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山丘密码和仿射密码对称键...
1个计算机应用大师，1 Sanketika Vidya Parishad工程学院，Visakhapatnam，Andra Pradesh，印度摘要：密码学：密码[3]是信息加密和解密的研究。参加从未经授权的用户中隐藏信息的过程是由于需要从远古时代到现在的信息。当前的技术允许使用对称和非对称加密技术来创建密码。对称方法在发件人的末端加密纯文本，以产生密码文本，然后在接收器的末端解码，以产生原始的纯文本。建议的方法可以利用融合山丘密码和仿射密码的属性。第三个键是矩阵，是在整个密钥生成过程中创建的。第三个密钥矩阵格式用于将纯文本转换为密码文本，并且使用Modulo公式用于每种文本形式，以提高信息安全性并创建令人难以置信的有效密码系统。
中文剩余定理的文本编码对点椭圆曲线密码
这个数字时代最关键的要求之一是数据安全。现在几天的数据使用次数急剧增加，但是确保数据是非常大的问题，尽管我们有足够的加密算法来确保实时应用程序，但是尚未确定针对现代攻击的安全性水平。基于椭圆曲线的加密术（ECC）是机密性和身份验证的最重要的加密算法，与其他不对称算法（如RSA，Diffie-Hellman等）相比，用较小的长度键提供了较高的安全水平。由于计算复杂性，ECC的实时系统使用量很小。因此，为了增加实时系统的使用情况，我们提出了将ECC与中国剩余定理（CRT）相结合的新方法，以将较大的值降低到较小的值，以便与现有的基于ECC的算法相比，构建ECC点的复杂性可以降低接近40％。此外，它证明了安全级别的提高，可以用作实时通信系统中的基本组件。
DNA条形码对生物多样性数据的贡献
昆虫是地球上种类最丰富的群体之一。它们构成了许多动物多样性，并在生态系统中起着至关重要的作用，包括授粉，害虫控制和分解。但是，仅描述了这种多样性的一部分。南非被认为是全球生物学上最多样化的国家之一，估计有44,000种昆虫物种。许多农作物依赖于昆虫传粉媒介，包括菜籽，苹果，橘子和向日葵。目前缺乏野生传粉媒介会威胁农作物的产量，但我们对南非昆虫多样性的了解却很少。相对于南非的生物多样性，几乎没有分类专家，用于昆虫识别的方法可能是耗时且昂贵的。DNA条形码为加速昆虫生物多样性研究提供了重要的研究工具。在这篇综述中，我们询问了公共DNA条形码粗体（生命数据系统的条形码）数据库中的“昆虫”记录，并返回了416 211个已发表的记录，分配给28239个独特的垃圾箱（条形码指数编号）。我们确定了五个分类订单，其垃圾箱比南部非洲已知的物种多（膜翅目，双翅目，thysanoptera，plecoptera和strepsiptera）。大多数条形码记录均来自豪登省，姆普马兰加和林波波的不适陷阱采样，而南非其他地区的采样仍然很差。我们建议需要进行全面的国家抽样努力，以及对分类专业知识的投资增加，以在物种遗失以灭绝之前生成有关昆虫生物多样性的关键基线数据。
用编码对量子中继器上的量子键分布：使用错误检测作为有效的后选择工具
抽象背景。与其他疗法相比，许多最近的随机对照试验报告了大脑 - 计算机界面（BCI）对上肢中风康复的效率。尽管报道了令人鼓舞的结果，但报告的结果有显着的变量。本文旨在研究不同BCI设计对中风后上行康复的有效性。方法。通过以95％的信心间隔计算对冲的s g值来评估合并和单个研究的效果大小。亚组分析，以检查不同BCI设计对治疗效果的影响。结果。该研究包括12项涉及298例患者的临床试验。分析表明，与对照疗法相比，BCI在改善上LIMB运动功能方面产生了显着的短期和长期效率（分别为HEDGE的G = 0.73和0.33）。基于我们的亚组分析，使用运动意图的BCI研究与使用的运动成像相比具有更高的效应大小（分别为HEDGE的G = 1.21和0.55）。使用带功率特征的BCI研究的效果大小比使用过滤器库的公共空间模式特征（分别是对冲的G = 1.25和-0.23）的效应大小明显更高。最后，与其他设备相比，使用功能性电刺激作为BCI馈电的研究具有最高的效果大小（Hedge's G = 1.2）。结论。这项荟萃分析证实了BCI对上限康复的有效性。我们的发现支持带功率特征，运动意图以及未来BCI的功能电刺激，用于中风后上行康复。
优化的脉冲神经元可以通过两个脉冲的时间编码对图像进行高精度分类
目前，人们正在研究使用脉冲神经网络 (SNN) 来解决现代 AI 在边缘设备中得到更广泛应用的一个主要障碍：由深度学习产生的大型先进人工神经网络 (ANN) 的能耗。这尤其适用于常用于图像分类的卷积神经网络 (CNN)，但也适用于其他应用领域。这些 ANN 必须很大才能实现最佳性能，因为它们需要具有足够多的参数才能从它们所训练的庞大数据集（例如 ImageNet2012 数据集的 120 万张图像）中吸收足够的信息。使用这些大型 ANN 的标准硬件实现进行推理本质上非常耗电 1 。脉冲神经元一直是人工智能计算硬件开发的重点，其能量预算大幅降低，部分原因是大脑的巨型 SNN（由大约 1000 亿个神经元组成）仅消耗 20 W（参考文献 2）。脉冲神经元输出一串称为脉冲的典型脉冲。因此，它们的输出与 ANN 神经元输出的连续数非常不同。大多数考虑在神经形态硬件中实现的脉冲神经元模型都受到大脑中脉冲神经元的简单模型的启发。然而，这些简单的神经元模型并没有捕捉到生物神经元通过不同的时间脉冲模式（而不仅仅是通过它们的发放率）编码不同输入的能力（参见图 1 中的示例）。虽然大型 ANN 经过越来越复杂的深度学习算法在巨型数据集上训练，在多个智能类别中接近甚至超过人类的表现，但当前一代基于脉冲的神经形态硬件的性能却落后了。人们希望在循环脉冲神经网络的情况下可以弥补这一差距，因为可以直接训练这些神经网络来实现循环 ANN 的大部分性能 3 。但是，对于前馈网络来说，生成具有与 ANN 类似的性能且脉冲较少的 SNN 的问题仍然存在。实现真正良好图像分类的前馈 CNN