XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集成
SDN网络中TLS的量子安全集成
摘要 - 她的算法有效地使用量子计算机解决了保理和离散对数问题，并弥补了当今使用的所有公共密钥方案。这些方案依赖于对其计算复杂性的假设，量子计算机可以很容易地绕过。这些解决方案必须来自新算法（称为量词后加密（PQC））或新方法，例如量子密钥分布（QKD）。前者复制了经典公共密钥算法的计算安全思想，而后者则复发以使用自然的量子特性，这也带来了数学安全证明，可能提供信息理论安全性。为了确保将来的数据，我们必须采用这些范式。随着量子计算进步的速度，在未来十年内向量子安全加密的过渡至关重要。延迟可能会揭示长期寿命的机密数据，因为当前的加密可能会在其价值到期之前损坏。但是，这种转变必须平衡采用新技术和维护经过验证的系统以防止当前和未来威胁。在这项工作中，我们选择了运输层安全性，这是最广泛使用的协议之一，作为构成经典，量子和量词后加密的基础，以适合在软件定义的网络中进行广泛采用的方式，这是用于部署集成量子型网络的最灵活的网络范式。为此，我们将标准用于QKD密钥提取和SDN集成。使用部署的生产基础架构证明了这种方法的性能。目的实现基于最新版本的TLS，并演示了高级功能，例如在大型QKD网络上进行重新键和密钥运输，同时支持加密稳定性并通过使用密码套件来保持向后兼容性。
Lenovo Thinkagile VX650 V3 2U集成系统和VX650 V3 2U认证节点
Lenovo Thinkagile VX650 V3集成系统和经认证的节点是2台2U系统，具有第5代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是代号为“ Emerald Rapids）和第四代Intel Xeon可伸缩处理器（以前是“ Sapphire Rapids”）。VX650 V3每5代处理器提供多达64个内核，每第四代处理器最多可提供60个核心，并支持I/O新的PCIE 5.0标准，VX650 V3在2U外形尺寸中提供了两台的终极性能。vmware提供了一种独特的软件定义方法，可用于超级融合，利用管理程序在紧密集成的软件堆栈中提供计算，存储和管理。
董事报告-5。董事会的集成
您被召集到普通股东的uniCredit S.P.A.（“ UniCredit”）的会议上，以决定在非执行和独立董事的董事会辞职后的董事会整合，并从2024年12月11日起生效。考虑到涵盖2024-2026财政年度的授权董事会作品定为15岁，现在要求股东会议任命董事会的新成员。作为上述结果，董事会正式启动了该过程，以确定董事会的替代成员，以符合必要的要求，并按照董事会在文件中定义的标准，并按照文档中定义的标准，“定性和定量组成”，该董事会的董事会S.P.A.董事会的批准为16，<董事会的批准案，<董事会的批准。该过程积极涉及提名委员会，该委员会得到了一家领先的外部咨询公司的支持，并导致了Doris Honold女士作为Unicreit董事会成员的理想候选人的身份。因此，在2025年2月19日，提名委员会表示有利的意见，将提案提交给股东会议，任命多丽丝·霍诺德女士为董事会成员，以取代克罗米克先生。应该强调的是，多丽丝·霍德（Doris Honold）女士宣布拥有适用规则要求在Unicredit担任主任办公室的必要要求。Doris Honold女士还非常适合“董事会续签董事会定义的UniCredit S.P.A.董事会的定性和定量组成”，具有上述文件所指示的要求，并为董事会的集体适应性做出了贡献，该董事会的集体适合性与（i）具有（i）的40％（i）相等（i）的53％（i）（i）（i）（i）53％（i）（i）（i）53％（i）（i）53％（i）（i）53％（i）（i）53％（i）他们来自意大利以外的其他国家）（ii）大量的独立成员（确认的配额等于93％，即所有成员不包括首席执行官）； （iii）强烈的国际风险和最佳代表必要的技能。最后，请注意，任命的董事办公室将在股东大会的日期到期，要求批准2026年财务报表，以及由2024-2026财政年度任命的其他董事会成员的当前办事处。根据上述方式，董事会进一步提出了提名委员会的有利意见，已决定向股东会议提议，以整合任命Doris Honold女士的董事会，后者将她的可用性传达给候选人资格。根据上述方式，董事会进一步提出了提名委员会的有利意见，已决定向股东会议提议，以整合任命Doris Honold女士的董事会，后者将她的可用性传达给候选人资格。
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响 使用太阳能的蓝牙控制草切割器 AI驱动的患者分析和诊断支持系统 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
1，2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生，Peth，3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授，Peth摘要：脑电图（EEG）信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。 关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWTEEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWT
一项关于与区块链密钥管理集成的动态AES加密集成的调查
为了应对这些挑战，它提出了一种混合方法，该方法将动态高级加密标准（AES）加密与基于区块链的密钥管理集成在一起。动态AES通过为每个数据实例生成唯一和适应性的键来引入特定文件的加密，从而大大降低了与密钥折衷相关的风险。周期性钥匙旋转进一步增强了系统对攻击的弹性。区块链技术为管理加密密钥提供了一个分散的防篡改框架。其不变的分类帐确保了安全的钥匙存储，可审核性和对未经授权修改的抵抗，从而消除了与集中式系统相关的漏洞。通过组合这些技术，混合框架确保了稳健的数据安全性，细粒度的访问控制以及对云系统的增强信任。
