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World File Search System模式匹配
使用人工神经网络开发实时模式匹配算法
• 发表日期 / 收到日期：2020 年 11 月 17 日 • 修改发表日期 / 收到修订版：2021 年 2 月 9 日 • 喀布尔日期 / 接受日期：2021 年 3 月 15 日 摘要 如今，建立具有可靠精度的质量控制系统对于生产零缺陷的工业产品非常重要。在这方面，相机控制系统采用可靠的控制算法是一个至关重要的问题。在本研究中，开发了一种使用模式匹配算法的实时控制算法，以使用人工神经网络 (ANN) 优化最小对比度参数。在本研究中，使用 LabVIEW 图像控制工具对模式匹配中包含的三种算法在时间方面的比较进行了比较。此外，还讨论了低差异采样算法中最关键的参数之一，它能及时给出良好的结果，即最小对比度参数。该参数的优化是通过使用ANN中的Levenberg-Marquardt训练算法来完成的。获得的结果表明，所提出的使用 ANN 优化最小对比度参数的模式匹配算法对于质量控制应用来说是快速且有效的。关键词：人工神经网络、模式匹配、金字塔匹配然后，控制系统中的控制算法即可完成。但是，该算法是控制算法的最佳选择，可以通过最小对比度参数 (YSA) 来优化该算法。使用 LabVIEW 的算法来控制 LabVIEW 的控制。Ayrıca, zaman açısından iyi sonuçlar veren düşük-tutarsızlık örnekleme algoritmasında enönemli parametrelerden biri olan minicontrast parametresi tarışılmıştır.参数优化 YSA'da Levenberg-Marquardt eğitim algoritması kullanılarak yapılmıştır。Kullanılan yöntem sayesinde, desen eşleştirmesinin hızlı ve etkili olduğu görülmüştür。Anahtar kelimeler : Yapay sinir ağı, Desen eşleştirme, Piramit eşleştirme
使用FRCT算法的DNA序列匹配的模式匹配
文章信息ABS道DNA序列在数十亿个核苷酸范围内的大小有所不同。模式匹配对于识别基因的功能和结构行为时的计算机字段中的信息处理非常重要。在这项拟议的研究中，已经针对大型DNA序列进行了序列的模式匹配。使用快速可靠的笛卡尔树算法（FRCT）有效地执行了模式匹配，该算法是编码模式并增强了变化模式，从而减少了计算时间并确保高可靠性。与在合适的大型DNA序列数据集上执行的各种现有策略相比，所提出的算法在执行时间方面显示出更好的模式匹配。关键字：DNA序列，图案匹配，笛卡尔树
人工智能和聊天机器人 101
最初，聊天机器人依靠简单的模式匹配来识别关键字并做出预定义响应。随着人工智能和自然语言处理的进步，聊天机器人变得越来越复杂。它们能够理解上下文，进行流畅的对话，并根据用户交互提供相关建议或信息。
DNA 分析/分子遗传学 - 麻醉品/毒药/...
在报告中，所有调查结果都被汇总在一起，经过科学评估，并最终以可以在法庭上使用的方式进行解释。任何可用的比较材料（即所涉人员的 DNA 图谱）都会直接与痕迹结果进行比较。根据具体情况，犯罪者的 DNA 识别模式和/或痕迹会被输入到德国全国的数据库（DNA 分析文件）中。如果模式匹配，那么就会对已经保存的数据记录产生“命中”。这使得识别犯罪者或追查一系列犯罪成为可能。
基于模式匹配的量子电路重写框架
摘要 量子算法的实现依赖于根据底层量子处理器进行特定的量子编译。然而，在不同的物理设备中，有各种方法来物理实现量子比特并操纵这些量子比特。这些差异导致了不同的通信方法和连接拓扑，每个供应商都实现了自己的一组原始门。因此，量子电路必须重写或转换才能从一个平台移植到另一个平台。我们提出了一个基于模式匹配的量子电路重写框架，称为 QRewriting。它利用了一种使用符号序列的量子电路新表示。与使用有向无环图的传统方法不同，新的表示使我们能够轻松识别非连续出现但可简化的模式。然后，我们将模式匹配问题转换为寻找不同子序列的问题，并提出了一种基于多项式时间动态规划的模式匹配和替换算法。我们开发了一个用于基本优化的规则库，并将算术和 Toffoli 电路从常用的门集重写为 Surface-17 量子处理器支持的门集。与在 BIGD 基准上优化的最先进的量子电路优化框架 PaF 相比，QRewriting 进一步将深度和门数分别平均减少了 26.5% 和 17.4%。
FortiGate Rugged 70G-5G 数据表
SaaS 和数据安全服务解决了跨应用程序使用以及整体数据安全的众多安全用例。此服务包括数据泄漏防护 (DLP)，可确保跨网络、云和用户的数据可见性、管理和保护（包括阻止数据泄露），同时简化合规性和隐私实施。FortiGuard DLP 通过使用实时数据分类和模式匹配来识别敏感信息，提供高级数据保护。它提供对数据移动的全面监控和控制，确保敏感数据不会无意或恶意地传输到组织外部。此外，FortiGuard DLP 通过自动执行数据安全策略并提供详细的报告和审计跟踪来促进对各种监管要求的遵守。
规划、管理和优化可再生能源运营的方法
与传统发电基础设施相比，可再生资产相对较新，需要实时监控以了解当前性能和潜在资产寿命。IFS 包括嵌入式 AI 功能，用于收集和分析来自智能资产的信息，应用高级模式匹配和异常检测来指导性能、可靠性和维护方面的运营改进。IFS 可以预测潜在故障事件发生前的窗口，利用先进的 AI 驱动的规划、调度和优化功能来捆绑维护项目并最大限度地利用已部署的任何资源。该解决方案可以安排具有成本效益的基于条件的预测性维护计划，并实时查看库存中可用的所有备件或替换件。
Fortigate Fortiwifi 50G系列
SaaS和数据安全服务在应用程序使用情况以及整体数据安全性上解决了许多安全用例。此服务由数据泄漏预防（DLP）组成，该服务可确保跨网络，云和用户的数据可见性，管理和保护（包括阻止渗透），同时简化合规性和隐私实现。Fortiguard数据损失预防服务通过使用实时数据分类和模式匹配来识别敏感信息，从而提供了高级数据保护。它提供了对数据移动的全面监控和控制，确保敏感数据不会在组织外无意或恶意传播。此外，Fortiguard数据损失预防服务通过自动执行数据安全策略并提供详细的报告和审计跟踪，从而有助于遵守各种监管要求。