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World File Search System信息转换
诱饵状态方法的量子密钥分布的安全性
信息保护是现代社会的关键要求之一。在大多数情况下，通过使用加密等加密技术来确保信息安全性。加密通常被理解为使用某种算法[1]所需的信息的转换（明文）到加密消息（Ciphertext）中。同时，为了实现加密，通信的合法各方需要一个所谓的加密密钥，这是一个秘密参数（通常是一定长度的二进制字符串），该参数决定执行加密时的特定信息转换。关键分布问题是密码学中最重要的问题之一[1，2]。例如，参考。[2]强调：``键与它们加密的所有消息一样有价值，因为对密钥的知识提供了所有信息的知识。对于跨越世界的加密系统，关键分布问题可能是一项艰巨的任务。''可以使用几种加密密钥分布的方法。首先，可以使用可信赖的快递员交付键。这种方法的主要缺点是人类因素的存在。此外，随着每年传输数据键的增加，身体转移变得越来越困难。另一种方法是公钥密码学。它基于使用所谓的单向函数的使用，即易于计算但很难为给定函数值找到参数。示例包括Diffie±Hellman和RSA（来自Rivest，Shamir和Adleman的缩写）算法（用于加密信息开发，但也用于密钥分布），这些算法使用了解决离散对数和Integer分支问题的复杂性。Internet上传输的大多数数据都受到使用公共算法的使用，该算法包含在HTTPS（HYPEXT TRANSPRAND SECURES SECURE）协议中。
通过相图和模糊递归图探索大脑功能中的非线性动力学
自然界中发现的大部分复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于非线性动力学与大脑之间的关系也是如此。计算机模拟表明，包括大脑在内的许多生物系统都表现出近乎混乱的行为。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度解释了大脑功能，统计物理学领域在理解大脑连接和功能方面继续取得实质性进展。本研究使用生物物理非线性动力学方法深入研究复杂的大脑功能连接。我们的目标是发现高维和非线性神经信号中隐藏的信息，希望提供一种有用的工具来分析功能复杂网络中的信息转换。通过利用相图和模糊递归图，我们研究了复杂大脑网络功能连接中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列、物理上真实的非线性动力学模型和生物物理上真实的神经质量模型，结果表明，相图和模糊递归图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们还可用于根据结构连接预测功能连接。此外，结果表明，神经元活动的相轨迹编码低维动力学，相图形成的极限环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相图和模糊递归图可以使用真实的 fMRI 数据捕捉大脑中的功能连接，并且这两个指标都能够捕捉和解释特定认知任务期间的非线性动力学行为。总之，我们的研究结果表明，相图和模糊递归图可以作为非常有效的功能连接描述符，为大脑中的非线性动力学提供有价值的见解。
合并实体类型感知和单词 - 词关系 -
摘要：命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键子任务。在解决NER问题时，对实体边界和实体类型有更深入的了解特别有价值。大多数以前的顺序标签模型都是特定于任务的，而近年来，由于在编码器 - 犯罪模型框架中解决NER任务的优势，因此目睹了生成模型的兴起。尽管达到了有希望的性能，但我们的试点研究表明，现有的生成模型在检测实体边界和估计实体类型方面无效。在本文中，提出了一个多个关注框架，该框架将实体类型嵌入和单词 - 单词关系的注意力引入了指定的实体识别任务。为了提高实体型映射的准确性，我们采用外部知识库来计算先前的实体类型分布，然后通过编码器的自我注意力将信息输入到模型中。为了增强上下文信息，我们将实体类型作为输入的一部分。我们的方法从实体类型的隐藏状态中获得了其他注意，并将其用于解码器中的自我和跨注意机制。我们将序列中的实体边界信息转换为单词 - 单词关系，并将相应的嵌入到交叉注意机制中。通过单词 - 单词关系信息，该方法可以学习和了解更多实体边界信息，从而提高其实体识别精度。我们在广泛的基准测试基准上进行了实验，包括四个平面和两个长实体基准。我们的方法显着改善或表现类似于最佳的生成NER模型。实验结果表明，我们的方法可以大大增强生成模型的能力。
