XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于两色LED模块的光电子甲烷传感器
摘要：在技术渗透到我们生活的各个方面的时代，保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用，并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网，运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案，因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法（例如CNN，LSTM和深层增强算法）来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私，算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术，必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要，因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图，用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础，并确保面对改变网络威胁，我们的重要基础设施是强大的。更安全，更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
环境辅助的玻色量量子通信
量子假设检验的最终目标是在所有可能的经典策略中实现量子优势。在量子读取方案中，这是从光学内存中获取信息的，其通用单元在两个可能的有损通道中存储了一些信息。我们在理论上和实验上表明，通过实用的光子计数测量结果与模拟最大样本决策相结合，可以获得量子优势。特别是，我们表明该接收器与纠缠的两种模式挤压真空源相结合，能够以相同的平均输入光子数量相干状态的统计混合物胜过任何策略。我们的实验发现表明，量子和简单的光学器件能够增强数字数据的读数，为量子读数的真实应用铺平了道路，并使用基于波斯克尼克损失的二元歧视的任何其他模型进行了潜在应用。
卫生福利部食品药物管理署精准医疗分子检测实验室列册...
ABL1 AKT1 AKT3 ALK AR AXL BRAF CCND1 CDK4 CDK6 CTNNB1 DDR2 EGFR ERBB2 ERBB2 ERBB3 ERBB3 ERG ESR1 ESR1 ETV1 ETV1 ETV4 ETV4 ETV5 ETV5 ETV5 ETV5 FGFR1 MAP2K2 MET MTOR MYC MYCN NRAS NTRK1 NTRK2 NTRK3 PDGFRA PIK3CA PPARG RAF1 RAS ROS1 SMO
达格列净和恩格列净治疗慢性心力衰竭：多重处方声明
有效性 达格列净和恩格列净是选择性可逆性 SGLT-2 抑制剂。它们减少近端肾小管肾小球滤液对葡萄糖的重吸收，同时减少钠的重吸收，从而导致尿液中葡萄糖的排泄和渗透性利尿。总体效果是减少容量超负荷、降低血压、降低前负荷和后负荷，这可能对心脏重塑和舒张功能产生有益影响，并保护肾功能。[5][6] 间接比较表明这两种治疗方法具有相似的临床效果，对生活质量的影响也相似。[4] 射血分数降低的心力衰竭 在两项关键试验中，达格列净和恩格列净在降低各自综合主要终点发生率方面优于安慰剂； DAPA-HF 研究中，达格列净降低了心血管 (CV) 死亡、因心力衰竭住院或紧急心力衰竭就诊的发生率 [7]，EMPORER- Reduced 研究中，达格列净降低了心血管死亡和因心力衰竭住院的发生率。[8] 在 DAPA-HF 研究中，与安慰剂加标准治疗相比，达格列净使复合终点所有单个成分的发生率降低了 26%（风险比 0.74，95% 置信区间 0.65 至 0.85；p<0.001）。它还降低了复合终点所有单个成分的发生率。[7] 在 EMPORER-Reduced 研究中，与安慰剂加标准治疗相比，恩格列净使复合终点的发生率降低了 25%（风险比 0.75，95% 置信区间 0.65 至 0.86；p<0.0001）。中位随访期为 16 个月，结果显示，与安慰剂相比，恩格列净具有临床疗效，且在标准治疗基础上加用可降低心血管事件风险。[8] 射血分数保留或轻度降低的心力衰竭 在两项关键试验中，对于射血分数保留（LVEF >40%）的心力衰竭患者，达格列净和恩格列净在降低各自的综合主要终点（心力衰竭恶化或心血管死亡）发生率方面优于安慰剂。在 DELIVER 试验中，达格列净将发病率降低了 18%（风险比 (HR) 0.82；[95% 置信区间 (CI) 0.73 至 0.92]；p<0.001）。[9]在 EMPEROR-Preserved 研究中，恩格列净使发病率降低了 21%（HR，0.79；[95% CI，0.69 至 0.90]；P<0.001）。[10]
在生存能力方面，它列出了 AFES 系统。如果要
Q1：在生存能力下，它列出了 AFES 系统。如果要安装侧鞍式油箱，生存能力下是否也需要油箱灭火？A1：是的，如果使用，外部油箱应该有某种灭火系统。该系统不需要主动，可以是被动的，就像灭火毯一样。
频率商店：通过列来缩放图像AI- ...
