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World File Search System阈值
基于AG/V2C/W阈值转换器的人工神经元
1电子与光学工程学院，微电子学院，南京邮政与电信大学，中国南京210023； 2020020114@njupt.edu.cn（Y.W。）; 1219023530@njupt.edu.cn（X.C.）; b18020308@njupt.edu.cn（D.S.）; zmcstudy@163.com（M.Z。）; 1320027503@njupt.edu.cn（X.C.）; iamethu@njupt.edu.cn（E.H.）; leiwang1980@njupt.edu.cn（l.w.）2 GUSU材料实验室，中国苏州215000； shaoweijing2020@gusulab.ac.cn（W.S. ）; guhong2021@gusulab.ac.cn（H.G.） 3南京邮政与电信大学高级材料研究所（IAM），中国南京210023； 1220066008@njupt.edu.cn 4材料科学与工程学院，Yancheng理工学院，Yancheng 224051，中国； jgxu@163.com *通信：xurq@njupt.edu.cn（R.X. ） ）; tongyi@njupt.edu.cn（y.t。）2 GUSU材料实验室，中国苏州215000； shaoweijing2020@gusulab.ac.cn（W.S.）; guhong2021@gusulab.ac.cn（H.G.）3南京邮政与电信大学高级材料研究所（IAM），中国南京210023； 1220066008@njupt.edu.cn 4材料科学与工程学院，Yancheng理工学院，Yancheng 224051，中国； jgxu@163.com *通信：xurq@njupt.edu.cn（R.X.）; tongyi@njupt.edu.cn（y.t。）
使用稀疏信号和回溯迭代硬阈值
行业4.0应用程序涉及更多数量的传感器或物联网（IoT）设备来支持行业自动化。它涉及更多的计算来分析从处理单元的几个关键部分收集的传感器数据。稀疏信号处理是在通信和信号处理领域中具有许多应用的。本文介绍了一种新的方法，可以借助水平交叉采样（LCS）和基于回溯的基于回溯的迭代硬阈值（BIHT）算法进行重建。该过程涉及，信息信号使用发射机侧的不均匀采样将信息信号转换为随机稀疏信号，然后可以使用接收器侧的BIHT算法将其重建。模拟结果表现出所提出的BIHT重建的出色性能。
果蝇求爱期间的顺序行动的阈值订购
Claire E. McKellar，1，3 Joshua L. Lillvis，1 Daniel E. Bath，1，4 James E. Fitzgerald，1 John G. Cannon，1，5 Julie H. Simpson，1，6，6， *和Barry J. Dickson 1，2，2，2，2昆士兰大学脑研究所，昆士兰大学，圣卢西亚，QLD 4072，澳大利亚3现在的地址：普林斯顿神经科学研究所，华盛顿路，华盛顿路，普林斯顿，新泽西州08540，美国4现在的地址：集体行为部：Max Planck Ornithology of Max Planck Ornithology，Dermany konstanz，Dermanany 5现在的地址：291 Campus Dreveloption：291 Campus Drevelopt：291 Campus Drevellion，Ca Campul and carus Drevell，CA 9430，CA 9430，CA 9430，CA 9430，5430年3月3日加利福尼亚大学生物学，加利福尼亚大学圣塔芭芭拉，圣塔芭芭拉，加利福尼亚州93106，美国7铅联系 *通信：jhsimpson@ucsb.edu（J.H.S.），dicksonb@janelia.hhmi.org（B.J.D.）https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.12.019
Quantum后阈值戒指签名应用程序中的vole-in-the-div