1信息学简介
信息学是一个非常年轻的科学学科和学术领域。对术语的解释（从现代欧洲科学文献中使用）尚未建立并普遍接受[1]。大多数现代计算机和计算机技术的祖国位于美利坚合众国，这就是为什么美国信息学术语与欧洲交织在一起的原因。美国术语计算机科学被认为是信息学术语的同义词，但是这两个术语具有不同的历史，含义有所不同，并且是构思树的根源，这些概念树充满了不同的术语。虽然计算机科学领域的专家被称为计算机工程师，但信息学的从业者可能被称为信息医生。计算机科学一词的历史始于1959年，当时路易斯·菲恩（Louis Fein）主张创建与哈佛商学院相似的计算机科学研究生院。在证明学校的名称时，他提到了管理科学，就像计算机科学具有应用和跨学科的性质，并且具有学科的特征。尽管名称（计算机科学），但与计算机相关的大多数科学领域都不包括计算机本身的研究。结果，在英语世界中提出了几种替代名称，例如，一些主要大学的一些学院更喜欢计算科学一词，而是强调术语之间的差异。卡尔·斯坦布赫（Karl Stebuch）于1957年推出了德国术语Informatik，菲利普·德雷福斯（Philippe Dreyfus）于1962年推出了法国术语Informatique。彼得·诺尔（Peter Naur）建议了斯堪的纳维亚术语数据法，以反映科学学科运作和处理数据的事实，尽管不一定是使用计算机的使用。英语术语信息学被创造为两个单词的组合：信息和自动化；最初，它描述了信息的自动处理科学。信息学的核心概念是信息的转换，这是通过生物和人工制品的计算和通信进行的。信息转换使其用于决策。
解锁安全数字交易-IJRPR
在我们当前的快速技术发展时代，确保数字交易的安全性和完整性已成为关键问题。我们为保护这些交易所依赖的传统方法越来越超过网络威胁的复杂频率和频率。这项新兴的挑战需要创新的解决方案，这是区块链技术作为一种开创性和变革性的方法发挥作用的地方。区块链技术从根本上是分散和分布式分类帐系统。此结构提供了特殊的安全功能，这些功能对于保持交易记录的真实性和不变性至关重要。与传统的集中式系统不同，区块链的分散性质意味着交易记录不是存储在一个位置，而是在计算机网络中存储。这种分散使黑客操纵或破坏数据变得更加困难，从而确保更高的安全性。区块链技术的核心优势之一在于它使用先进的加密技术。密码学是通过将信息转换为安全格式来确保信息的实践，除了那些拥有特殊知识（通常称为钥匙）解密的人之外，任何人都无法阅读。区块链使用加密算法来保护交易数据，这使得未经授权的各方更难更改或伪造记录。此加密主链可确保一旦将交易记录在区块链上，就无法更改，从而保留其完整性。区块链的另一个关键方面是其共识驱动的方法。共识机制是区块链网络中所有参与者遵循的协议，以同意交易的有效性。比特币使用的最常见的共识机制是工作证明（POW），涉及解决复杂的数学难题以验证交易并将其添加到区块链中。其他机制，例如股份证明（POS）和授权的股份证明（DPO），提供了其他方法来达成共识，通常以更高的效率和较低的能耗。这些共识协议对于维持区块链的分散性质至关重要，因为它们确保没有一个实体可以控制整个网络。
开源加密工具的比较分析
