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使用LENET 20深度学习体系结构在先前阶段的胎儿心脏异常检测
心脏异常在医学诊断中很重要，传统上通过CT，X射线，CTA和MRI扫描检测到。但是，这些方法通常会产生不确定或错误的结果，从而导致无效的临床建议。本研究的重点是使用超声心脏数据进行胎儿异常预测和分类，旨在克服现有诊断方法的局限性。这项研究的目的是开发一种更可靠的方法来使用深度学习技术检测胎儿心脏异常，特别是利用Lenet 20架构。与常规方法相比，目标是提高胎儿异常检测的准确性和可靠性。实时胎儿超声心脏样本是从海得拉巴NIMS Super Specialty Hospital收集的，并使用OTSU阈值分离等工具进行了预处理。LENET 20卷积神经网络由165层组成，最大池，密集，隐藏和relu层是使用带有Tensorflow，Keras和Scikit-Learn库的Python实现的。通过CSV文件将数据集加载为测试样品，并采用了LENET 20 CNN模型进行分类。所提出的LENET 20 CNN模型比现有的胎儿心脏诊断模型取得了显着改善。关键发现包括98.32％的检测得分，F1得分为98.23％，召回97.89％，准确度为98.32％，灵敏度为97.29％。这些结果表明与以前的方法相比，检测准确性和可靠性卓越。这项研究的结果表明，对先前的胎儿心脏诊断技术有了显着的增强。具体来说，LENET 20 CNN模型在检测准确性和可靠性方面优于现有方法。这项调查通过采用CNN深度学习技术成功地解决了常规胎儿心脏诊断方法的局限性。LENET 20架构是有效的分类器和特征提取器，可以在前阶段准确检测胎儿心脏异常。
如何引用本文：基兰·哈特里（Kiran Khatri）（2024）人工智能在定价和货币策略中的融合和信用派生的策略 如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear 图书馆服务中的人工智能：增强访问... 如何引用这篇文章：Shantanu Sudhir Gujar，Thiyagarajan V S，Shreya Sudesh Sakpal Sakpal Ashish Kumar Pandey（2024）。高级网络安全框架F 如何引用本文：Indraji C，Satishkumar Naikar，Dominic J（2024）使用机器人技术和人工智能来增强图书馆服务。 使用Ai-... 优化废水处理过程 AI和金融市场中的大数据分析 通过... 优化CNC转动过程参数 如何引用本文：R.K. Rahul Shandilya Sharma（2024）将基于嵌入式系统中零信任体系结构的芯片通信固定到芯片通信。 社交媒体作为增强女性权能的催化剂 对AI驱动的自动化与... 的比较分析 如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra 的影响 如何引用这篇文章：Jetya Banothu，Sangeeta Nakhate（2024）基于数字转换器的高速GNRFET模拟设计。图书馆进度Inte 基于机器学习的手写字符识别 人工智能和社会... 的作用和影响
在外汇和货币市场的背景下，抽象的金融市场动态通过各种变化和转型进行了变化，包括整合人工智能（AI）等创新。金融市场策略（包括对冲和定价策略通过AI的实施）能够影响货币，信贷和金融衍生品市场，以防止市场敞口的风险。AI技术是一种创新的整合，旨在通过其算法和预测模型来改善外汇，信用风险，货币市场和金融衍生品策略。AI的预测性和自动化功能是其有益和有用的方面之一，这些方面有助于通过降低错误的风险，增强对市场风险管理的生产能力，从而降低错误的风险以及提高错误的生产能力，从而有助于创新的金融衍生品和对信贷和货币市场的风险管理。关键字：金融衍生品，对冲，货币市场，外汇，汇率确定，货币衍生品，人工智能和衍生品，翻译风险，经济暴露。
Microservices在云本地应用中的体系结构
抽象的微服务体系结构已成为设计可扩展和可维护的云本地应用的关键方法。与传统的整体体系结构不同，微服务将应用程序分解为通过定义明确的API通信的小型，独立的可部署服务。这种建筑转移增强了模块化，从而提高了可扩展性，弹性和灵活性。本文探讨了微服务的核心概念，包括服务分解，服务间通信和数据管理。它深入研究了关键设计模式，例如API网关，断路器，服务发现和宿主无花果模式，以说明这些模式如何解决微服务体系结构中的共同挑战。讨论强调了这些模式在管理服务交互中的重要性，
EVPN体系结构指南
MP-BGP EVPN是基于RFC 7342和RFC 8365的VXLAN的控制平面协议。在EVPN之前，使用洪水和学习模型进行了VXLAN覆盖网络，其中最终主机可及性信息和VTEP发现都是基于数据平面的。VTEP也可以在叶开关上手动设置。没有控制协议可以在VTEP之间分配最终托管及可及性信息。覆盖层广播，未知的单播和多播（BUM）流量封装在多播VXLAN数据包中，并通过底层多播的转发运输到远程VTEP开关。在这种部署中为了维持准确的终端及可及性信息而在织物上的持续泛滥可以提出可扩展性的挑战。
区域体系结构如何铺平通往完全软件的方式...