我们提出了从AES加密的单向性和零元素零知识的验证系统的有效后的量子阈值环标记。我们的方案有效地缩放到大环，并扩展可连接的环标志范式。我们为签名连接性定义并构建了钥匙结合确定性标签，这也使简洁的聚合具有近似的知识参数；这使我们能够在没有鼻涕的情况下实现签名的简洁聚合。最后，我们扩展了阈值戒指签名，以实现Quantum后匿名分类帐交易，本着Monero精神。我们的结构仅假设对称键原始。通常是从AES的单向性属性和Quantum nizk方案的单向性属性中构建量子后签名，但我们扩展了此范式以定义和构建来自AES的新型安全性能，可用于高级签名应用程序。我们介绍了AES的钥匙结合和伪随身，以确定确定性标签的阈值环签名的链接性和匿名性，并类似地建立了模型的块密码的绑定和隐藏属性，该块是建模为理想排列的块，以建立AES的承诺，这是我们提出的提议后的拟议后构建块，以构建AES的重要构建块。
人类的口味阈值受到5-羟色胺和去甲肾上腺素的调节
羟色胺（5-HT）和去甲肾上腺素（NA）的情况（例如焦虑或抑郁症）与味觉障碍有关，表明Theimportance oftheStransTersTersIntersIntersIntersInthedEtermination ofterstasterstastertastertastertastertasterthresholdsinhealth holdsinhealth anddisease.inthishisesease，Inthishistudy，Inthishistudy。 weshowforthefirsttimethathumantastethresholdsareplasticandareloweredbymodulationofsystemicmonoamines.Measurement oftastefunctioninhealthyhumansbeforeandaftera5-HTreuptakeinhibitor,NAreuptakeinhibitor,orplaceboshowedthatenhancing 5-HT significantly reduced the sucrose taste threshold by 27% and the quinine taste阈值增加53％。相比之下，增强了Na显着降低了tasttastEthresholdbybyby39％和Sourthreshordby22％。iNADCITION，theanxiereLevelWaspoSiticalCorlaticalCorporticalCorlacateConterationallatectal attrestivith苦涩和盐的口味阈值。我们表明5-HT和NA参与设定味道阈值，正常健康受试者的人类品味是塑料的，并且这些神经递质的调节对不同的味觉方式具有明显的影响。我们提出了一个模型来解释这些发现。此外，我们表明，一般焦虑水平与味觉感知直接相关，这表明情感障碍中看到的味道和食欲改变可能反映了味觉系统的实际变化。
自旋量子比特跨越表面代码阈值的量子逻辑
量子比特的高保真控制对于量子算法的可靠执行和实现容错（即在错误发生前更快地纠正错误的能力）至关重要 1 。容错的核心要求用错误阈值来表示。虽然实际阈值取决于许多细节，但一个共同的目标是众所周知的表面码的约 1% 的错误阈值 2,3 。达到 99% 以上的双量子比特门保真度一直是半导体自旋量子比特的长期主要目标。这些量子比特有望实现扩展，因为它们可以利用先进的半导体技术 4 。这里我们报告了一种基于自旋的硅量子处理器，具有从门集断层扫描中提取的单量子比特和双量子比特门保真度，所有保真度均超过 99.5%。当包括相邻量子比特上的串扰和空闲错误时，平均单量子比特门保真度仍保持在 99% 以上。利用这组高保真门，我们利用变分量子特征值求解算法 5 执行了计算分子基态能量的艰巨任务。半导体量子比特已经突破了双量子比特门保真度 99% 的障碍，在实现容错以及在嘈杂的中型量子设备时代可能的应用方面处于有利地位。
格点场论规范冗余数字化的量子误差阈值
量子场论中的规范对称性产生了极其丰富的现象。最突出的是，SU（3Þ×SU（2Þ×U（1Þ）规范对称性描述了标准模型的相互作用。进行从头算预测以与实验进行比较需要大量的计算资源。特别是，由于超级计算机和算法的进步，格点规范理论（LGT）中的蒙特卡罗方法在过去的几十年里取得了丰硕成果。然而，由于玻尔兹曼权重变为复值，涉及早期宇宙非平衡演化[1-4]、夸克胶子等离子体的传输系数[5]和强子碰撞中的部分子物理[6-11]等动力学问题出现了符号问题。未来，大规模量子计算机可以通过在哈密顿形式中进行实时模拟来避免这一障碍[12-16]。
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半定量[18F] FDG PET/CT中的新阈值是...
