XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDiop
Diophantine分析中的主题（de Courcy-Ireland）
我主要在数学分析和数理论中具有广泛的兴趣。我对任何对潜在学生感兴趣的事物感到开放。我监督的一个博士项目可能与我最近从事的一些主题有关：
3-可逆丢番图方程的猜想......
在环理论中，构建一个包含另一个环的更大环非常有用，这被称为环扩展 [1-2, 11-15]。最近，人们研究使用 Turiyam 环 [16] 处理四向数据分析，并研究其广泛的性质 [17-19] 来解决各种决策问题。然而，需要对一些猜想和方程进行基本的证明，以理解数学代数的可用性 [20]。为了实现这一目标，本文重点研究了一些丢番图方程的可逆性条件及其对 Turiyam 环的扩展。
对广义RSA密钥方程式的新同时进行的双苯胺攻击
rsa是不对称加密中广泛采用的方法，通常用于数字签名验证和消息加密。RSA的安全性依赖于整数因素的挑战，一个问题在计算上不可行或高度复杂，尤其是在处理足够大的安全参数时。RSA中整数分解问题的有效利用可以使对手可以假设关键持有人的身份并解密此类机密信息。安全硬件中使用的密钥特别重要，因为它们保护的信息的价值通常更高，例如在确保付款交易的背景下。通常，RSA面临各种攻击，利用其关键方程式中的弱点。本文引入了一个新的漏洞，该漏洞可以同时分解多个RSA模量。通过使用对（𝑁𝑁，𝑒）和固定值𝑦满足双苯胺方程𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑥 -2 - 2 𝜙（𝑁𝑁）=𝑧𝑖𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑖𝑖𝑧，我们使用晶格基碱基还原技术成功地分解了这些模量。值得注意的是，我们的研究扩大了被认为是不安全的RSA解密指数的范围。
行业中的医疗保健供应链的性能评估4.0，线性双苯胺模糊的正弦 - 三基因程聚合操作
摘要：及其控制参数的线性双性模糊集（LDFS）理论的概念是机器学习和数据驱动的多标准决策（MCDM）的强大模型。正弦 - 三角学函数（STF）具有两个重要的特征，周期性和对称性，它们是信息分析的非常有用的工具。遵循STF和LDFS理论的特征，本文介绍了线性双苯胺模糊数（LDFNS）的正弦 - 三角法操作。这些操作定律奠定了开发新的线性双苯胺模糊的正弦 - 三角集合操作员（LDFSTAOS）的基础。行业4.0技术融入医疗保健中有可能彻底改变患者护理。最具挑战性的任务之一是选择医疗保健供应链（HSC）的有效供应商。传统供应商并不根据行业4.0，特别不确定性有效。根据LDFSTAO提出了一个新的MCDM框架，以检查行业4.0中的HSC绩效。进行信誉测试，灵敏度分析和比较分析，以表达所提出方法的新颖性，可靠性和效率。
通过线性双磷酸化模糊软性最大聚合操作员
摘要：提高绿色供应链的有效性是最大程度地减少废物，优化资源使用并减少业务运营对环境影响的关键一步。为了实现这些目标，应在整个供应链中实施可持续实践。这样做，企业不仅可以提高环境绩效，而且可以降低成本，提高客户满意度并在市场上获得竞争优势。但是，由于存在竞争特征，不精确的信息以及缺乏知识，因此选择适当的绿色提供商是一个复杂且无法预测的决策问题。线性二磷酸化（LIDF）框架的主要目标是帮助决策者选择最佳的行动过程。本文介绍了几个新型聚合操作员（AOS），即线性双苯胺模糊软性最大含量平均值（LIDFSMA）和线性双苯胺模糊软性软体几何（LIDFSMG）操作员。然后通过一个简单的示例来证明所提出的方法的绿色供应商优化技术，该技术包含线性双磷灰石模糊含量，显示了该方法的实用性和适用性。总体而言，拟议的LIDF框架和AOS可以帮助决策者选择最合适的绿色提供商，从而提高绿色供应链的效率。
线性丢番图方程 (LDE) 解码器：训练... - CDN
用户意图。基于 SSVEP 与视觉刺激调制频率锁定这一知识，界面通常设置为在场景中具有多个目标，每个目标都标记有一个通过闪烁传递的唯一频率。目标可以是放置在物体上或附近的发光二极管 (LED)，以表示潜在动作、物品或到达坐标 [4–7]，也可以表示在计算机屏幕上，每个目标块代表 BMI 拼写器中的字符或用于控制计算机或其他设备的命令 [8–10]。为了从界面中呈现的所有目标中识别出用户的预期目标，解码算法会分析包含 SSVEP 的收集到的脑信号的频率成分，并根据主要频率特征做出决策。在典型的 SSVEP 设置中，诱发的 SSVEP 包含刺激频率 𝑓 ，以及该频率的谐波 2 𝑓、3 𝑓，... [1, 11]。传统基于 SSVEP 的 BMI 的局限性之一是目标数量受到 SSVEP 有限的响应范围 [1] 和谐波存在的限制，如果在界面中同时使用某个频率及其谐波，可能会导致错误分类。这减慢了 BMI 在提高命令处理能力（命令数量）方面的发展 [12]。为了解决这个问题，引入了多频 SSVEP 刺激方法，旨在增加在有限频率下可呈现的目标数量 [13–17]。然而，多频 SSVEP 的解码器尚未得到广泛探索。现有的多频 SSVEP 解码器包括基于功率谱密度的分析（PSDA）[15, 17]、多频典型相关分析（MFCCA）[18] 和针对每个单独用户或用例的基于训练的算法 [13, 19]。与两种无需训练的方法相比，基于训练的算法具有更高的分类准确率，但需要为每个用户进行额外的训练和界面设置。PSDA 和 MFCCA 支持即插即用，提高了 BMI 的实用性。然而，PSDA 通常解码准确率有限，因为它没有充分考虑多频 SSVEP 中的复频率特征，这些特征不仅包含刺激频率及其谐波（如单频 SSVEP），还包含刺激频率之间的线性相互作用 [16]。MFCCA 通过在解码中引入线性相互作用而显示出在多频 SSVEP 解码中的优势 [18]，但 MFCCA 的一个主要问题是它是基于典型相关分析 (CCA) [20] 开发出来的，具有很高的时间复杂度。 CCA 的渐近时间复杂度为 O ( lD 2 ) + O ( D 3 ) （以 O ( n 3 ) 为界，其中 n 表示解码时的输入大小），其中 l