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可持续的循环鞋设计：鞋类行业的示例......
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智能步骤：糖尿病患者的物联网智能鞋
摘要 - 智能步骤是一种基于创新的IOT解决方案，旨在通过配备具有先进功能的智能鞋来增强糖尿病患者的安全和福祉。该项目致力于解决三个对糖尿病管理至关重要的主要任务：秋季检测，步行期间的能量产生和步骤计数监控。首先，智能步骤将秋季检测技术纳入跌倒的情况下，在患者跌倒的情况下迅速提醒护理人员或紧急服务。使用集成传感器，系统可以准确地检测跌落并触发预定义的接触，确保及时的帮助和干预。第二，智能的是，Smart Shoe的生态友好性，自主性和对外部力量的依赖都可以通过使用动力学来衡量
▪这双鞋▪主要行业地位▪国内政策趋势
剑桥）△沃里克综合合成生物学中心（WISB）哺乳动物合成生物学，Synthsys Edinburg，Edinburg，nottingham合成生物学研究中心合成生物研究中心（SBRC）已建立Synbiochem生物基础。
良好量子 LDPC 码的单次解码
摘要：量子 Tanner 码是一类具有良好参数（即恒定编码率和相对距离）的量子低密度奇偶校验码。在本文中，我们证明量子 Tanner 码还可以促进对抗噪声的单次量子纠错 (QEC)，其中一个测量轮（由恒定权重奇偶校验组成）足以在存在测量误差的情况下执行可靠的 QEC。我们为 Leverrier 和 Zémor 引入的顺序和并行解码算法建立了这一结果。此外，我们表明，为了抑制 QEC 多轮重复中的错误，在每一轮中运行并行解码算法恒定时间就足够了。结合良好的代码参数，由此产生的 QEC 的恒定时间开销和对（可能与时间相关的）对抗噪声的鲁棒性使量子 Tanner 码从量子容错协议的角度来看具有吸引力。
基于信道可靠性估计的极化码穿孔方案
由Arikan提出的极性码编译码算法复杂度低，对于给定的码长具有优异的性能，自提出以来就受到了广泛的关注和欢迎。穿孔极化码的构造使得编码更加灵活，适用于更加多样化的场景。本文提出了一种改进的极性码穿孔方案，在传统穿孔极化码的限制下，基于信道可靠性估计方法计算各个极化子信道的误码概率，对可靠性较低的极化子信道进行穿孔。此外，为了获得更好的译码性能，该方案将穿孔比特的初始对数似然率(LLR)设置为无穷大(或负无穷大)。仿真结果表明，本文提出的改进穿孔极化码的性能优于传统穿孔极化码。
`-Adic t-删除校正量子码的构造
在传统（经典）纠错中，Levenshtein 于 1966 年引入的删除纠错 [1] 近来引起了广泛关注（例如，参见 [2] 及其参考文献）。在纠正擦除时，接收方知道擦除的位置 [3]–[5]。与此相反，接收方不知道删除的位置，这给纠正删除和构造适合删除纠错的代码增加了额外的难度。部分由于删除纠错和量子纠错的共同困难，量子删除纠错的研究最近才刚刚开始 [6]–[8]。这些研究提供了量子删除纠错码的具体示例。 [6] 提出了第一个系统地构造1-删除校正二元量子码，其中对任意正整数k，构造了((2 k +2 − 4 , k )) 2 码。最近，[9]，[10] 提出了第一个系统地构造t-删除校正二元量子码，适用于任意正整数t。现有研究存在以下问题：（1）没有系统地构造纠正1以上删除的非二元量子码。（2）现有的稳定器量子纠错研究不能以明显的方式重复使用，而置换不变码
桑树码码头主要开放日2024
桑树伍德码头小学生致力于在我们所做的一切中努力努力卓越。我们的愿景是，学生成为富有创造力和雄心勃勃的学习者，他们始终努力尽力而为，因为他们受到学校内杰出的团队的激励和指导。他们将能够为当地社区做出贡献，并了解他们的行动如何影响更广阔的世界。他们将是关怀公民，他们知道如何保持自己的安全，并意识到自己在照顾他人方面有角色。随着我们开发教学和课程，我们的目标是在我们所做的一切中取得杰出的成就。
使用QR码修改和椭圆曲线密码
抽象的身份证或Kartu Tanda Penduduk（KTP）对于印尼人民至关重要。KTP包含个人信息，例如国家身份编号（NIK），姓名，地址，性别等。由于KTP具有必不可少的数据，并且仍在常规上打印，因此如果丢失了KTP，则存在一个漏洞，并且所有者的数据被披露，以便如果不负责任的人找到它，则可以使用数据来模仿所有者。在Haque等人，[1]提出的先前方法中，数据存储在QR码中。但是，没有验证方法可以使原始所有者合法化，并且系统没有登录功能。为了克服Haque等人的弱点，方法[1]，使用椭圆曲线EL-Gamal（ECEG）对所有者的NIK进行了加密，并在将其存储在QR码中之前，在将其存储之前使用ECDSA进一步签名。对于在数据库中获取所有者的数据，应在扫描QR码后进行验证过程。使用提出的方法，猜测攻击成功的可能性为1 /（n -1）。同时，模拟攻击成功的可能性为1 /（Q1 * Q2 * L）。
使用鞋装惯性传感器进行行人跟踪
跟踪步行者位置的导航系统可用于寻找和营救消防员或其他紧急救援人员，或用于位置感知计算、个人导航辅助、移动 3D 音频以及混合或增强现实应用。在现实世界中部署位置敏感型可穿戴计算（包括混合现实 (MR)）的主要障碍之一是，当前的位置跟踪技术需要仪器化、标记或预先映射的环境。对于许多移动应用来说，提前安装标记或仪器是不切实际的，人们正在寻找一种无需准备即可在任何室内或室外环境中可靠工作的跟踪方法。计算机视觉是领先的竞争者，但开发用于通用的强大视觉跟踪器仍然存在巨大挑战。仅用于方向跟踪的实用解决方案是使用惯性传感器，例如微机电系统 (MEMS) 陀螺仪，通过参考地球重力进行俯仰和滚动，参考地磁场进行航向校正。1 独立式传感器可在任意未准备的室内和室外环境中工作。不幸的是，对于位置跟踪或定位，没有同样通用的解决方案，而 MR 系统需要这些解决方案才能进行注册。到目前为止，室外位置跟踪不得不依赖 GPS 或其他无线电导航辅助设备。开发人员已经提出了各种声学