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World File Search System平行性
混合平行性图像加密算法基于修改的洪水
摘要：图像加密是我们当前数字时代的重要领域，在保护信息和提高数据质量方面发挥了重要作用。加密保护隐私并增强各种应用程序的安全性，例如通信，云存储和数字传输。随着图像的大小和复杂性的增加，在图像处理和加密中使用并行方法的重要性变得更加突出。这些方法允许利用现代设备中可用的多个处理能力，例如多核处理器，从而提高了处理大数据集的效率和速度。在本文中，我们提出了一种修改的池化算法和一种混合平行的方法来克服传统的Blowfish algorithm的已知弱点。首先，我们使用pascal矩阵来置换图像像素，并且该操作的结果用作对洪水算法修改版本的输入。在此版本中，使用混合混乱方法对P矩阵进行了修改，从而改善了加密过程。此外，该加密是使用混合并行处理方法实施的，从而提高了数据处理的性能和效率。使用来自USC-SIPI和CVG-AUGR数据库的测试图像（256*256）显示测试和结果。是更快的结果和更安全的加密。此外，达到加密和解密的平均执行时间（0.00618ms，0.003292 ms）信息熵筛选速率达到7.99735，接近8。的最佳比率，NPCR和UACI达到（99.639，99.639，33.42825）。该算法已经达到了很高的安全性。
自然视觉中局部平行性的神经相关性
人类观察者可以快速感知复杂的现实世界场景。将视觉元素分组为有意义的单元是此过程不可或缺的一部分。然而，到目前为止，感知分组的神经基础仅通过简单的实验室刺激进行研究。我们在此揭示了一种重要的感知分组线索——局部平行性的神经机制。使用一种新的图像可计算算法来检测线条画和照片中的局部对称性，我们操纵了现实世界场景的局部平行性内容。我们从 38 名人类观察者在观看操纵场景时通过功能性磁共振成像 (fMRI) 获得的大脑活动模式中解码了场景类别。与海马旁回 (PPA) 中的弱局部平行性相比，包含强局部平行性的场景的解码准确度明显更高，这表明平行性在场景感知中起着核心作用。为了研究平行信号的起源，我们对公共 BOLD5000 数据集进行了基于模型的 fMRI 分析，寻找激活时间过程与实验参与者观看的 4916 张照片的局部平行内容相匹配的体素。我们发现视觉区域 V1-4、PPA 和后压部皮质 (RSC) 中的平均局部对称性存在很强的关系。值得注意的是，与平行相关的信号首先在 V4 中达到峰值，表明 V4 是从视觉输入中提取平行的位点。我们得出结论，局部平行是一种感知分组线索，影响整个视觉层次的神经元活动，大概从 V4 开始。平行在 PPA 中场景类别的表示中起着关键作用。
糖尿病性肾病和糖尿病性视网膜病中的并行性和非平行性
糖尿病性肾病（DN）和糖尿病性视网膜病（DR），作为糖尿病的微血管并发症，目前是成人劳动人群末期末期肾脏疾病（ESRD）和失明的主要原因，并且在成人劳动人群中，它们是社会和经济burdens的主要公共卫生问题。在发生和发育过程中两者之间的平行性表现在引起疾病的危险因素和发病机理的高重叠，合并症的高率，相互预测的效果以及药物临床中的部分一致性。然而，由于两个器官，眼睛和肾脏具有独特的内部环境和生理过程，每个器官都具有特定的内部环境和生理过程，并且由于不同的病理变化和对各种影响因素的响应，因此识别两种并行的dn平行性和不平行性，因此，目标器官具有不同的病理变化和响应，因此具有不同的病理变化和响应。疾病并提供早期诊断，有关药物使用的临床指导的参考以及新药的开发。
用于调度截止日期敏感的可延展任务的算法
摘要由于批处理数据处理的无处不在，计划可延展的批处理任务的相关问题受到了极大的关注。我们考虑了一个基本模型，其中一组任务要在多个相同的机器上处理，并且每个任务均由值，一个工作负载，截止日期和并行性约束。在平行性界限内，分配给任务的机器数量会随着时间而变化而不会影响其工作负载。在本文中，我们确定了边界条件，并通过构造证明一组具有截止日期的可延展任务可以通过其截止日期来完成，并且仅当它满足边界条件时。该核心结果在调度算法的设计和分析中起关键作用：（i）考虑到几个典型的目标，例如社交福利最大化，机器最小化和最小化最大加权完成时间，以及（ii）当算法和动态编程等算法技术技术时，会适用于社交范围。结果，我们为上述问题提供了四种新的或改进的算法。
Gatekeeper-GPU：简短读取映射中快速准确的预订过滤
