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文献分析 tradeSeq Trajectory-based differential expression analysis for single-cell sequencing data
原文pdf连接 https://www.nature.com/articles/s41467-020-14766-3#Sec23 摘要 轨迹推断通过研究基因表达的动态变化，从根本上增强了单细胞 RNA-seq 研究。在轨迹推断的下游，重要的是发现（i）与轨迹中的谱系相关的基因，或（ii）谱系之间差异表达的基因，以阐明潜在的生物过程。然而，当前的Proj CMI Paper Reading: HyDiff: Hybrid Differential Software Analysis
Abstract 背景： 差分软件分析的关键挑战是跨程序变体同时推理多个程序路径。 本文： 工具：HyDiff Task：regression and side-channel analysis for Java bytecode programs 意义：第⼀个⽤于差分软件分析的混合⽅法 方法：集成并扩展了两种⾮常成功的测试技术： ⽤于有效程序测试、考虑控制差分隐私（Differential Privacy）定义及其理解
1 前置知识 本部分只对相关概念做服务于差分隐私介绍的简单介绍，并非细致全面的介绍。 1.1 随机化算法 随机化算法指，对于特定输入，该算法的输出不是固定值，而是服从某一分布。 单纯形（simplex）：一个\(k\)维单纯形是指包含\(k+1\)个顶点的凸多面体，一维单纯形是一条线段，二维单纯形是一个三Let k be a positive constant. Which of the following is a logistic differential equation?
Let k be a positive constant. Which of the following is a logistic differential equation?(A) dy/dt=kt(B) dy/dt=ky(C) dy/dt=kt(1 -t)(D) dy/dt=ky(1-t) (E) dy/dt=ky(1-y) Please show details. Suppose that y(t) describes the quantity of a population at time t.常用的RS485芯片简介
本文将简单介绍常用RS485 芯片 MAX48x系列芯片 The MAX481, MAX483, MAX485, MAX487–MAX491, and MAX1487 are low-power transceivers for RS-485 and RS-422 communication. Each part contains one driver and onereceiver. The MAX483, MAX487, MAX488, and MAX489 feature差分编码与译码代码编写
差分编码就是将绝对码转化为相对码。 假设 an 是绝对码，bn 是相对码 若是双极性不归零码（1或-1）， 那么 bn = bn-1 * an 若是单极性码（1或0），那么 bn = bn-1 + an （模二加） 以双极性不归零码示例： an1-1-111-11bn1-1111-1-1 代码示例： % 差分编码 绝对码转相对码 function differential_Evans Partial Differential Equations 第一版第1-3章笔记及习题解答
Evans Partial Differential Equations 第一版第1-3章笔记及习题解答\ Evans255-257 Evans257-262 Evans263-264 Evans264-265 Evans266-268 Evans268-270 Evans270-273 Evans273-275 Evans275-277 Evans277-281 Evans281-282 Evans282-285 Evans285-286 Evans286-288 Evans288AD如何进行差分走线
差分走线在高频信号传输及信号采样中经常用到，由于要求等长且紧密的走线，如果两条线分开画，那么很容易出现偏差。其实PCB设计软件都带有差分走线功能，使得只需要设计简单的规则即可完成一对差分线的可靠走线。这里分享利用Altium Designer 13进行差分走线的操作，希望对需要的朋友有oracle差异增量异地备份(Differential incremental and remote backup)
挂载nfs，并设置开机自动挂载。 2，编写level0备份脚本并chmod执行权限。 [oracle@oracle170 job]$ vim bak0.sh #~/.bashrc中有定义环境变量，脚本中就不需要重复定义。 export ORACLE_SID=OCR export ORACLE_BASE=/u01/app/oracle export ORACLE_HOME=$ORACLE_BASE/product/12.2Python for Differential Equations
from sympy import * import numpy as np c, t = symbols('c, t') expr = c*(4 - c) # Solve c(4 - c) = 0: equil = solve(expr, c) print(equil) ys = np.arange(-2, 7) # how to generate an appropriate array includes equil automatically? dys = np.arcauchy problem of 1st order PDE from Partial Differential Equations
pure math 加一个一个Episodes pde进可攻退可守 pure math f : R → R ,论文阅读：Deep Learning with Differential Privacy
论文名字 Deep Learning with Differential Privacy 来源 会议 23rd ACM （CCS2016） 年份 2016.10 作者 Martín Abadi, Andy Chu, Ian Goodfellow, H. Brendan McMahan, Ilya Mironov, Kunal T alwar, Li Zhang 核心点 差分隐私框架下隐私成本进行改良，能进行准确的分析，论文阅读：Differential privacy federated learning a client level perspective
论文名字 Differential privacy federated learning a client level perspective 来源 NIPS 2017 顶会 年份 2017 作者 Robin C. Geyer, T assilo Klein, Moin Nabi 核心点 阅读日期 2021.1.21 和 2020.12.19 影响因子 页数 7 引用数 引用 内容一元函数微积分与线性算子-(双语教材)
本书特色 [ 《一元函数微积分与线性算子》主要介绍一元函数的极限(limit)、导数(derivative)、积分(integral)、微分方程(differentialequations)和线性算子(linearoperator)的基本概念和理论，并给出与这些概念相关的自主招生考试试题的解析与提高练习。《一元函数微积分与线性论文笔记：Towards Practical Differential Privacy for SQL Queries FLEX工具 PrivSql主要参考和对比的对象
这篇文章提出的FLEX工具，是PrivSQL作者主要参考的工具和实验对比的对象 于是很有必要读一下这篇文章 摘要 现有的差异隐私机制不支持基于SQL的现实分析系统中使用的各种功能和数据库，所以我们提出了弹性敏感性，这是一种用一般的等联接来逼近查询的局部敏感性的新方法。并且证明基本模型一： PINNs : Physics Informed Neural Networks
最开始当然要提到很经典的文章 —— Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations 。 这篇文章是布朗大学的助理教授 Maziar Raissi 和学术大牛GE Karniadaki图像特征提取——韦伯局部描述符（WLD）
一、原理及概述 韦伯局部描述符（WLD）是一种鲁棒性好、简单高效的局部特征描述符。WLD由两个部分组成：差分激励和梯度方向。 其具体算法是对于给定的一幅图像，通过对每个像素进行这两个分量的计算来提取其差分激励图像和梯度方向图像，并将这两部分组合成一个二维直方图，进而转化为论文总结(Frequent Itemsets Mining With Differential Privacy Over Large-Scale Data)
一、论文目标：将差分隐私和频繁项集挖掘结合，主要针对大规模数据。 二、论文的整体思路： 1）预处理阶段： 对于大的数据集，进行采样得到采样数据集并计算频繁项集，估计样本数据集最大长度限制，然后再缩小源数据集；(根据最小的support值，频繁项集之外的项集从源数据集移除)