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World File Search System性能分析
量子机器学习分类器的性能分析
近年来，研究人员开始研究量子计算中的数据转换。他们想看看量子计算如何影响机器学习方法的稳健性和性能。量子力学成功地解释了一些过去经典公式无法解释的现象。因此，多年来，它在量子机器学习 (QML) 等分析研究领域得到了扩展。不断发展的 QML 学科已经证明了与传统机器学习解决的问题相同（或相当）的解决方案，包括使用量子分类器的分类和预测问题。由于这些因素，量子分类器分析已成为 QML 中最重要的主题之一。本文研究了四种量子分类器：带量子核的支持向量分类 (SVCQK)、量子支持向量分类器 (QSVC)、变分量子分类器 (VQC) 和电路量子神经网络分类器 (CQNNC)。我们还报告了案例研究成果和利用生成的线性和非线性可分离数据集的结果分析。我们的研究旨在探索量子信息是否有助于学习或融合。
深度假检测的性能分析
视觉几何组在牛津大学开发了视觉几何组（VGG）结构。这是一个卷积神经网络（CNN），具有可靠的视觉识别性能。可以利用VGG进行深层检测功能提取，因为它可以捕获图像中的详细空间层次结构。它也有助于确定深层生成技术引入的伪影和不规则性。深度卷积层是指深度学习模型中使用的一种层，尤其是卷积神经网络（CNN），该卷积模型（CNN）旨在处理结构化的网格数据，例如图像。VGG架构中的深卷积层已被广泛用于深膜检测。vgg模型已经使用了诸如VGGFace（Ghazi和Ekenel，2016年）之类的方法，以提取深层操作带来的高级面部特征和斑点差异（Chang等人，2020）。
士兵无线电波形性能分析... - DTIC
士兵无线电波形 (SRW) 是一种联合战术无线电系统 (JTRS) 网络软件，旨在为小型作战部队和无人系统提供语音、数据和视频功能。SRW 是陆军低级战术网络的基石。预计有多达 25 万台无线电将运行 SRW，耗资数十亿美元。该系统最近的操作测试事件表明存在几个缺陷，包括与传统系统相比范围较差、功耗过大以及可能不具备操作可行性的高水平网络和频谱管理。这些问题并非 SRW 独有，而是困扰了过去十年正在开发的移动自组织网络 (MANET) 系统。在本报告中，我们首先讨论我们从操作测试中观察到的情况，这些观察结果为我们分析和模拟工作的重点提供了信息。然后，我们分析了陆军对 SRW 的使用与波形设计的原始概念之间的许多差异的技术影响。我们利用从网络集成演习 (NIE) 中得到的观察结果构建了模拟的代表性场景，并根据陆军的实施情况配置了 SRW 节点。最后，我们展示了 SRW 的建模和模拟结果，我们用这些结果来解释我们在操作测试中看到的症状的根本原因。
多功能关闭控制器的仿真及性能分析
本研究论文介绍了一种具有改进电网电能质量的 PV 集成多功能非车载 EV 充电器的 MATLAB 仿真与分析。所提出的解决方案利用自适应陷波滤波器 (ANF) 和面向电网的转换器的多级拓扑来准确估计基本 EV 电流和电网电压，从而生成纯正弦参考电流和同步电压模板。充电器可以在电网连接 (GCO) 和独立 (SO) 模式下运行，提供电网电流谐波补偿、无功功率支持和紧急情况下的备用电源。仿真使用 DC Link 系统直接为电动汽车、储能系统充电，在多云条件下，7 级级联 H 桥双向双转换器 (CHBDC) 将来自电网的交流电转换为电动汽车充电。采用电网同步技术实现模式之间的平稳过渡。仿真结果表明，所提出的系统有效地实现了电能质量的提高，减少了谐波失真，同时保持了稳定的 DC Link 电压调节。该系统有可能促进电动汽车充电基础设施的可持续发展，减少碳足迹，并促进可再生能源的使用。总的来说，这项研究意义重大，因为它为将可再生能源整合到电动汽车充电系统中提出了一个有前途的解决方案，从而走向更清洁、可持续的未来。
稀释的结构、形态和磁性能分析
以硝酸锌、硝酸铕和尿素为燃料，采用燃烧反应合成了浓度为0.05和0.10 mols的Eu掺杂ZnO半导体基质。为了分析铕浓度和烧结对ZnO结构、带隙、磁性和形貌的影响，将样品在1100°C下烧结30分钟，并通过X射线衍射、紫外和可见光谱、振动样品磁强计和扫描电子显微镜对烧结前后进行分析。从所得结果发现，形成了半导体相ZnO和第二相（Eu2O3）。观察到烧结前后样品的带隙值在半导体范围内，并且在室温下表现出铁磁性。关键词：稀磁半导体，燃烧反应，氧化锌，铕。