图像上的人工智能改善了现代人类生活的各个方面，并在众多应用中表现出了巨大的成功。但是，执行图像AI是昂贵的。图像AI管道需要通过网络移动重型图像文件，以便许多应用程序可以同时处理具有不同源预算和性能要求的图像。结果，数据移动主导了端到端图像AI成本。这项工作介绍了频店，这是图像的第一个列店。我们的直觉是，图像不需要一次由图像ai全部图像消耗。相反，每个图像中都有“组件”可以单独消费，因此也可以单独存储。这种分解允许在图像AI处理管道上共享数据移动，以进行培训和推理。频率商店将图像分解为列，并通过列存储图像的批次，而不是通过文件存储单个图像。它利用图像数据中的固有块和基于频率的结构，并定义了新型的列抽象。列的存储允许具有各种特征和资源需求的应用程序有效共享数据。列存储具有相似特征的数据项，允许密切的数据代表和有效的压缩。我们表明，与最先进的图像AI存储相比，频率商店的推理/训练时间最多可提高11倍，压缩比最高为2.2倍。
旅游业在列克星敦的经济影响...
邀请该信息请求的受访者（RFI）回答本文档中的任何或所有问题。对此RFI的回应应仅供镇上了解有关征求的信息的当前市场状况，或者告知可能征集提案请求（RFP）或未来的报价请求（RFQ）。此RFI并不以任何方式义务镇上签发或修改招标，或者在任何招标中包括任何RFI规定或答复。对此RFI做出响应是完全自愿的，并且绝不会影响该镇对任何随后的征集提交的任何提议的考虑，也不会在任何RFP或RFQ过程中对被告人的优势或劣势，以随后发出或修改。
目录编辑列评论缺血性中风...
Editor-in-Chief Felipe C. Albuquerque Deputy Editors David Fiorella Joshua Hirsch Commissioning Editor Michael Chen Associate Editors Jildaz Caroff Reade De Leacy Kyle Fargen Jens Fiehler Tao Hong Violiza Inoa Akash Kansagra Thabele Leslie-Mazwi Michael Levitt Mario Martinez-Galdamez Justin Mascitelli James Milburn Isil Saatci Edgar Samaniego Jai Shankar Jan Vargas Associate Editors, Basic Science Matthew Gounis David Steinman Assistant Editors, Social Media Dorothea Altschul Matthew Amans Jose Danilo Diestro Andrew Ducruet Matthew Fusco Assistant Editors, Technical Videos Peter Kan Maxim Mokin Editor Emeritus Robert Tarr SNIS Executive Director Marie Williams Denslow编辑办公室杂志神经干预手术杂志BMJ出版集团Ltd BMA House Tavistock Square，WC1H 9JR，英国E：info.jnis@bmj.com作者和审稿人的指南，可在线访问http：// jnis.bmj.com/ifora。文章必须以电子方式提交http://mc.manuscriptcentral.com/ jnis。作者保留版权，但要求授予JNIS独家许可以发布http://jnis.bmj.com/ifora/ifora/licence.dtl
关于给定色数图中奇数圈的加强
我们遵循 [9, 13] 中的符号。设 G 为图。对于 V(G) 的非平凡划分 (A,B)，1如果路径 P 的一端在 A 中而另一端在 B 中，则我们称路径 P 为 A - B 路径。设 P 为图 G 中的一条路径。设 | P | 为 P 中的边数。如果 | P | 为偶数（分别为奇数），则我们称 P 为偶数（分别为奇数）。设 C 为按循环顺序具有顶点 v 0 ，v 1 ，...，vt − 1 的环。设 C i,j 表示 C 的子路径 vivi +1...vj，其中索引取自加法群 Z t 。设 H 为 G 的子图。如果顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中与 V ( H ) 中的某个顶点相邻，则我们称 H 和顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中相邻。设 NG ( H ) = S v ∈ V ( H ) NG ( v ) − V ( H ) 且 NG [ H ] = NG ( H ) ∪ V ( H )。对于 S ⊆ V ( G )，如果 V ( G ′ ) = ( V ( G ) − S ) ∪{ s } 且 E ( G ′ ) = E ( G − S ) ∪{ vs : v ∈ V ( G ) − S 与 G 中的 S 相邻 } ，我们称图 G ′ 是通过将 S 收缩为顶点 s 而从 G 得到的。如果 G − v 包含至少两个分支，则连通图 G 的顶点 v 是 G 的割顶点。 G 中的块 B 是 G 的最大连通子图，使得不存在 B 的割顶点。注意块是孤立顶点、边或2连通图。G 中的端块是 G 中最多包含一个 G 的割顶点的块。如果 G 是图并且 x, y 是 G 的两个不同顶点，我们称 ( G, x, y ) 为有根图。有根图 ( G, x, y ) 的最小度为 min { d G ( v ) : v ∈ V ( G ) −{ x, y }} 。如果 G + xy 是2连通的，我们还称有根图 ( G, x, y ) 是2连通的。我们称 k 条路径或 k 条循环 P 1 , P 2 , . . . , P k 为