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路由器项目 - 计算机科学
路由器项目CS 4/55231互联网工程2005年春季，计算机科学系，肯特州立大学讲师：Javed I. Khan截止日期：______（3周）该项目的目的是设计一个实验以说明给定的关键思想。解决以下任何一个。首先查看关键概念您需要突出显示。对于每个问题，都有一个建议的路由器网络。，但是您可能会更改它以增强演示文稿。您可以根据需要添加本地网络和主机。然后查看如何将路由器配置和连接，以最好地说明这一点。然后确定详细的路由器指令和配置命令将需要这些指令来实现结果。对于路由器的B部分，可以通过其他方式连接和组织。1。热马铃薯：设计一个实验，该实验将说明可能出现在ISP路由中的“热马铃薯”的现象。建议的网络：将两个视为两个，至少有两个BGP扬声器路由器类似于图-A。将网络连接在每个路由器的背面。让两种不同的路径都可以达到两者。（a）这是“热马铃薯”政策：•两个ISP将尝试使用最近的边框路由器将数据包转发到另一个ISP。AS1和AS2中的每个AS管理员如何配置其路由器以反映这些策略？（ii）该设置下的每对源网络和目标网络将如何路由数据包？（iv）如果屁股之间的一个链接之一下降，则如何路由数据包？2。（v）如何通过Traceroute和Pings验证路线？（b）您可以建议另一个偏好模型并显示实验以及如何设置它？敌对联合会：（5个路由器）设计一个实验，以说明使用策略引擎满足各种信任模型的想法，而每个信托模型都具有不同程度的信任。建议的网络：有五个，每个网络都有一个边框路由器。连接如图-C所示。 （c）这是一个示例信任/不信任情况-Snoopy：•AS1和AS3是朋友。AS2和AS4是朋友。 •AS1不信任通过AS2发送运输数据包。AS2和AS4是朋友。•AS1不信任通过AS2发送运输数据包。
DAV大学，Jalandhar 日期表 - 末期考试-23242 / 2324T < / div> b）直接基因转移： ❖语言实验室在发展语言技能中的作用 bakshi p。; chouhan r。 Gandhi S.G.; Kaur R。; Sharma A. 农杆菌介导的基因转移 植物中主要双子茎的主要部分（带有图） 路由协议（RIP，OSPF和BGP） 植物育种的基本原理 DAV大学Jalandhar
1 2324175 Nishtha Behal Commerce, Business Management Qualified 2 2324176 Sneha Singh Law Qualified 3 2324178 Amish Thakur Physical Education Qualified 4 2324187 Randhir Singh Chahal Mechanical Engineering Qualified 5 2324188 Neha Agriculture Qualified 6 2324195 Tanvi Sharma Chemistry Qualified 7 2324206 Tamanna Sharma农业资格8 2324208 SATNAM KAUR法律与法律研究资格9 2324210 Shweta Saini体育教育资格10 2324220 Muskan Gaba Biotechnology合格11 2324245 Rajni Devi体育教育资格12 2324253 Rosheen。化学合格13 2324261 PUNEET KUMAR机械工程合格SD/ - 考试控制器
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。