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计算机应用程序主
单元– I密码学，替换和仿射密码及其加密分析，完美的安全性，块密码，数据加密标准（DES），差速器和线性加密分析，块密码设计原理，块密码密码操作模式，高级加密标准。公共密钥加密系统的单元– II原理，RSA算法，密钥管理，diffie- Hellman密钥交换，身份验证函数，消息身份验证代码（MAC），哈希功能，哈希功能的安全性和MAC，MAC，Secure Hash算法，HMAC，HMAC。单位– III离散对数，Elgamal隐秘系统，用于离散对数问题的算法，特征系统的安全性，Schnorr签名方案，婴儿继态步骤，中文命令，Elgamal Signature Schemine，Elgamal Signature Scheme，数字签名算法，可证明的安全签名Signature Seignature Shemes。单元– IV椭圆曲线，椭圆形曲线模拟元素，椭圆曲线点压缩的特性，椭圆曲线上的计算点倍数，椭圆曲线数字签名算法，椭圆曲线分离算法，椭圆曲线曲线primatity Primatity验证。单元– V网络安全实践：Kerberos，X.509身份验证服务，公共密钥基础架构。电子邮件安全性（非常好的隐私），IP安全性（体系结构，身份验证标头，封装安全有效负载，结合安全性，关联，密钥管理），Web安全性（安全套接字层和传输层安全性）。教科书：1。W.Sta1lings-加密和网络安全原则和实践，人教育，2000年。（第三版）章节：[1,3、5、9、10（10.1,10.2），II，12（12.2,12.4），13（13.3），14,15,16,17]。2。参考：D.Stinsori，密码学：理论与实践，CRC出版社，2006年。章节：[1,2（2.3），6,7,12]。
计算机科学课程成果...
GE8152 - 工程图形学 C106.1 了解工程图形学的基础知识和标准 C106.2 徒手绘制基本几何结构和物体的多种视图 C106.3 了解线和平面正交投影的概念 C106.4 绘制立体截面投影和曲面展开 C106.5 可视化和投影简单立体的等距和透视截面 GE8161 - 问题解决和 Python 编程实验室 C107.1 了解如何编写、测试和调试简单的 Python 程序。C107.2 描述带有条件和循环的 Python 程序。C107.3 通过定义和调用函数逐步实现 Python 程序。C107.4 使用 Python 列表、元组和字典表示复合数据。C107.5 在 Python 中实现从文件读取数据/向文件写入数据。
讲义计算机集成...
第章名称1。CIM和自动化简介2。自动流线3。计算机制造计划和控制系统4。灵活的制造系统5。线平衡6。计算机数值控制7。机器人技术8。添加剂制造系统9.自动化工厂的未来
计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。
计算机视觉
定义：计算机视觉（CV）是人工智能（AI）中的一个字段，它使计算机和系统能够从数字图像，视频和其他视觉输入中得出有意义的信息。它允许机器处理和分析视觉数据以模拟人类视力。通过使用算法和机器学习模型，CV应用程序可以根据提供的视觉输入来检测对象，识别模式并做出决策。例子 - 表情符号清道夫狩猎：想象一下玩游戏，在该游戏中，机器向您展示表情符号，并要求您找到与之匹配的真实对象。在“表情符号寻宝游戏”游戏中，计算机使用其“视觉”来检测您在相机前显示的对象，并检查它们是否与表情符号匹配。这模拟了CV如何使用相机输入从现实世界环境中识别对象。如何工作：计算机视觉使用高级算法来解释视觉数据。它将图像分解为像素，使用机器学习技术对其进行处理，并通过将它们与数据集进行比较来识别模式，形状或对象。
大脑，思想和计算机科学
交货。口头表现的结构，样式和时机。公开演讲的“待办事项清单”。将提出以不同的目的和观众的谈话（传播与科学同行）。•培训口服演示技巧：Coimbra三分钟的比赛规则。•科学写作的结构和风格：期刊指南；主要社论规范；如何撰写科学论文；如何管理编辑和审阅者的请求；良好和糟糕的科学写作的例子。•练习科学写作：起草：科学作家的黄金法则（工作组作业）；编辑（编辑技能是科学写作的基本组成部分）。•纸质修订和回复编辑•响应信