可扩展的软件和多个针对针族，以解决超低成本和性能驱动的应用程序AEC-Q100 1级，FS-QM和26262 ASIL-B选项，安全发布，Evita Light
云计算中的A-Ai-aigment零信任体系结构
摘要：将AI与ZTA和预测分析相结合是一种尖端的云安全方法或新的破坏性范式。这种合并的方法利用AI来实时威胁识别和响应。同时，预测分析可以洞悉可能大写的威胁和弱点。本文旨在研究基于AI的ZTA如何通过连续验证用户和访问请求，实施严格的访问控件以及随着威胁而更改来扩大常规安全解决方案。这些功能由重点关注历史和实时数据的预测分析得到很好的支持，以预测安全事件和整体安全风险水平。这些技术的组合与反应性安全范式相比，这些技术的组合不是更渐进，更强化的保护。实施问题诸如部署系统的困难，数据信誉和隐私问题均已阐述，以及未来的趋势，例如改善机器学习算法，结合安全系统的安全系统，并将现代技术集成到系统中。
零信任体系结构
如果WAN偏向分支机构和校园网络的零信任应用程序，建议是利用覆盖层来保护流量，因为它遍历了WAN。当WAN由另一个实体完全管理和操作时，这尤其如此。在WAN方面，最大的关注来源是进行中间人攻击的潜力。通过WAN提供商的基础架构和拥有的组织几乎没有该数据的遍历的可见性，可以通过数据包的流动来促进对WAN的中间攻击。以分支网络和校园网络推荐NetFlow和网络水龙头的方式，WAN提供商可能会使用相同的机制来了解数据包流和故障 - 跨WAN的射击遍历客户数据流。强烈建议使用确保协议流量被解密的可能性被解密，因此，强烈建议使用一种机制来加密运输中的所有流量。利用SD-WAN的实现，例如Cisco SD-WAN系列实现，也为包装数据包中携带细分数据提供了额外的好处，从而创建了可以应用策略的完整结构。
算法和体系结构的学习
•在元学习中，它利用ML本身通过学习许多学习任务来改善ML算法，我们介绍Aruba，这是设计和分析元学习方法的框架。我们的分析产生了基于梯度的元学习的首先保证，表明了这些方法如何根据学习任务之间的相似性的可量化度量来改善绩效。我们使用Aruba将元学习的实际影响扩展到ML的新领域，包括通过部分反馈和联合学习的学习；在后一种情况下，我们介绍了FedEx，FedEx是一种用于调整联合优化器的新最新方法，该方法在分布式杂项数据集的网络上训练模型，例如移动设备和医院记录。•我们通过采取其核心方法（近似算法目标的替代损失功能的运行）来发展基于Aruba的成功，并将其扩展到学习算法之外，以显示具有预测算法的学习保证，这些算法是利用ML预测其实例的算法；特别是，我们展示了第一个学习的理论保证，用于预测取决于实例的实例，这是实用应用的关键属性。我们的框架再次充当算法设计工具，我们用它来构建第一算法，并对（差异）（差异性地）有关敏感数据集和线性系统求解器的私有统计信息进行预测；在后一种情况下，我们可以在自然结构假设下学习学习算法，可以学会做出极端的预测。•最后，本文解决了寻找神经网络体系结构的问题，以培训特定的学习任务或体系结构搜索，我们在理解重量共享的优化和概括属性方面取得了进展，这是整个领域中使用的主要启发式启发式。然后，我们将重量分担扩展到设计基于神经操作的新搜索空间，从而可以自动发现数据中真正新颖的架构；这项工作的顶点是破折号，这种方法有效地发现了对我们测试的大多数不同任务的人类专家设计的神经架构的表现。
零信任体系结构（ZTA）
○公众参与新技术的设计和实施对于成功和公共买入至关重要。○当前的技术包括基于AI的系统，例如自动化车牌读取器（ALPRS）和AI枪击检测。○最初的挑战包括对隐私和监视的担忧，其中一些将技术视为“隐私噩梦”。○作为回应，该市扩大了公众参与，以解决问题和指导技术的使用。居民提供有关技术实施的反馈并提出改进。○该市还在服务不足的地区举行了公开会议，该会议是多种语言，旨在减少障碍。○反馈和使用数据在线发布。○城市正在探索针对道路危害和非法倾倒等特定问题的AI对象检测。○该市通过积极参与，提高信任和透明度对政府实践产生了积极影响。●Alleghany县的演讲 - 宾夕法尼亚州阿勒格尼县阿勒格尼县人类服务部主任Erin Dalton
ZKCROSS：跨链隐私的新颖体系结构 -
区块链研究中关注的关注点之一是如何在不牺牲系统的安全性和可信赖性的情况下实现保护隐私的审计。但是，同时实现审计和隐私保护，这是两个看似存在的目标，这是具有挑战性的，因为审计系统将需要透明度和责任制，这可能会造成隐私和安全漏洞。这在跨链场景中变得更糟，其中来自多个链条的信息孤岛进一步使问题变得复杂。在本文中，我们确定了跨链隐私审计的三个重要挑战，即跨链连接性暴露（CLE），隐私和审计（IPA）（IPA）以及完全审计效率低下（FAI）。为了克服这些挑战，我们提出了ZKCROSS，这是一种新型的两层跨链体系结构，配备了三种跨链协议，以实现隐私保护的跨链审核。在这三个协议中，有两个是保存隐私的跨链协议，用于转让和交换；第三个是有效的跨链审核协议。这些协议建立在坚实的跨链方案上，以确保隐私保护和审计效率。我们对本地和云服务器进行了ZKCROSS，并执行全面的测试，以验证Zkcross非常适合处理大规模隐私审计任务。我们根据运行时间，延迟，吞吐量，气体消耗，审核时间和证明规模评估所提出的协议的性能，以证明其实用性。