摘要目的[18 F] FDG PET/CT在大血管血管炎（LVV）的诊断检查中被证明是准确的。目前认为视觉插值是足够的，但已尝试将其与半定量评估集成在一起。在这方面，需要验证长轴视野（LAFOV）扫描仪上半定量参数的当前或新阈值。方法我们回顾性评估了100名接受[18 f] fdg lafov PET/ CT的患者（50例LVV和50个对照）。计算了三个地区的大容器（Supra-Aortic [sa]，胸主动脉[TA]和Infra-Aortic [ia]），计算了半定量参数（Suvmax和Suvmean）。值也将其标准化为肝活动（SUV MAX /L-SUV MAX和SUV MAX /L-SUV平均值）。在38例（76％），42（84％）的50例诊断为LVV的患者的结果中受到影响，26（52％）。to-liver归一化值的诊断精度高于非归一化值（AUC总是≥0.90vs. 0.74–0.89）。对于SA容器，SUV MAX /L-SUV最大最佳阈值为0.66，而SUV Max /L-SUV平均值为0.88；对于TA，SUV Max /L-SUV最大值为1.0，SUV Max /L-SUV平均值为1.30；最后，对于IA容器而言，SUV Max /L-SUV最大值为0.83，SUV Max /L-SUV平均值为1.11。结论LAFOV [18 F] FDG-PET/CT在LVV的诊断工作中是准确的，但是应考虑与文献在标准扫描仪中报道的半标准参数的阈值不同。
使用 Otsu 阈值检测阿尔茨海默病...
AD 的症状包括行为紊乱、沟通障碍、识别障碍、认知障碍和记忆力减退。AD 会导致脑细胞死亡，从而引起认知能力、思维能力和记忆力丧失（Vaithinathan and Parthiban，2019 年）。AD 的进展速度因患者而异，但诊断率较低。AD 引起的行为障碍会损害患者的社会功能（Zhang et al.，2019 年）。AD 通常影响老年人，如果不及早治疗和发现，甚至会导致死亡。因此，及早发现 AD 对减缓其进展并降低死亡率至关重要（Yue et al.，2019 年；Ghazi et al.，2021 年；Ning et al.，2021 年）。近几十年来，多种脑成像技术（如计算机断层扫描、sMRI、正电子发射断层扫描、功能性 MRI 等）被用于 AD 的早期诊断（Puente-Castro 等人，2020 年；Chelladurai 等人，2023 年）。与其他脑成像技术相比，sMRI 图像提供有关异常脑区域的功能信息和补充结构信息（Liu 等人，2021 年）。简单和快速被认为是 Otsu 方法的众多优点中的两个。可以自动确定区分处理后图像的前景和背景部分的最佳阈值，从而无需对图像的先验知识。为了实现 AD 检测自动化，人们采用了多种机器学习模型，例如决策树、支持向量机 (SVM)、k 最近邻、XGBoost 等，但传统模型容易出现异常值和过拟合风险（Alqahtani 等人，2023 年；Ghosh 等人，2023 年）。另一方面，深度学习模型得到了研究人员的更多关注，并在医学成像、计算机视觉、图像处理和模式识别应用方面带来了显著的进步和改进（Venugopalan 等人，2021 年；Qu 等人，2023 年）。深度信念网络 (DBN) 通过利用监督学习和概率建模，比传统神经网络具有某些优势。它可以处理大量数据，并使用隐藏单元通过快速训练快速识别潜在的相关性。上述信息促使人们采用 DBN 模型以最短的执行时间检测 AD。本文的主要贡献如下：
海报摘要：远程医疗保健的基于阈值加密的身份验证协议
随着医学互联网（IOMT）和加密技术的发展，远程医疗保健服务变得更加广泛，对患者的实践和数据安全提出了新的挑战。传统的安全机制，例如集中式身份验证和关键分配系统，对单个失败点和显着的管理负担都有可能，这有可能导致受损的身份验证中心和内部安全威胁。在响应中，本研究提出了一个阈值签名算法，它使用分布式密钥生成（DKG），该算法分布私钥，而无需值得信赖的密钥分布，需要至少两个节点的合作签名来进行身份验证。这种方法不仅规避了罪恶点的风险，而且还提高了系统的鲁棒性和效率。实验结果验证了其在保护远程医疗保健数据方面的潜在效用。