摘要 - 在简短读取映射的最后一步中，验证了参考基因组上读取的候选位置，以使用序列比对算法从相应的参考段中计算它们的差异。计算两个序列之间的相似性和差异在计算上仍然很昂贵，因为传统上近似的字符串匹配技术继承了具有二次时间和空间复杂性的动态编程算法。我们介绍了Gatekeeper-GPU，这是一种快速准确的预一致过滤器，可有效地减少对昂贵序列比对的需求。Gatekeeper-GPU提供了两个主要贡献：首先，提高了网守的过滤精度（轻巧的预先对准过滤器），其次，利用了由现代GPU的大量GPU螺纹提供的巨大平行性，以快速检查众多序列。通过减少工作，Gatekeeper-GPU提供2.9倍的加速度至序列比对，最高为1。4×加速到全面阅读映射器（MRFAST）的端到端执行时间。Gatekeeper-GPU可从https://github.com/bilkentcompgen/gatekeeper-gpu
从组提交：自主提交可实现NVME SSDS上的高吞吐量和低延迟
对于数据库管理系统（DBMSS）来说，实现高吞吐量和低承诺潜伏期一直是一个艰巨的挑战。正如我们在本文中所显示的那样，现有的提交处理协议无法完全利用现代的NVME SSD来提供高吞吐量和低延迟耐用的提交。因此，我们提出了自主提交，这是第一个完全利用现代NVME SSD来实现这两个目标的提交协议。我们的方法可以说明SSD的高平行性和低写入延迟，使工人能够以较小的批量清楚地编写日志，从而微不足道，从而使日志记录I/O对承诺延迟的影响很小。另外，通过平行确认程序，DBMS通过一组交易来检查其提交状态，我们可以减轻高通量工作负载中的单线读取提交操作导致的过度延迟。我们的实验结果表明，自主提交可在广泛的工作量上实现出色的可伸缩性和低延节耐用性。
ai
摘要这项工作认为，在大型语言模型（LLMS）的背景下，可信赖的社会方面根据两种一致的阴影。的确，第一段是从G. W. F. Hegel的《逻辑科学》通过的经文中汲取了帮助，提出了对LLMS所谓的“新兴能力”的起源的定性和语义解释，这被认为是比小欺骗更复杂的东西。第二段从伦理和现象学的角度涉及LLM的可信赖性和责任的话题，提出了扩展思维问题与生成变压器问题之间的平行性，作为认知扩展。重点在于对密集利用的影响，这可以总结在认知耗尽和数字痴呆症的概念中，从而导致对宝贵人类品质的贬低 - 创造力，注意力，解释能力。我们的建议首先，首先是信任（因为我们必须信任）人类用户的批判意识是针对AI的某种伦理，以在K-12类别中引入。我们的目标仍然是设计太平洋共存的希望。
量子理论中的几何阶段
几何阶段是由于一种现象而出现的，该现象可以大致被描述为“没有局部变化的全球变化”。这可以通过一个示例轻松显示。想象一个矢量标记了一个方向并将其放在2个球体上，例如在北极，指向某个子午线的方向。然后，将对象保持在子午线向下的初始方向始终平行直至到达赤道，然后沿赤道并行移动，直到另一个子午线与原始的子午线保持θ的角度。然后，您将矢量沿新的子午线将矢量移回北极，使其始终保持平行。当您到达北极时，您会发现矢量指向与以前相同的方向。它已经扭转了一个角度θ（请参见图1.1）。这种现象称为单位1是高斯已经知道的，可以用所谓的汉尼角[37]来描述。它是由于矢量在弯曲区域的平行运输而产生的，在这种情况下，在s 2上。我们将平行性定义为与子午线平行，但这不能在整个领域上完成。至少在某一时刻，您会遇到此定义。有时这被称为“在球体上梳理头发”，这是不可能的（例如[7]）。也可以通过这样的自律来解释福柯摆的旋转（见[36]）。
不断发展的数字有机体的表型可塑性
气候变化将在未来几十年内从根本上重塑地球上的生命。因此，了解物种应对温度升高的程度至关重要。表型可塑性是生物体改变其基因组对环境所编码的形态和功能性状的能力。我在这里表明，可塑性不仅弥漫在天然的系统中，还可以模仿生物生物的发育过程，例如自我复制和不断发展的计算机程序 - 数字生物。具体来说，环境可以修改从数字有机体的基因组执行的指令顺序（即其转录组），这会导致其表型的变化（即数字有机体执行布尔逻辑操作的能力）。这种基于遗传的可塑性途径的适应性成本可以使生物体的生存能力和发电时间：转录组（较高的健身成本）越长，环境改变遗传执行流量控制的机会就越大，并且基因组对编码新表型的可能性越高。通过研究数字有机体的基因组和环境的影响在多大程度上，我在自然和人工化的系统之间建立了平行性，介绍了自然选择如何从整体环境控制到总基因组控制到总基因组控制的任何地方，从而使人们不仅可以更轻松地设计生物学的生物学，而且还要降低了对现实的人工体系的影响。