研究论文及其章节的主题围绕DNSSEC协议的安全性及其对在线隐私的影响。该研究深入研究了域名系统(DNS)的复杂性,探索其基本工作,层次结构以及DNS根服务器的作用,以及负责托管13个DNS根服务器的实体。本文还研究了各种DNS攻击,包括DNS欺骗,中间攻击,DNS缓存中毒和DNS劫持,阐明了DNS基础架构中的脆弱性。研究的很大一部分致力于DNSSEC(域名系统安全扩展)的描述,强调了其在DNS区域内的重要性和功能。这包括对DNSSEC背后的机制的分析,例如RRSIG,区域签名键(ZSK),DNSKey和钥匙签名键(KSK),以及有关特定DNS区域中信任建立的讨论
在为期六周的课程中,每个星期六将参加一个60分钟的会议,学生将以高达4人的身份工作。在卡内基学习认证的老师的支持下,学生将审查和练习考试中涉及的概念,例如:代数的心脏解决问题,解决问题和数据分析,提前数学以及数学的其他主题,包括地球和三角学。
数学逃脱挑战 MS 和 HS - 5 个密室中的 5 个。■ 练习室 - 使用以前的 MESA Day 密室,让学生练习解决前几年的数学问题以及密室部分。主管将联系 Rose (rcureton@pacific.edu) 获取练习登录信息。■ 密室活动 - Brain Chase 提供在线密室(没有数学问题需要解决!),可以作为娱乐活动。这可以帮助学生和教师熟悉 Brain Chase 平台以及密室的机制。这是一种向学生介绍密室的有趣方式,而不必担心解决数学问题。中心主管可以购买这些房间,用作数学逃脱比赛前的无压力、有趣的补充活动。费用列在 BrainChase 网站上。
关于 FDP:5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用,例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域,以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题,并提供强大的理论基础,并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容: 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介,以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究,使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师:本课程将由 NIT Warangal 的教师负责;来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
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1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一,在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。 nit Trichy有17个学术部门,并提供10个学士学位,40个硕士和17个博士学位课程。 这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。 该研究所的信用近接近6500 sci索引文章,引用为1,00,000,H索引为105。 NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园,具有活跃的IPR牢房,初创企业和孵化中心,创新促进中心,最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一,在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。nit Trichy有17个学术部门,并提供10个学士学位,40个硕士和17个博士学位课程。这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。该研究所的信用近接近6500 sci索引文章,引用为1,00,000,H索引为105。NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园,具有活跃的IPR牢房,初创企业和孵化中心,创新促进中心,最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
摘要 随着当前在线学习环境的实施,转向在线教学已成为各国提高教学可持续性的最明显方式。研究表明,英语科目的在线学习和教学影响认知策略环境。本研究旨在确定和探索在线学习环境中实施的认知策略,以支持英语学习者的批判性思维。本研究是一项利用调查方法在线完成的定量描述性研究。样本选择方法是简单随机抽样。本研究通过互联网向 115 名受访者分发问卷来收集原始数据。数据是通过完成调查中提供给所有受访者的问题来收集的。此外,对数据进行了评估,以便对其进行表征和描述。英语讲师调查的数据分析结果表明,在线教学中使用的认知策略是繁荣和挥霍的。实施在线英语学习者的批判性思维所需的认知策略包括程序性、元认知、概念性和战略性。本研究表明,在线学习的认知策略实施在远程教学中通常是有利的。调查显示,只有 73% 的英语讲师认为认知策略在线平台与传统会议一样有利于支持批判性思维。问卷调查获得了积极的回应。此外,该声明与他们的在线教学经验和背景相关,这表明他们对在线学习机制中运作良好的认知策略持良好态度。研究表明,必须发展在线教学法和英语讲师,为未来潜在的真实在线策略铺平道路。这项研究可能说明了在线教育的困难和潜在的改进领域。关键词:认知策略、在线英语学习者、批判性思维、