多个序列对准工具的性能分析
多个序列比对（MSA）是对齐两个或多个序列的过程，目的是在序列或生物之间找到关系。由于未知的原因，序列可以通过插入，缺失或重排的方式具有突变。用于比对的序列可能是DNA，RNA或基因。今天，MSA是一个重要的程序，用作分子生物学，计算生物学和生物信息学的构成步骤。这些领域的结果是系统发育的结构，蛋白质二级和三级结构分析以及蛋白质功能预测分析。本文对当今可用的不同多个序列一致性工具提供了全面的比较分析。本文将首先关注不同类型的序列对准，然后再进行多个序列对齐，然后讨论算法及其技术的最新发展。后面的部分将提供比较分析中使用的一些基准和数据参数。随后的部分将讨论各种算法性能的性能和原因，后来在哪个方向上结论多个序列对齐方式可能会进行，我们认为对生物学家的理想结果是未来的理想结果。
后量子密码数字签名算法性能分析
摘要：面对日益发展的量子计算能力对当前加密协议构成重大威胁，对后量子加密的需求日益迫切。本文对专门应用于数字签名的各种后量子加密算法的性能进行了全面分析。本文重点介绍了使用 liboqs 库对选定算法（包括 CRYSTALS-Dilithium、Falcon 和 SPHINCS+）进行实现和性能分析。性能测试揭示了密钥对生成、文件签名和签名验证过程的见解。与著名且流行的 RSA 算法的比较测试突出了安全性和时间效率之间的权衡。结果有助于为特定的 5G/6G 服务选择安全高效的密码。
SAP HANA 故障排除和性能分析指南
许多语句都是特定于版本的，因此您必须为所运行的 SAP HANA 版本和数据库修订版选择正确的脚本版本。例如，如果您使用的是 SAP HANA 2.00.023，并且脚本版本 2.00.000+、2.00.010+ 和 2.00.030+ 可用，则应使用 2.00.010+ 版本。早于数据库版本的脚本版本预计可以工作，但您应避免使用晚于所用版本的 SAP HANA 版本的脚本版本。它们可能描述您的 SAP HANA 版本尚不可用的监控视图或列。
家庭级微电网的成本和性能分析
在高峰期管理电力对电力公司构成挑战。在高峰期，消费的急剧上升会导致功率损耗的指数增加，这对整体电源成本有直接影响。此外，这些需求的急剧增加可能会使电网不稳定。最近，诸如阿拉巴马州电力公司（Alabama Power）等电力公司引入了动态（或使用时间）定价量表，以鼓励消费者将其负载转移到非高峰时间。，阿拉巴马州的电力没有收取统一的费用，而是根据消耗何时消耗电力向消费者收取费用。与非高峰时间相比，在高峰时间内使用功率将导致更高的价格。在夏季，这种价格上涨的价格可能超过了非高峰时间的三倍。如果消费者可以找到利用这种动态定价的方法（即，在高峰时段不要使用电力），则消费者的电费将大大降低，电力公司的线路损失和改善的电网稳定性将更少。本文的研究重点是开发和测试微电网系统。微电网有望为客户提供更多以低成本使用电力的自由，并减少电力公司的电力损失。此外，还进行基于动态速率的成本分析以研究拟议系统的可行性。
车载通信后量子密码性能分析
近年来，量子计算 (QC) 越来越受到人们的重视，人们提出了利用量子傅里叶变换通过多项式时间可计算性来解决隐藏子群问题。此外，一些包含隐藏子群的密码方法 [如 RSA (Rivest-Shamir-Adleman) 和椭圆曲线密码 (ECC)] 可能会被 QC 破解。因此，没有隐藏子群的后量子密码 (PQC) 方法 [如基于格、基于多变量和基于代码的密码方法 [1]] 对于防御 QC 攻击具有重要意义。对于车辆通信的安全，已经基于公钥基础设施 (PKI) 设计了安全证书管理系统 (SCMS) [2] 和合作智能交通系统证书管理系统 (CCMS)。然而，这些系统中使用的密码方法都是 ECC，QC 可能会带来安全威胁。因此，可以考虑使用 PQC 方法代替 ECC 来提高安全级别。本研究将调查和讨论应用于 SCMS 和 CCMS 的 PQC 方法。此外，基于格的密码学方法是 PQC 方法的主流技术 [1]。因此，将比较标准基于格的密码学方法（即 Dilithium 和 Falcon）的性能。本研究的主要贡献如下。