电子邮件：21BCS2259 [at] cuchd.in摘要：本文介绍了开放源加密工具，特别是GNUPG和Veracrypt的比较分析，重点介绍其性能，可用性和安全功能。我们的目标是通过测试各种参数（包括加密/解密时间和资源利用率）来确定它们对不同数据类型和用例的有效性。关键字：加密，加密，解密，安全性，gnupg，veracrypt 1。简介密码学涉及将明文（正常，可读文本）转换为密文的过程，即一种称为加密的方法，并随后将其转换回明文，被称为解密。加密算法可以通过各种方式进行分类，最常见的类型是秘密密钥密码学也称为对称密钥密码学和公共密钥密码学，也称为非对称密钥密码[1]。这是一门侧重于编码和解码数据的数学科学，允许在网络或渠道上进行安全的存储和关键信息转换，除了预期的接收者[2]以外，任何人都无法阅读。目前，各个安全领域的研究人员，尤其是在身份验证和关键交换方面，正在开发各种协议，以增强和保护物联网（IoT）环境并有效地实施此方法[3]。本文比较了两种广泛使用的开源加密工具：GNU隐私保护罩（GNUPG）和Veracrypt。gnupg是一种使用公共/私钥密码学来确保文件和通信的加密标准，我们将与AES（Veracrypt）进行比较。该研究将证明，尽管这两种工具在不同的情况下都表现出色，但它们的优势和劣势使它们适合于不同的用例，这是通过多个测试案例研究强调的。将通过动手测试比较性能，可用性和安全功能。这两个工具将在不同的方案下进行评估，包括多种大小的加密文件，其中包括文本文件以及诸如“ MP4”和JPG图像之类的媒体。我们将测量加密/解密速度和系统资源使用情况。详细的测试案例提供了这些工具如何在现实世界环境中运行的深入观点。
工业中的人工智能和人类运动...
人体运动传感技术和机器学习的最新进展增强了人工智能改善我们的生活质量、提高生产力和重塑多个行业（包括文化和创意产业）的潜力。为了实现这一目标，人类必须始终处于人工智能的中心，人工智能应该向人类学习并与他们进行有效合作。以人为本的人工智能 (HAI) 有望在未来创造新的机遇和挑战，目前尚无法预见。任何类型的可编程实体（例如机器人、计算机、自动驾驶汽车、无人机、物联网等）将具有不同的感知层和复杂的 HAI 算法，这些算法将检测人类的意图和行为（Psaltis 等，2017）并不断从中学习。因此，每一个智能系统都将能够捕捉人类的动作，对其进行分析（Zhang 等人，2019 年），检测姿势并识别手势（Chatzis 等人，2020 年；Stergioulas 等人，2021 年）和活动（Papastratis 等人，2020 年；Papastratis 等人，2021 年；Konstantinidis 等人，2021 年），包括面部表情和凝视（Bek 等人，2020 年），从而实现与人类的自然协作。不同的传感技术，例如光学 Mocap 系统、可穿戴惯性传感器、RGB 或深度摄像头和其他模态类型传感器，用于捕捉场景中的人体运动并将这些信息转换为数字表示。大多数研究人员通常专注于使用单模态传感器（因为最终系统简单且成本低）以及设计传统的机器学习算法或复杂的深度学习网络架构来分析人体运动数据（Konstantinidis 等人，2018 年；Konstantinidis 等人，2020 年）。此类经济高效的方法已应用于广泛的应用领域，包括娱乐（Kaza 等人，2016 年；Baker，2020 年）、健康（Dias 等人；Konstantinidis 等人，2021 年）、教育（Psaltis 等人，2017 年；Stefanidis 等人，2019 年）、体育（Tisserand 等人，2017 年）、机器人（Jaquier 等人，2020 年；Gao 等人，2021 年）、艺术和文化遗产（Dimitropoulos 等人，2018 年），展示了 AI 技术的巨大潜力。综上所述，HAI 目前已成为科学辩论和技术展览的中心。更具体地说，Sakr 等人。两阶段开发和部署智能机器绝对是一项经济挑战（例如灵活性、简化、人体工程学），同时也是一项社会挑战（例如安全性、透明度），不仅从工厂角度如此，而且对于整个现实世界也是如此。本研究主题中的论文采用不同的传感技术，例如深度传感器、惯性服、IMU 传感器和力传感电阻器 (FSR) 来捕捉人体运动，同时它们提出了对时间数据进行建模的不同方法。研究使用佩戴在手臂上的 FSR 来测量力肌动图 (FMG) 信号以估计等长力/扭矩的可行性。