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Healthcare 4.0是一个异质环境，许多智能医疗设备都可以连接以提供及时的医疗服务。作为下一代医疗保健4.0，可以在多个设备和通信技术上进行更多数字化和相互联系的服务，因此潜在攻击的可能性也大大扩展。关键医疗保健涉及高度敏感的患者数据，必须满足严格的监管要求。因此，合并零信任体系结构（ZTA）至关重要，以提供一个可靠的框架，以确保安全和保障防止不断发展的威胁。这项工作提出了一个框架，该框架可利用Healthcare 4.0的基于ZTA的连续轻质相互验证策略，以完成设备，边缘和云服务器之间的安全数据传输。这是一种灵活且轻巧的身份验证策略，它考虑了Healthcare 4.0中的所有实体，不受信任，并在每次会议期间都可以连续身份验证，以确保针对各种漏洞的高安全性。基于两个不同级别的连续和相互认证是在两个不同的级别上完成的。首先，基于动态哈希的消息身份验证代码（HMAC）的连续相互轻量级身份验证被利用了两种不同的传输，这些传输是设备到设备（D2D）和设备对边缘（D2E）。此外，该框架以三种方式分析其效率：基于Scyther-Tools的安全性分析，理论分析和基于仿真的分析。因此，它在安全性和资源消耗之间取得了更好的权衡，而不是资源受限的医疗保健4.0 Devicessecond，该框架采用了椭圆曲线加密加密标准（ECC-AES）基于重量的重量身份认证和基于身份的重量身份验证和基于基于身份的访问控制（IBAC）来启用Edge Control in Edge Control in Edge Condor to Cloud Server（E2C）。此外，基于Contiki/Cooja的模拟证明，所提出的框架是医疗保健4.0环境中各种D2D和D2E身份验证协议中的强大竞争者。
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这项研究的目的是建立曲线下的零级紫外线光谱学 - 吸光度和零订单区域（AUC）方法（AUC）方法，用于估算大量和药物剂型的多x基胺琥珀酸酯。多克利胺琥珀酸酯是具有明显镇静特性的组胺H1拮抗剂。它用于过敏和抗精性，抗气和催眠。多克利胺也已在兽医应用中施用，以前用于帕金森氏症，蒸馏水被用作溶剂溶解毒胺琥珀酸酯的溶解度。当溶解在蒸馏水中时，发现多克利胺琥珀酸酯的最大吸收在波长260nm处。这些方法基于在260nm处的吸光度测量和曲线下面积的整合，以分析251.20-267.20 nm的波长范围内的多x胺琥珀酸酯。在10-60 µg/ml的浓度范围内，与相关系数r 2> 0.99的浓度范围保持线性。根据ICH指南，对所提出的方法进行了准确性（恢复％），精度，可重复性和坚固性的验证。提出的方法用于定性和片剂中多克莱明琥珀酸酯的定量估计，结果与所声称的标签非常吻合。开发的方法可用于散装和药剂片的多x基胺的常规分析。
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摘要 - dysarthria是一种运动语音障碍，通常与脑瘫，帕金森氏病，肌萎缩性侧面硬化症和中风有关。患有构音障碍的人通常会出现严重的语音困难，包括不精确的表达，缺乏流利性，言语缓慢以及量减少和清晰度，这可能会阻碍他们与他人有效沟通的能力。我们提出了一种两级语音转换方法，以增强违反语音的重建。在第一阶段，我们基于相同的性别回应策略开发了一种KNN-VC方法，以预先修复质心语音。在此阶段，我们仅将违反语音与同一性别的正常语音相匹配。在第二阶段，我们适应了So-Vits-SVC来恢复扬声器的音色，并提高了第一阶段修复的演讲的声音质量。在低资源构件构想唤醒单词斑点挑战（LRDWWS挑战）的数据集中进行了客观和主观评估，这表明，所提出的方法可以在说话者的相似性，语音清晰度和不知名的扬声器方面取得一些改善，这些评估也表明我们的方法还表明我们的方法具有良好的零料性能。我们的音频样本可以在线访问1。索引术语 - dysarthric语音重建，任何一对零射，语音转换
