XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System遗忘
2025大脑促进夏令营！在Discoverykidslv.org
7月7日 - 7月11:00 am - 2：00 pm恐龙侦探（6-7岁）最大注册：15（8-9岁）最大注册：15长，很久以前，从古代三叠纪海到被遗忘的丛林丛林，恐龙在奇怪的地球上繁荣起来。eons已经过去了，Discovery的初级古生物学家必须将古代世界的证据拼凑在一起，以发现有关被遗忘的恐龙时代的线索。初级古生物学家将在探索化石和史前植物时通过生物学和植物学的镜头来查看遥远的过去，并通过建造侏罗纪西洋镜的建设来展示他们的学习！
淋巴系统：药学科学中经常被遗忘的部分 Malaz Yousef 1,2 , Daniela Amaral Silva 1,3 , Nadia Bou Chacra 3 ,
通讯作者：Malaz Yousef (malaz@ualberta.ca) 或 Raimar Löbenberg (rloebenberg@ualberta.ca)，加拿大艾伯塔省埃德蒙顿市阿尔伯塔大学卡茨集团药学与健康研究中心药学和制药科学学院，T6G 2E1 收到日期，2021 年 7 月 27 日；修订日期，2021 年 10 月 5 日；接受日期，2021 年 10 月 6 日；出版日期，2021 年 10 月 8 日 摘要——淋巴系统的结构和生理学独特性使得很难描述其在维持我们健康方面的所有贡献。然而，在过去的二十年里，人们对该系统功能重要性的理解已经发生了变化，人们更加重视它在健康和疾病中发挥的独特作用。淋巴系统与许多疾病的病理生理学有关，包括癌症、各种代谢疾病、炎症和感染。此外，研究还表明，淋巴靶向制剂可增强药物通过淋巴系统进入血液，口服时可绕过肝脏首过代谢，从而提高生物利用度，改善药代动力学和毒理学特征。设计淋巴系统制剂需要了解许多因素，其中最重要的是它们将遇到的生理环境。因此，在本综述中，我们详细介绍了淋巴系统的基本结构，然后强调了药物输送到淋巴系统的治疗和药代动力学益处。我们还详细介绍了用于淋巴系统输送的药物和制剂的标准，并概述了该领域开展的各种研究。概述和主要里程碑每天约有 20-30 升血浆通过小动脉被输送到身体组织间质空间。其中约 90% 被通过小静脉重新吸收 (1)。剩余的液体通过淋巴管排回循环系统。这些血管与其他组织和器官一起构成了淋巴系统 (1-3)。淋巴系统主要维持液体稳态，但也在将膳食脂肪和亲脂性分子和实体从肠道运输到血液中起着关键作用。此外，它还参与所有免疫过程以及许多疾病和代谢紊乱，这些疾病和代谢紊乱将在本综述后面讨论 (4-6)。1652 年，托马斯·巴托林 (Thomas Bartholin) 首次将淋巴系统一词赋予该系统 (7)。然而，最早对淋巴系统的认识可以追溯到公元前 4 世纪，由希波克拉底和亚里士多德 (8)。在接下来的几个世纪里，淋巴系统对健康的重要性在很大程度上被忽视了。直到 1622 年，
生成的多模式模型是良好的类增量学习者
在班级学习（CIL）方案中，由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及，我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。，从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面，它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此，我们提出了一种新颖的生成性多模式模型（GMM）框架，用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后，我们使用文本编码器来阐述文本特征，并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中，我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置，与所有当前最新方法相比，我们的精度至少提高了14％，而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。
