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World File Search System距离
近距离复合和微生物估计 -
6.81 5.22 5.64 1.04 Carbohydrate 16.31 28.22 7.82 1.32 Crude protein 2.56 2.56 5.43 4.32 Fat 2.30 1.04 9.85 7.42 Ash content 9.42 2.20 0.22 0.32 Fibre content 3.79 6.55 9.06 4.02 Lipid 1.90 1.80 4.90 2.40 BSC = Boiled Soy cheese; FSC =炸大豆奶酪； sbsc =辣煮大豆奶酪； SFSC =辣炸大豆奶酪。值的平均值±值的标准偏差（n = 3）。具有相同超级脚本的列中的平均值没有显着差异（p> 0.05）。
秘密长距离水下通信的加密计划
摘要 - 由于小包大小，经典数据保护方案不适合水下通信。本文解决了此问题，并包含两个主要结果。作为第一个结果，引入了一种适用于小消息大小的新的对称密钥加密协议。加密方案利用灵活的量子置换板（QPP）对称键块密码。它将QPP与块密码计数器模式和一个随机数生成器结合在一起，并带有共享秘密，以使QPP适应短的水下协议数据单位。加密和解密算法是定义的，在计数器模式下在QPP上构建。分析算法。分析表明该方案没有达到完美的不可区分性。但是，分析还表明消息碰撞概率可能非常低。该方案是通用和适应性的。作为第二个结果，新的对称加密方案适用于远程水下通信协议（发音您窃窃私语）UWSPR。与理论一致分析设计。还解决了相关的问题，例如关键大小和关键产生，以及水下环境所面临的挑战。关键字 - 水下通信，水下网络，安全性，机密性，加密，量子置换板，（发音您窃窃私语）UWSPR
悬垂距离的电池检查-Dragonfly
通过计算机断层扫描（CT）进行的X射线检查允许对电池进行质量评估，对于锂离子电池特别有用。ct可以轻松检查空隙，裂缝，分配和阳极分量之间的距离距离。在此应用程序注释中，我们使用Dragonfly 3D World软件展示了CT的电池检查功能。特别是，对深度学习模型进行了训练，可以自动分割悬垂 - 该模型可以应用于任何类似的扫描 - 例如，如果您扫描了100个电池，则可以使用相同的模型在所有扫描中分割悬垂。
在瓦斯堡距离中的密度图的对准
其中b是包含v ∗的立方体，d是在ℝ3上所有概率度量的空间pℝ3上的合适距离函数。大多数现有的作品，很少有例外（请参见第2节）作为通常的L 2距离，（2）通过基于梯度的方法或在空间B×So3ðÞ上进行的一种详尽搜索来求解。然而，由于体积的不规则形状，f L 2的景观可能是高度非凸，基于梯度的方法将失败，初始化较差。基于详尽的基于搜索的方法可以返回更准确的结果，但如果实施天真实施，则具有巨大的成本。利用F L 2（8）的卷积结构的方法可以提高计算速度，但仍被认为是大容量的昂贵。是由这些问题激励的，在本文中，我们将基于1-Wasserstein距离的解决方案（2）提出一种对齐算法，该算法比欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，而与欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，从而创造了更好的损失景观。利用这一事实，我们使用贝叶斯优化的工具来最小化（2），它能够返回全局优化器，而对目标的评估比详尽的搜索要少得多。所产生的算法比现有算法提高了性能，因为我们将在真实蛋白质分子的比对上证明。
基于可分离状态优化的量子 Wasserstein 距离 arXiv.2209.09925
1 巴斯克大学 UPV/EHU，西班牙毕尔巴鄂 2 巴斯克大学 EHU 量子中心，西班牙 3 圣塞瓦斯蒂安多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC)，西班牙 4 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，西班牙毕尔巴鄂 5 维格纳物理研究中心，匈牙利布达佩斯 6 阿尔弗雷德雷尼数学研究所，匈牙利布达佩斯 7 布达佩斯理工经济大学分析系，匈牙利布达佩斯
Levenshtein距离嵌入DNA存储的泊松回归
有效的计算或Levenshtein distance是一种用于评估序列相似性的普遍指标，随着DNA存储和其他生物学应用的出现，引起了显着的关注。序列嵌入将Levenshtein的距离映射到嵌入向量之间的调用距离，已成为一种有前途的解决方案。在本文中，提出了一种基于泊松再生的新型基于神经网络的序列嵌入技术。我们首先提供了对嵌入维度对模型性能的影响的理论分析，并提出了选择适当的嵌入性识别的标准。在此嵌入维度下，通过假设托管式分离后的固定长度序列之间的levenshtein距离来引入泊松式，这自然与左环特链距离的定义相一致。此外，从嵌入距离的分布的角度来看，泊松回归大约是卡方分布的负面对数可能性，并在消除偏度方面提供了进步。通过对实际DNA存储数据的全面实验，我们证明了与最新方法相比，采用方法的出色性能。
乳酸阈值训练以提高长距离跑步表现：叙事评论
Affiliations: 1 Deanship of Quality and Academic Accreditation, Department of Physical Therapy, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, Dammam, Saudi Arabia, 2 PPG college of physiotherapy (Affiliated to the Tamilnadu Dr. MGR Medical University), Coimbatore, India, 3 Faculty of Health & Life Sciences INTI International University, Nilai, Negeri Sembilan, Malaysia, 4 CHETTINAD School of Physiotherapy, Chennai, India, 5 Saveetha College of Physiotherapy, Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences, Chennai, India, 6 Deanship of Quality and Academic Accreditation, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, Dammam, Saudi Arabia, 7 Department of Physical Therapy and Health Rehabilitation, College of Applied Medical Sciences, Jouf萨卡卡大学，沙特阿拉伯Al-Jouf，埃及开罗大学，开罗大学物理治疗学院8号生物力学系，埃及，阿拉伯联合酋长国阿布扎比9 Mediclinic Al Noor医院
