简介：在光线的基础功能的理论，数学家们把光线的基础功能的translates的线性联合用作interpolants。这些线性联合的集合是一个normed向量空格。这个空格能被完成并且变得一个Hilbert空格，叫了本国的空间，它在最后十年是很重要的。本国的空格然后包含不是光线的基础函数的线性联合的一些抽象元素。这些抽象元素的意思充分不被知道。这份报纸为这些元素论述一些解释。本国的空格被嵌进一些著名空格。例如，Sobolev空间被显示是一个本国的空格。因为许多微分方程在Sobolev空间有答案，我们能因此接近由光线的基础功能的线性联合的答案。而且，嵌进本国的空间L2()的著名问题被作者也解决。

简介：TheNeighborhoodPreservingEmbedding(NPE)algorithmisrecentlyproposedasanewdimensionalityreductionmethod.However,itisconfinedtolineartransformsinthedataspace.Forthis,basedontheNPEalgorithm,anewnonlineardimensionalityreductionmethodisproposed,whichcanpreservethelocalstructuresofthedatainthefeaturespace.First,combinedwiththeMercerkernel,thesolutiontotheweightmatrixinthefeaturespaceisgottenandthenthecorrespondingeigenvalueproblemoftheKernelNPE(KNPE)methodisdeduced.Finally,theKNPEalgorithmisresolvedthroughatransformedoptimizationproblemandQRdecomposition.Theexperimentalresultsonthreereal-worlddatasetsshowthatthenewmethodisbetterthanNPE,KernelPCA(KPCA)andKernelLDA(KLDA)inperformance.

简介：Differenceexpansion(DE)isoneofthefamousschemesinthefieldofreversibledatahiding.Withthehighefficiencyandsimplicity,DEalsohasreceivedmoreattentionovertheyears.DEhasagoodinformationcapacity,butduetoitsmajorlocationmap,thepurepayloadisratherlow.Thereforemanyscholarsdidrelevantimprovementswhichletnpixelsasaunitinsteadoftheoriginaltwopixelsasaunitandcanadaptivelyadjustthenumberofembeddingsecretinformationaccordingtothesmoothnessdegreeoftheblock,whichachievestheresultofimprovingtheinformationpayloadortheimagequality.Inthispaper,thestudyofDE-basedreversibledatahidingschemesiscomprehensivelydiscussed.TheperformanceofDEbasedschemesisevaluatedandcomparedintermsofembeddingcapacityandstego-imagequality.

简介：加权的Sobolev狮子类型空格Wlp，(；E0，E)=Wlp，(；E)Lp，(；E0)，被学习E0，E是二个Banach空格，E0连续地并且浓密地在E上被嵌入。在Wlp的区域Rn的能力的一个新概念，(；E0，E)被介绍。几个条件以区域的能力和E0和E的插值被发现以便保证嵌入操作员的连续性和紧密。特别地，在E0之间的插值空格E的最常规的类和E，看情况并且l，被发现以便混合微分操作符D从Wlp被围住并且压缩，(；E0，E)到电子valuedLp，空格。在应用，为有参数的微分操作员的方程的最大的整齐被学习。

简介：ThisstudyfocusesontheanisotropicBesov-LionstypespacesBp,θl(Ω;E0,E)associatedwithBanachspacesE0andE.Undercertainconditions,dependingonl=(l1,l2,…,ln)andα=(α1,α2,…,αn),themostregularclassofinterpolationspaceEαbetweenE0andEarefoundsothatthemixeddifferentialoperatorsDαareboundedandcompactfromBp,θl+s(Ω;E0,E)toBp,θs(Ω;Eα).Theseresultsareappliedtoconcretevector-valuedfunctionspacesandtoanisotropicdifferential-operatorequationswithparameterstoobtainconditionsthatguaranteetheuniformBseparabilitywithrespecttotheseparameters.BytheseresultsthemaximalB-regularityforparabolicCauchyproblemisobtained.Theseresultsarealsoappliedtoinfinitesystemsofthequasi-ellipticpartialdifferentialequationsandparabolicCauchyproblemswithparameterstoobtainsufficientconditionsthatensurethesameproperties.

简介：以简易埋针法治疗呃逆。取膈俞穴耳穴耳中(膈)和胃埋针，治疗呃逆症患者24例。结果症状消失21例，缓解1例，无效2例。部分患者的呃逆症状可即刻停止发作。该法收效快速，维持疗效时间长．

简介：(VNE)虚拟网络嵌入是网络虚拟化的必要部分，它为未来网络被看作最有希望的方法之一。它的主要对象是高效地分配一个虚拟网络(VN)的节点和到一个分享的底层网络(SN)的连接。NP难、退出的研究提出了几个启发式的算法。然而，大多数算法仅仅考虑节点的本地资源，例如中央处理器和带宽(BW)，到决定嵌入，并且忽略网络属性的重要影响。基于全部网络的属性，在每个节点之间的连接的一个模型被提出测量节点，和一个新二阶段的嵌入算法评价的资源被建议。此后，印射的节点和印射的连接能联合被考虑。当减少运行时刻时，广泛的模拟证明建议算法由增加VN请求的收入/费用比率和接受比率改进VNE的性能。

简介：LetFF_vbethesetoffaultynodesinann-dimensionalfoldedhypercubeFQ_nwith|FF_v|≤n-1andallfaultyverticesarenotadjacenttothesamevertex.Inthispaper,weshowthatifn≥4,theneveryedgeofFQn-FF_vliesonafault-freecycleofeveryevenlengthfrom6to2~n-2|FF_v|.

