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第 15 区 - 塔尔萨区 - 美国陆军
8 天前 — 根据合同编号 DACW 56-85-C-0127 执行。T. 17N. COUNTY. WAGONER www. +]. (2). 距离. 428.96. 182.43′. 195. 30*. 136.60. 50.20. 177,50. 883.
第 23 区 - 美国陆军工程兵团，塔尔萨区
2022年10月19日 — dh se sve vata, ker。– 页面。那里。. •~•~• --- nurr MAN.以上平台是真实且正确的。合资企业。（0-31）。D-I。D-30。沥青路。距离。
Choptank River 牡蛎恢复区 A 区
2022 年 9 月 9 日 — \\wbcm.llc\data\Projects\2021121043200\Drawings\_JPA Permit Sketches 2021043200-SK-02.dwg。Choptank 路。附近地图。CHOPTANK 码头。
大 - 第五区
•Lisc QLA - “居民与当地组织之间的合作努力共同共同努力，共同创建目标和举措，以改善社区成员的生活质量”•神话般的第五名 - “重新定位和修改休斯敦的较弱社区，这是该市的第五个病房的中心及其传统的“ Mainter of the Main of Avil of Corrion”的层次，•corriv corriv corriv corriv liv liv corriv liv liv liv liv liv liv liv liv'• •健康社区 - “创建一种基于合作伙伴关系的社区健康和社区设计的合作和全面的方法”•“创建一种合作，全面的方法，并跨学科，政策和规模跨越真正的解决方案”•文化艺术” - “为建立5号病房的文化艺术区，<
与恶意演员联合学习的安全多方聚集
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，该协议是在两台服务器上构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
通过图卷积聚集对发育和脑部疾病的分类
基于图卷积的方法已成为图表表示学习的标准，但它们对疾病预测任务的应用仍然非常有限，这特别是在神经发育和神经发育生成脑疾病的分类中。在本文中，我们通过在图形采样中掌握聚合以及跳过连接和身份映射来引入Ag-Gregator归一化卷积网络。提出的模型通过将成像和非成像特征同时纳入图节点和边缘来学习歧视图形节点表示形式，以增强预测能力，并为基础的脑疾病的基础机械抗体提供整体观点。跳过连接使信息从输入功能直接流到网络的后期层，而身份映射有助于在功能学习过程中维护图的结构信息。我们根据两个大型数据集，自闭症脑成像数据交换（ABIDE）和阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了替补，以预测自闭症谱系障碍和阿尔茨海默氏症的异常。实验结果表明，与最近的基线相比，我们的方法的效率是几个评估指标的表现，分别在Abide和ADNI上的图形卷积网络上，分类的分类卷积网络分别获得了50％和13.56％的相关性改善。
DNA：精细颗粒类别发现的邻域聚集
从粗制的数据中发现细粒类别是一项实用且挑剔的任务，可以在对细粒度分析的需求和高注释成本之间弥合差距。以前的作品主要集中在实例级别的歧视上，以学习低级特征，但忽略了数据之间的半敏化相似性，这可能会预见这些模型学习紧凑的集群表示。在本文中，我们提出了DeNOCORE的邻域聚集（DNA），这是一个自我监督的框架，将数据的系统结构编码到嵌入空间中。特别是，我们检索了查询的k neart邻域，作为其积极的键，以捕获数据之间的语义相似性，然后从邻居那里汇总信息以学习紧凑的群集表示，这可以使细粒类别变得更加差异。但是，检索到的邻居可能会嘈杂，并且包含许多假阳性钥匙，从而可以降低学习式床的质量。为了应对这一挑战，我们提出了三个原则，以解决这些虚假的邻居以更好地表示学习。此外，我们从理论上证明我们框架的学习目标与聚类损失相同，该损失可以捕获数据之间的语义相似性以形成紧凑的细粒簇。在三个基准数据集上进行了广泛的例证表明，我们的方法可以检索更准确的邻居（准确性提高21.31％），并以较大的利润率（平均提高了三个指标的平均9.96％）。我们的代码和数据可在https://github.com/lackel/dna上找到。
血细胞聚集作为肿瘤恶性程度的生物标志物
摘要。基于表面等离子体共振 (SPR) 现象的生物传感器已被开发出来，用于通过评估血细胞聚集指标来快速诊断脑胶质瘤复发。该装置具有两个光学通道，允许同时进行两项研究或允许将一个通道用作参考。这种方法通过减少外部因素的影响显著提高了生物传感器的灵敏度。光激发源是波长为 650 nm 的 ap 偏振半导体激光器。传感元件是折射率为 1.61 的 F1 光学玻璃板，溅射有铬 (5 nm) 和金 (45…50 nm) 层。研究结果确定了患者外周血细胞聚集水平与胶质瘤恶性程度之间的相关性。在健康个体组和 II-IV 级胶质瘤组之间存在统计学上显着差异 (p ≤ 0.05)。血液检测中SPR曲线位移的减小提示细胞聚集程度增加，细胞膜电荷减少，这种趋势随着胶质瘤恶性程度的增加而逐渐加剧，在IV级胶质瘤患者中达到最小值，提示细胞膜理化性质发生变化，细胞膜电荷减少。