行业会议:全体会议:Abir Biswas 就“爱立信的 6G 路线图:从 5G 到 6G 的转型及其对智能移动、智能电网和智能城市的适用性”发表演讲行业小组讨论:“人工智能 (AI) 对学术界和工业界的影响”
131。324使用机器学习中的金融交易中的欺诈检测 - 比较研究Avati Jayanthkumar,Mayakuntla Sai Sathwik,Shagam Srinivasa Reddy,Donadula Mounar,Chougule Saish Samir,Jagdish Samir,Jagdish Chandra Patni,Nilesh Bahadure和Rohit Kumar
SpoilControl 将培养可持续发酵技术领域的下一代多价研究人员,使他们能够应对微生物腐败带来的当前和未来挑战,并提高发酵饮料的质量和安全性。欧洲是发酵饮料的历史领导者,其竞争力正面临严峻挑战。从财务角度(经济损失)和健康角度(病原体存在增加,特别是在不当自制或手工制作的产品中)来看,发酵食品中的微生物腐败越来越令人担忧。社会和环境变化加剧了此类质量和安全问题:消费者倾向于低投入产品、可持续实践、小规模生产和气候变化,这些都与微生物腐败风险的增加有关。此外,发酵行业严重缺乏饮料之间的全球框架和培训,导致工作重复和投资分散。 SpoilControl 将实施一项原创战略,该战略基于多种饮料(葡萄酒、烈酒、啤酒、苹果酒、康普茶、开菲尔)、多种学科(从环境和生命科学到工程或经济学)、多种解决方案(可持续生物、化学和物理处理的发展)。该联盟涵盖了从发酵到玻璃的整个发酵链,拥有 34 个合作伙伴,包括大学、中小企业、大公司、创新集群、初创企业、分析实验室、技术学院和家庭酿酒师团体。SpoilControl 将产生多重影响:在科学层面,除了发酵领域之外,对非传统微生物物种的研究也将大有裨益;在社会层面,SpoilControl 将提高公众对发酵食品安全问题的认识,并向所有最终用户(工业、消费者)推广最佳实践;创新解决方案和治疗方法的开发将产生直接和长期的经济影响。
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该项目工作的目的是使用数据科学和机器学习算法预测SpaceX Falcon 9火箭着陆系统的成功或失败。此项目所需的数据是从SpaceX API收集的。以下工具和技术用于数据预处理和分析:用于数据操作和分析的PANDA和NUMPY,用于探索性数据分析的数据可视化以及用于预测的机器学习算法。该项目涉及以下步骤:从SpaceX API中收集数据,使用Pandas和Numpy进行预处理数据,并使用数据可视化技术,功能工程来提取预测模型的相关功能,构建机器学习模型,以预测Falcon 9 Rocket登陆的成功或使用适当的模型的表现,并使用适当的Metrics进行了预测。该项目使用机器学习算法来预测Falcon 9火箭着陆的成功或故障。该模型对历史数据进行了培训,并对新数据进行了测试以评估其性能。该项目旨在洞悉导致Falcon 9火箭登陆的成功或失败的因素。
在2017年,NIST启动了量子后签名方案的标准化过程[11],以抵制(未来)量子计算机的威胁。在第3轮[1]结束时,选择了基于哈希的固定型+ [9]和基于晶格的二硫思合原[10]和猎鹰[16]进行标准化。可以提供前两个方案的草案标准[13,14],而预计今年的Falcon标准草案。为了进一步多样化签名方案所基于的假设,NIST已开始呼吁签名方案[12]。在他们的其他电话中,NIST宣布了超越不可遗忘的功能,或者是简短的buff,由Cremers等人正式化。[4],根据所需的特征。Buff属性增加了针对恶意产生的(公共)键的弹性。这三个属性是:独家所有权(EO,签名可以在几个公共钥匙下验证?),消息结合签名(MBS,签名可以验证多个消息吗?)和不可降低性(nr,给出了未知消息的签名,对手可以在其自己的密钥下对此未知消息进行另一个签名?)。Pornin和Stern [15]首先引入了与独家所有权概念有关的三种不同的签名转换。在[4]中,Cremers等。证明
ZJQCMQRYFPFPTBANNEREND与NIST讨论后,通过利用https://eprint.iacr.org/2023/290中所述的技术来修改关键配对生成实现方法,并在HAWK方案中使用了hawk的其他范围(hawk wasts in hawk wastpps in。签名)。在简而言之,猎鹰钥匙对生成过程使用以下内容: - 两个多项式F和G是用以零为零的固定高斯分布生成的。如果向量(F,G)具有太大的标准,则该过程重新开始。- 满足NTRU方程(FG -GF = Q)的多项式F和G(使用Babai的Found -Off算法)计算并减少。- 如果找不到合适的F和G,则过程重新开始。可以轻松验证解决方案以实现方程式,因此没有接受“错误”(F,G)的风险。通常,对于给定的(f,g),可以减少几种(F,G)的解决方案,并且“不像其他任何”。最初的Falcon提案在还原过程中使用浮点操作,从而引发了各种硬件平台的某些实现问题,并且略微损害了测试矢量可重复性,因为不同的平台可能会采用不同的舍入并落入不同的(F,G)解决方案。鹰队中使用的实现仅使用整数计算,从而更容易在许多软件平台上重现。它也更快,使用较少的RAM。拒绝率小于29%(Falcon-512约8.2%,Falcon-1024为28.5%),因此对安全性的影响不得比log_2(1-0.29)位更糟,即因此,它可以拒绝某些(F,g)对数学上存在的(F,G)解决方案的(F,G)对,但没有通过实现而发现,从而导致新(F,G)对的再生。从理论上讲,我们可能会在最坏的0.49位安全性左右输掉。没有被拒绝的密钥对闻名,但即使有,它
视图按负责组件、索引()、预测招标日期、预测授予日期、财政年度、P 编号、项目名称、位置 UIC/名称、设计方法、采购工具、采购方法和计划金额总和进行细分。数据根据 RFP 实际值、Awd 实际值和非双空日期进行筛选。RFP 实际值过滤器仅保留空值。Awd 实际值过滤器仅保留空值。非双空日期过滤器保留 True。视图根据 P 编号和预测授予日期进行筛选。P 编号过滤器排除 9 名成员。预测授予日期过滤器排除 2023 年 1 月 11 日。
该视图按负责组件、索引()、预测招标日期、预测授予日期、财政年度、P 编号、项目名称、位置 UIC/名称、设计方法、采购工具、采购方法和计划金额总和进行细分。数据根据 RFP 实际值、Awd 实际值和非双空日期进行筛选。RFP 实际值过滤器仅保留空值。Awd 实际值过滤器仅保留空值。非双空日期过滤器保留 True。该视图根据 P 编号进行筛选,排除了 8 名成员。