标显示可接受的开销和退化。拟议的方案的目的是使该轻质调整块密码的实现更加可靠。
2025 -LA Active
主要的关节置换量，包括从主要医疗福利支付的髋关节和膝关节更换。可容纳该计划的DSP医院。如果在非DSP医院自愿获得服务，则将适用于医院帐户20％的共同支付。髋关节或膝盖替换设备从计划的首选提供商限制为每台设备的适用协议费率，如果从非偏爱的提供商获得的情况下，
Sun Bear Biofuture案例研究最终Eng
Sun Bear的产品有可能取代广泛用于化妆品，食品，烘焙食品和生物燃料的棕榈油。棕榈油是一种具有独特成分和高生产率的通用物质。，但全球种植棕榈油的主要缺点是农作物每年释放5亿吨二氧化碳。这是由于雨林的破坏，这种雨林经常置换稀有的雨林栖息地和物种，这是许多人在世界各地意识到的危机。
