shuffls在纸系统中使用的物理投票箱几乎相同的方式用于电子投票:(加密)选票输入到shuffle中,并以随机顺序输出(加密)选票,从而破坏选民身份和选票之间的链接。为了确保不添加,省略或更改的选票,零知识证明(称为shuffle的证明)可用于提供公开的能够验证的转录本,以证明输出是输入的重新加密置换的。实际上,最突出的shu e e证据是由于Terelius和Wikstréom(TW)以及Bayer and Groth(BG)造成的。tw更简单,而在带宽和计算方面,BG更有效。对更简单(TW)SHU e的证明的安全性已经进行了机器检查,但几家著名供应商坚持使用更复杂的BG证明SHUfflE的证明。在这里,我们通过COQ证明辅助剂来检查拜耳格罗斯(Bayer-Groth)的安全性证明。然后,我们提取检查拜耳 - 格罗斯(Bayer-Groth Implentions)产生的成绩单所需的verifier(软件),并使用它来检查瑞士国家选举中的瑞士邮报的成绩单。
随着《童军战略》进入审批阶段,成员组织将在世界童军大会之前和期间参与其中。会议前将分享视频,以更清楚地说明达成战略提案所采取的步骤。同时,成员组织将获得反馈流程的指导,并有机会参加网络研讨会,作为会议前参与的一部分。在世界童军大会期间,《童军战略》将在全体会议和分组会议上分享,鼓励成员组织继续贡献意见。还将举行一场会议,进一步探讨构成战略制定基础的研究方法和研究结果。成员组织可以参与对《童军战略决议草案 2024-C》和会议文件 5B 中的战略本身的正式修订过程。有关修订过程的更多信息和指导将在 scoutconference.org 上提供。 《2024-C童军运动战略》决议草案由世界童军委员会提出,将在第43届世界童军大会的决议表决中供大会审议。
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器,这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质,我们通过(1)假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识,并且(2)在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而,贝叶斯框架,尤其是专用推理框架,可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中,整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程,以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制,解决了诸如非线性因素,有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明,随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率,贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用,并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品,这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域,并在域专家的帮助下标记。用于特征提取,同时考虑了实验室和RGB颜色空间,以及Haralick纹理特征,每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征,应用主成分分析(PCA)和随机森林方法。随后使用支持向量机(SVM)进行叶片健康状况的分类,并使用准确性,精度,召回和F1得分指标评估模型性能,这些均来自混淆矩阵。研究发现,PCA和随机森林显着提高了模型性能,从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解,并在精确农业中使用了潜在的应用。此外,结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径,强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分,医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来,他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切,他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话,但如果你离开房间片刻,当你回来时,他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
结果:数据库包括73342个条形码,分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱(物种代理)。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半,而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家,哥斯达黎加,加拿大,南非,德国和西班牙,尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系,但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度,因为一个国家添加了更多的物种多样性,并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而,在物种层面,即使在最激烈的采样国家中,库存仍然不完整,并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
马铃薯叶疾病主要有两类;早期疫病和晚疫病疾病。这种疾病在某些天气模式中可能更普遍,并且对马铃薯作物产生灾难性影响。总结,温暖,潮湿的天气,经常降雨或大量露水,15°C至20°C之间的温度以及缺乏阳光的天气条件是可能导致马铃薯晚枯萎病的天气条件。较干燥的天气条件有利于早期疫病,与后期的疫病不同。温暖而干燥的天气,缺乏降雨或灌溉,21°C至29°C之间的温度以及早晨的高湿度是可能导致马铃薯早期枯萎病的天气状况。修改的数据集用于受气候影响的预测,使用随机森林模型的测试精度为97%。对实验结果的分析表明,基于天气数据框架的建议的马铃薯叶疾病预测优于框架的结果。
可靠性 - 将久经考验的 Copeland Scroll ™ 压缩机可靠性与先进的电子控制器和诊断相结合,大大提高了设备的可靠性。故障代码警报和故障代码检索功能提供信息,帮助提高系统诊断的速度和准确性。集成电子设备可防止过流、过热、相位旋转不正确、压缩机循环、高压复位、低压切断。当发生液体回流时,它还可以向操作员发出警告信息,从而防止设备受到严重损坏。
五十多年来,轮式移动机器人 (WMR) 已被证明是太空探索和行星任务中不可或缺的一部分。能够穿越各种各样的环境、机动性、能够被引导至特殊位置以及相对于其他平台更低的重量和功耗是其越来越受欢迎的原因。图 1 描述了过去、现在和未来在不同地外天体上执行任务的著名 WMR。有关行星 WMR 的全面参考书目,请参阅(Sanguino,2017)。行星上的 WMR 的运行需要复杂的软件和硬件解决方案来进行制导、导航和控制(GNC)。这确实是因为地外天体上的条件不同。复杂而未知的环境、与异质土壤的相互作用、陡坡、松散和多相地形、在低重力区域行驶、恶劣的照明条件、GPS 信号不可用、功耗限制以及嵌入式系统的计算限制都是开发 GNC 模块时必须处理的关键挑战(Quadrelli 等人,2015 年)。里程表或车辆相对于某些局部参考的姿态和方向知识是 GNC 算法的关键组成部分。由于存在限制和不确定性,当前的行星 WMR 依靠与地面站的远程通信来执行里程表并规划安全运行。这种地面在环操作可缩短车辆在环路中停留的时间。