XiaoMi-AI文件搜索系统
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大数据选项远离障碍物跟踪
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑（可能）非凸功能的总和的（受约束的）最小化，即代理的总和，以及凸（可能）的凸（可能）非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题，其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理，则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高，因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法，在每种迭代中，代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性，新型方案取决于连续的凸近似（SCA）技术，结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案，该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后，数值结果显示了提出的算法的有效性，并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
作业2个密码，CPA/CCA安全性和Macs
请记住，您可以自由与多达一个同学合作。有关更多详细信息，请参见课程网页。您应该写出并提交自己的解决方案！您的协作是为了讨论高水平的问题，而不是窃答案。您的作业的非编码部分应键入或仔细手写。，如果您想将其用作起点，我们为此文档提供了Tex模板。如果我们无法阅读您的手写答案，他们将不会获得信用。作业的编码部分应作为名为HW2.CPP的单个C ++文件提交。只需填写提供的功能定义即可。您不需要#CINGING其他文件。您的打字解决方案和C ++代码应通过GraleScope提交（请参阅课程网页）。应扫描手写的解决方案，并通过等级尺度上交。
利用机器学习来加强网络安全并改善医疗保健系统区块链的威胁检测
本研究研究了区块链技术和机器学习的整合，以增强网络安全并改善医疗保健系统中的威胁检测。随着医疗保健系统越来越容易受到网络攻击的影响，该研究探讨了区块链的分散性质如何获得电子健康记录（EHR）并改善医疗保健系统之间的互操作性。此外，它研究了机器学习算法如何实时识别异常并预测潜在的安全漏洞。这些发现突出了关键因素，例如区块链熟悉度和机器学习有效性，这些因素影响了这些技术的成功采用。模型的评估指标，包括0.97的AUC-ROC和80％的精度，表明整合区块链和机器学习为增强安全性提供了有效的解决方案。但是，确定了多共线性，数据失衡和集成复杂性等挑战。该研究以解决这些挑战的建议结束，强调需要持续改进机器学习模型，区块链集成以及员工培训，以有效地保护医疗保健系统。
静脉注射区域麻醉（BIER块）方法
1伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目·雷扎医院血管和血管内手术研究中心血管外科助理教授，伊朗马什哈德； 2伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目雷扎医院血管外科血管和血管内研究中心麻醉学副教授，伊朗马什哈德； 3手术肿瘤学研究中心麻醉学助理教授，伊拉姆·雷扎医院，医学院，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德； 4伊朗马什哈德医学科学大学医学院麻醉学麻醉学副教授，伊朗医学院； 5伊朗Mashhad医学科学大学伊玛目REZA医院血管和血管内手术研究中心普通外科居民； 6普通医师，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德。
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。
第9讲：使用块和流密码用于安全有线和wifi Communications
•要理解输入单词与输出单词之间的映射是置换的含义，让我们与我们的4位块大小联系起来。图1显示了您可以用4位和输出词使用的16个不同输入单词之间的一个可能的映射。16个输出单词构成16个输入单词的一个置换。16个输入单词的排列总数为16！。[当您查看n di virent
印度国家证券交易所Exchange Plaza，地块号C/1，G-Block Bandra Kurla Complex，Bandra（East），孟买 - 400 051代码号PIIND DEA
印度国家证券交易所Exchange Plaza，地块号c/1，孟买班德拉（East）的G-Block Bandra Kurla Complex，孟买 - 400 051代码号PIIND Dear Sir/ Madam, Sub: Press Release on “PI Industries Limited and C-CAMP Announce Strategic Partnership to Drive Innovation in Biocontrol Technologies” Pursuant to the provisions of Regulations 30 read with Part A of Schedule III and Regulation 46 of the SEBI (Listing Obligations and Disclosure Requirements), Regulations 2015, we are enclosing herewith a copy of Press Release on “PI Industries Limited and C-camp宣布战略合作伙伴关系，以推动生物控制技术创新”。此外，请注意，该新闻稿也可以在公司网站https://www.piindustries.com/investor-relations/co-go/press-release-others/上提供。这是您的信息和记录。感谢您，您忠实地为PI Industries Limited Sanjay Agarwal集团首席财务官兼首席财务官和综合开发单元格式：如上所述。
应用集成区块链和大数据技术来提高供应链的可追溯性和纺织领域的信息共享
如今，纺织业正在构成其东西。一方面，客户可以在个性化移动应用程序上提供多样化的产品，并立即交付和回报。另一方面，由于纺织工艺中的自动化和计算机化的增加，生产比以往任何时候都更有效率。但是，当前的供应链管理系统仍然遇到了几个严重的问题，例如篡改产品，可追溯性差，延迟以及缺乏实时信息共享。今天，一种称为区块链的新技术，这是分散信息技术的开创性创新，它可以解决上述挑战，因为其重要特征（例如分散，透明度和不变性）。在这个方向上，本文提出了一个基于区块链的纺织供应链可追溯性的新框架，该框架可以为所有具有透明度和信息共享的供应链成员提供信息平台。为纺织业创建一个可追溯且透明的供应链，将帮助客户对他们购买的产品及其支持的公司做出明智的选择。对于纺织供应链中的利益相关者，具有可追溯性和实时信息共享可以建立更好的关系，提高效率，并降低产品召回，伪造和不道德的劳动的风险和成本。但是，由于区块链技术仍处于早期阶段，因此它具有一些固有的缺陷，当我们面对现实世界中的质量数据时，可伸缩性成为主要而紧迫的缺陷。因此，我们提出了一种新方法，该方法包括两种是区块链和大数据的技术之间的集成，以大规模填充分散的系统。回答的主要研究问题之一是，如何利用和应用大数据授权的区块链如何通过全球供应链更准确地管理可追溯性和信息共享。在这项研究中，我们研究了可追溯性系统概念和信息共享的必要性，然后介绍区块链整合的大数据框架及其开发过程。最后，评估了该命题的绩效，并提出了可以通过进一步研究来解决这种可追溯性系统的挑战。
基于混合自动编码器和LSTM Neural
摘要：风险识别和缓解对于在不断变化的供应链管理领域（SCM）中保持韧性和效率至关重要。现代供应网络中固有的复杂性和不确定性通常太复杂了，无法有效解决传统风险管理技术。为了增强供应链管理中的风险检测和管理，本研究探讨了将区块链技术与深度学习混合的混合策略。区块链通过为供应链操作监视提供透明和分散的系统来确保数据完整性和透明度。深度学习可以改善此过程，该过程分析了大量的历史数据和当前数据，以识别模式，预测威胁并提出对策。所提出的系统利用区块链技术的不可侵犯性和深度学习的预测能力来应对诸如欺诈检测，需求预测，供应商评估和中断预测等重要挑战。使用混合自动编码器和基于LSTM的深神经网络可以确保数据集。自动编码器用于降低维度和降低噪声和冗余数据，这些数据将进一步通过基于LSTM的神经网络，以增强基于区块链的交易数据的安全性。
增强超高分子量块共聚物链迁移率的策略，以访问大时尺寸（> 100 nm）
Cian Cummins，Alberto Alvarez-Fernandez，Ahmed Bentaleb，Georges Hadziioannou，Virginie Pon-Sinet等。Langmuir，2020，36（46），pp.13872-13880。10.1021/acs.langmuir.0c02261。hal-03033202