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这项研究的目的是建立曲线下的零级紫外线光谱学 - 吸光度和零订单区域（AUC）方法（AUC）方法，用于估计散装和阴道胶囊中硝酸硝酸盐的估计。芬太纳唑硝酸盐是一种抗真菌药物，它完全不溶于水。甲醇用作溶剂溶解芬太纳唑硝酸盐的溶解度。溶解在甲醇中时，发现硝酸芬太纳唑的最大吸收在波长253 nm处。这些方法基于在253nm处的吸光度测量和曲线下面积的整合，以分析242-262 nm波长范围内的芬康唑硝酸盐。在两种方法的相关系数r 2> 0.99的5-30 µg/ml浓度范围内，药物遵循线性。根据ICH指南，对所提出的方法进行了准确性（恢复％），精度，可重复性和坚固性的验证。将所提出的方法用于阴道胶囊中硝酸硝酸盐的定性和定量估计，结果与所声称的标签非常吻合。开发的方法可用于散装和阴道胶囊中硝酸盐的常规分析。
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摘要 - 在经典的损失源编码问题中，一个编码长的源符号块，使扭曲能够接近最终的香农限制。这种块编码方法引入了较大的延迟，这在许多延迟敏感的应用中是不可取的。我们考虑零延迟情况，其中的目标是在没有任何延迟的情况下编码和解码有限的Alphabet Markov源。已经表明，这个问题将自己适合随机控制技术，从而导致存在，结构和一般的结构近似结果。但是，到目前为止，这些技术仅导致了代码设计的计算算法实现。为了解决这个问题，我们提出了一种可实现的强化学习设计算法，并严格证明其渐近最佳性。特别是，我们表明可以使用量化的Q学习算法来获得此问题的近乎最佳的编码策略。证明是基于量化Q学习的最新结果的基础，该Q学习是针对弱伙伴控制的马尔可夫链，其应用需要开发有关规律性和稳定性属性的技术结果，并将最佳解决方案与折扣和平均成本无限的地平线标准问题联系起来。这些理论结果由模拟支持。
风电科技集团股份有限公司
运达电力是中国最早从事大型风电机组研发、设计、制造和服务的企业，是中国风电发展的先行者和创新者，是国家高新技术企业、国家创新型试点企业，拥有院士专家工作站、博士后科研工作站等一系列高端创新平台。运达电力深耕可再生能源领域五十余年，凭借优质的产品和技术服务，成为该领域的技术领先企业，是客户首选品牌。公司入选《财富》全球新能源企业500强、《福布斯》2022年中国可持续工业企业500强。
风与生物多样性 - CRERCO
研究人员、博物学家和国家机构——在为期两天的演讲和讨论中分别专门讨论陆地和海洋环境。这是一个建立风电开发清单及其所遵循的监管框架的机会，同时也可以盘点风电场的潜在影响、测量和减轻影响的方法，以协调目标发展可再生能源，同时保护生物多样性。
考虑风的高透明
摘要 - 大脑 - 计算机界面（BCI）系统中分类器的性能高度取决于培训数据的质量和数量。通常，培训数据是在用户在受控环境中执行任务的实验室中收集的。但是，用户的注意力可能会在现实BCI应用中转移，这可能会降低分类器的性能。为了提高分类器的鲁棒性，可以在这种情况下获取其他数据，但是在几个长期校准过程中记录脑电图（EEG）数据是不切实际的。潜在的时间和成本效益的解决方案是人工数据生成。因此，在这项研究中，我们建立了一个基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的框架，用于生成人工脑电图以增加训练集，以提高BCI分类的性能。为了进行比较研究，我们设计了一个运动任务实验，并具有转移和集中注意力的条件。我们使用14个受试者的数据使用了端到端深卷积神经网络进行运动意图与休息之间的分类。放出一个主题（LOO）分类的结果得出了分离注意力的基线精度为73.04％，而没有数据扩大的集中注意力为集中注意力为80.09％。使用拟议的基于DCGANS的框架进行增强，结果显着提高了7.32％的转移注意力（P <0。01）和5.45％的集中注意力（p <0。01）。提出的方法将精度提高了3.57％（p <0。02）。此外，我们在BCI竞争III的数据集III上提出了该方法，以区分不同的运动成像任务。这项研究表明，使用gans进行脑电图增强可以显着提高BCI的性能，尤其是在现实生活中，可以将用户的注意力转移。