多党计算的量子安全协议
安全多方计算（MPC）对于安全保护敏感数据至关重要。它允许两个或多个当事方共同对其私人数据进行计算，而无需透露输出以外的任何内容。因此，MPC保证了隐私和机密性等安全性。对功能的遗忘评估是加密设计中最重要的基础之一。在Rabin [1]的工作中，引入了遗忘转移（OT）的想法。ot考虑有两个方的设置：发件人和接收者。发件人有两个位s 0和s 1，而接收器只能根据他选择的b来学习一个位s b。稍后，在[2]中显示了OT可用于对任何加密函数的遗漏评估。在过去的三十年中，在基于OT的MPC协议的设计中取得了很大的进步。但是，值得注意的是，可以使用直接构造对特定类型的功能进行更有效的评估，从而绕开了对MPC的需求。考虑到这种观点，Naor等人。[3]设计了遗忘的多项式评估（OPE）。这是一个有用的原始性，它解决了在输入α上忽略评估多项式P的问题。更准确地说，OPE是两个不信任的政党之间的两党协议，其中一个政党（例如鲍勃）拥有一个私人多项式P（x），而另一个
cel：通过通过弹性重量巩固来利用域的适应域来进行疾病爆发预测的持续学习模型
1深圳先进技术研究所，中国科学院，深圳518055，中国2深圳先进技术学院，中国科学院科学院，北京大学100049，中国3号，3月3日中国 *通讯作者：Hongyan Wu（hy.wu@siat.ac.cn）摘要：持续学习，模型随着时间的流逝而不必忘记以前的知识，因此对新数据的适应性，在疾病爆发预测等动态领域中至关重要。深神经网络，即LSTM，由于灾难性遗忘而容易出错。这项研究引入了一种新型的CEL模型，用于通过通过弹性重量巩固（EWC）利用域的适应性来进行持续学习。该模型旨在减轻域增量设置中的灾难性遗忘现象。使用EWC构建Fisher Information Matrix（FIM），以开发正规化术语，该术语对重要参数的变化进行了惩罚，即重要的先前知识。CEL的表现通过不同的指标评估了三种不同的疾病，流感，MPOX和麻疹。在评估和重新评估期间，高R平方值在几种情况下优于其他最新模型，表明CEL可以很好地适应增量数据。cel的鲁棒性和可靠性受到其最小的65％遗忘率和更高的记忆稳定性的强调。它提供了一个有价值的模型，可以通过准确，及时的预测进行主动疾病控制。这项研究强调了CEL在疾病爆发预测中的多功能性，以时间模式解决了不断发展的数据。
William Kretschmer
•具有语义安全性的公用密钥加密（PKE）•具有不可原谅安全性的公共键签名•具有模拟安全性的遗忘转移（OT）（无量子通信/长期量子内存）•P = NP解释：
敏感运动远端对称糖尿病的临床方法
最常见的表现形式是影响DM大约三分之一的人的帕蒂亚patia敏感性远端对称（PNDS），（1-3）。（4）这种神经病主要负责与DM相关的足部受伤，但如果感觉到，则很容易对患者和医生不引起人们的注意，但是在糖尿病学咨询（1，4）的医疗中心或医院糖尿病咨询中未定期搜索迹象。尽管PND是白天的常见并发症，并且经常出现问题的原因，但它的PESA和预防其后果常常被遗忘。（4）虽然卫生专业人员的注意力通常会引起视网膜病和肾病，以及血糖，血压和脂质谱，但在疾病中很少诊断出神经病，但在疾病中诊断出脚部或呈现乌尔塞拉的脚步。这就是为什么PND经常被认为是DM的“被遗忘”并发症的原因。（5）
持续学习：特征提取形式化，有效的算法和障碍
持续学习是机器学习中的新兴范式，其中模型以在线方式暴露于来自多个不同分布的数据（即环境），并有望适应分布变化。确切地说，目标是在新环境中表现良好，同时保留了先前环境的性能（即避免“灾难性遗忘”）。虽然这种设置在应用社区中引起了很多关注，但没有理论上的工作甚至正式化了所需的保证。在本文中，我们提出了一个通过特征提取的框架进行持续学习的框架，即在每个环境中都对特征和分类器进行了培训。当功能是线性的时，我们会设计一种有效的基于梯度的算法DPGrad，可以保证在当前环境上表现良好，并避免灾难性的遗忘。在一般情况下，当特征是非线性的时，我们表明这种算法不存在，无论是否有效。
Virtanen.ai 使用条款和隐私声明
8.1 数据主体的访问权 3 8.2 更正权 3 8.3 被遗忘权 3 8.4 限制处理权 3 8.5 数据主体有权不接受仅基于自动化处理的决定 4 8.6 向数据保护监察员（监管机构）提出投诉的权利 4