MISS-SNF：一种多模式患者相似性网络集成方法来处理完全缺失的数据源
动机：精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防，诊断，预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂，异质和潜在高维数据来源（例如多摩学和临床数据）的非平凡整合。在文献中，已经提出了几种方法来管理丢失的数据，但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时，这是临床实践中相对常见的状况。结果：我们提出了Miss类似网络融合（MISS-SNF），这是一种新型的通用数据集成方法，旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性，并且是“任务不可知论”，从某种意义上说，可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集（TCGA）的九个癌症数据集的实验分析表明，Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组，并具有差异性生存率。可用性和实现：在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外，截肢实验表明，MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测，完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。
复合压力容器中结构健康监测的传感器集成：评论
细丝缠绕复合压力容器（CPV）主要用于气体或流体储存。复合容器受到严格的条件，例如临界载荷，极端温度和爆发；因此，对于船舶结构完整性的永久性原位和在线监测方法至关重要。因此，本评论的论文重点介绍了最流行的传感器（例如Piezoeelectric（PZT和PVDF），Piezoresistive（BP和MXENE）以及光纤（SOFO®，OBR和FBG）传感器，以开发出一种结构性健康监测（SHM）来创建自我增压压力容器。本评论论文的新颖性在于提供概述现有作品的概述，涵盖了复合容器中传感器的整合，包括传感器类型，本地化及其对复合完整性的影响。尤其是对传感器集成，尤其是其受监控参数，布局设计和CPV中的布置的分析。此外，分析了宿主复合材料和传感器之间的相互作用，以了解如何将传感器与改变复合容器机械性能的最小缺陷整合。最后，对CPV的SHM系统进行了讨论，为研究人员提供了即将进行的实验工作的基础。
集成光子QCCD设备中的Multizone捕获 - 离子量子控制
多路复用操作和对多个陷阱站点的扩展相干控制是大规模体系结构中陷阱离子处理器的基本要求。在这里，我们使用具有积分光子组件的表面电极陷阱来证明这些构建块，这些陷阱可扩展到大量区域。我们在两个区域中使用集成光实施了一个拉姆西序列，分别为375μm，在脉冲之间在200μs中从一个区域转移到另一个区域。为了在运输过程中实现低运动激励，我们开发了用于测量和减轻用于将集成光传递到离子的裸露介电表面的影响的技术。我们还证明了在具有低光学串扰的单独区域中对两个离子的同时控制，并使用它执行同时光谱，以将两个位点之间的场噪声相关联。我们的工作展示了集成光子离子陷阱系统中的第一个运输和连贯的多ZONE操作，这为在被困的离子量子量耦合器件架构中进一步扩展构成了基础。
混合学：OMICS数据集成项目
描述多元方法非常适合大型幻象数据集，其中变量数（例如基因，蛋白质，代谢产物）比样品数量（含量，细胞，小鼠）大得多。它们具有通过使用仪器变量（组件）来降低数据尺寸的吸引力，这些变量定义为所有变量的组合。这些组件随后用于生成有用的图形外，从而可以更好地理解整合的不同数据集之间的关系和相关结构。Mixomics提供了多种多种方法，用于探索和整合生物数据集，并在可变选择上具有特定的fosus。包装提出了几种稀疏的多变量模型，我们已经确定了高度相关的关键变量和/或解释感兴趣的生物学外。可以用混合学分析的数据可能来自高渗透测序技术，例如OMICS数据（转录组学，代谢组学，Promics，temomics，Metagenomics等），但也超出了Omics领域（例如光谱想象）。混合组学中实施的方法还可以处理缺失的值，而无需删除整个行中缺少数据的行。一种非详尽的方法列表包括多种广义规范相关分析，稀疏的部分最小二乘和稀疏分析分析。最近，我们实施了集成方法来结合多PLE数据集：N-N-Integration与广义规范相关分析的变体和P-集成与多组部分最小二乘的变体的变体。
预见宣布NVIDIA JETSON ORIN的集成...
以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。 合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。 NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。 NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。 这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。 满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。 通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。使用可见光和热长波红外摄像机都可以在各种且具有挑战性的条件下，包括弱光环境，浓雾和极端天气情况，实现了全面的环境感知。该技术为需要可靠和