简介：InsupportingXinjiangUygurAutonomousRegionfromAugustof2008toJanuaryof2009,theauthorstreated56casesofcervicalspondylosisbyembeddingmethod.Now,thereportisgivenasfollows.

简介：

简介：ThemainpurposeofthispaperistoshowthatthereisanisometricembeddingfromMoebiusbandtoR4withpositiveGaussiancurvature.

简介：

简介：

简介：Thispaperproposesanewtechniquethatisusedtoembeddepthmapsintocorresponding2-dimensional(2D)images.Sincea2Dimageanditsdepthmapareintegratedintoonetypeofimageformat,theycanbetreatedasiftheywereone2Dimage.Thereby,itcanreducetheamountofdatain3Dimagesbyhalfandsimplifytheprocessesforsendingthemthroughnetworksbecausethesynchronizationbetweenimagesfortheleftandrighteyesbecomesunnecessary.Weembeddepthmapsinthequantizeddiscretecosinetransform(DCT)dataof2Dimages.Thekeytothistechniqueiswhetherthedepthmapscouldbeembeddedinto2Dimageswithoutperceivablydeterioratingtheirquality.Wetrytoreducetheirdeteriorationbycompressingthedepthmapdatabyusingthedifferencesfromthenextpixeltotheleft.Weassumethatthereisonlyonenon-zeropixelatmostononehorizontallineintheDCTblockbecausethedepthmapvalueschangeabruptly.Weconductanexperimenttoevaluatethequalityofthe2Dimagesembeddedwithdepthmapsandfindthatsatisfactoryqualitycouldbeachieved.

简介：我们建议嵌入整体在一个随机的框架追踪在部分吸藏，照明变化，和突然的运动下面完成柔韧的追踪的性能的一个算法。它操作整体方法产生的可能性图象，并且联合在更好的建议分布被首先经由一个运动模型宣传粒子，然后运用吝啬的移动向他们的本地山峰搬到可能性图象设计的地方，以一个原则性的方法过滤的吝啬的移动和粒子。在粒子过滤器的一个观察模型在一个区域，和一个适应运动模型以内合并全球、本地的信息被采用描绘目标状态的进化。算法需要更少粒子与一般粒子过滤器相比管理追踪的任务，并且重获目标快速在吸藏以后发生。二个图象序列的实验表明建议算法的有效性和坚韧性。

简介：在重建的阶段空间，一个新奇本地线性预言模型被建议预言混乱时间系列。建议模型的参数拿与阶段空间重建的那些不同的值。我们基于预言错误建议一个标准决定建议模型的最佳的参数。建议模型能有效地为混乱时间系列使一步舞和多步预言成为的模拟结果表演，和一步舞和建议模型的多步预言精确性比传统的本地线性预言的优异。

简介：这笔记学习关上的面向的Riemannian3-manifoldM不变的Chern-Simons。，第一成就是建立公式CS(e)鈥?CS()=degAe并且是二(全球)M的框架，和A：(3)M鈫?那么是鈥渄ifference鈥?地图。有趣的现象是为许多3-manifolds的各种各样的框架的Chern-Simons积分的鈥渏umps鈥?是至少二，而不是一个。第二个目的是给CS(e+)和CS的一个明确的代表(e?)，在哪儿e+和e吗？假如M3上的鈥渓e英尺鈥?和鈥渞ight鈥?quaternionic框架分别地从沉浸M3鈫?E4被导致。因而，我们在S3(伯杰范围)上发现许多度量标准以便他们不能保角地在E4被嵌入。关键词Chern-Simons不变-伯杰范围-保角的嵌入先生(2000)题目分类53C42-58A15由NSFC支持了(资助Nos.10531090并且10229101)并且江畅学者编程序

简介：Theparameterembeddingmethodisappliedfornumericallysolvingtheperturbedconservativesystems.BymeansofNewtonianiteration,asimplealgorithmhasbeenconstructed.Finally,theconvergenceoftheiterationisproved.

简介：AbstracthomornorphismsbetweensubgroupsofalgebraicgroupswerestudiedindetailbyA.Borel,J.Tits^(1)andB.Weisfeiler^(2)providedthattheimagesofthehomomorphismsareZariskidensesubsetsandthatthefieldsoverwhichalgebraiegroupsaredefinedareinfinite,ThepurposeofthispaperistodetermineallembeddinghomomorphismsofSLn(κ)intoSLn(K)whenκandKareanyfieldsofthesamecharacteristic,withoutassumptionofZariskidensityandinfinitudeoffields.TheresultinthispapergeneralizesaresultofChenYuonhomomorphismsoftwodimensionallineargroups^(3).

简介：用小浪分解和嵌入的阶段空间，脑电图(EEG)的阶段轨道被描述。它基于现在的工作被说明，也就是说，EEG的小浪分解是实质上，EEG混乱引起注意的人的设计由小浪过滤器向量通向小浪空间，它在与一样的EEG嵌入的阶段空间的通讯。换句话说，嵌入的小浪分解和阶段空间在方法论是相等的。我们的试验性的结果证明在小浪空间和嵌入的空间，EEG的阶段轨道的结构类似于对方。这些结果证明那小浪分解在描绘EEG时间系列上是有效的。