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马来西亚武装部队后勤管理问题
1 霹雳依斯干达玛拉工艺大学建筑、规划与测量学院工料测量系 2 马来西亚国家发展与国防学院（I-LED）、安全与安全政策研究所 3、4、5 马来西亚北方大学国际研究学院 ainuddin@uum.edu.my 摘要——国家需要发展军事来确保其生存能力。随着威胁的发展，不仅是传统威胁，而且还有非传统威胁。安全威胁影响着国家的军事发展和国防政策。这也与马来西亚在 1991 年冷战后积极发展军事有关。1957 年至 1991 年间，马来西亚一直关注国内威胁，特别是影响国家安全和主权的共产主义威胁。 1989 年，人民解放军与马来西亚政府签署和平条约后，马来西亚开始积极发展军事力量。马来西亚需要确保国家安全，并随时准备应对任何威胁。然而，在军事快速发展的同时，一些人认为马来西亚在确保国家随时准备应对威胁方面存在问题。随着各种负面问题的报道，人们对马来西亚在确保马来西亚武装部队 (MAF) 随时准备方面所面临的现状和问题提出了质疑。因此，本研究涉及政府面临的问题
具有物流和供应链管理的数据科学
学期-i课程代码课程l t P CROUCT ES 24DLS501线性代数3 0 2 4 A 24DLS502概率和统计数据3 0 2 4 B 24DLS503 Logistic 3 0 2 4 C 24DLS504优化技术3 1 0 4 D 24DLS 54DLS 54DLS505数据科学的基础R编程3 0 3 0 3 0 3 0 2 4 e 24 e 24 e 24 py 6 pim p. Glimpses of Indian Culture 2 0 1 P/F G Total 24 Semester -II Course code Course L T P Credit ES 24DLS511 Supply Chain Management 3 0 2 4 A 24DLS512 Advanced Data Mining 3 0 2 4 B 24DLS513 Machine Learning 3 0 2 4 C 24DLS514 Information System Management 3 1 0 4 D 24DLS515 Pricing and Revenue Management 3 1 0 4 E 24DLS516 Warehouse and Production Management 3 1 0 4 F Amrita Value Programme 1 0 0 1 G 22AVP103 Mastery Over Mind 1 0 2 2 Total 27 Semester III Course code Course L T P Credit ES 24DLS601 Inventory and Marketing Management 3 1 0 4 A 24DLS602 Deep Learning 3 0 2 4 B Elective I 3 0 0 3 D Elective II 3 0 0 3 E Elective III 3 0 0 3 F Total 17 Semester IV
大型数据集上保留隐私的逻辑回归培训
隐私的机器学习是一类密码方法，旨在分析私人和敏感数据的同时保留隐私，例如在大型加密数据上使用同型逻辑回归培训。在本文中，我们提出了一种有效的算法，用于使用同态加密（HE）对大加密数据进行逻辑回归训练，这是使用更快的渐变变体称为Quadratic梯度的最新方法的迷你批量版本。据称，二次梯度可以将曲线信息（Hessian矩阵）集成到梯度中，因此可以有效地加速一阶梯度（下降）算法。当加密的数据集如此之大，以至于必须以迷你批次方式加密时，我们还实现了其方法的全批量版本。我们将迷你批次算法与我们的全批量实施方法进行了比较，这些方法由422,108个带有200粒的样本组成的真实财务数据进行了比较。鉴于HES的效率低下，我们的结果令人鼓舞，并证明了大型加密数据集的Logistic回归培训具有可行性，这标志着我们理解的重要里程碑。
jsp886 国防后勤支援链手册第 3 卷供应...
4. 联合需求跟踪系统 (IS) 提供货物处理活动的可视性。英国国防联合需求跟踪使用两个接口的 IS 进行，即皇家海军发票和交付系统 (RIDELS) 和资产运输日志可视性 (VITAL)。这些系统由总资产可视性 (减) (TAV(-)) 补充，这是一个基于主动射频识别 (RFID) 的系统，可将移动数据传递给 VITAL。此外，联合需求跟踪系统与其他 LogIS 接口以交换数据。联合需求跟踪系统 (JDTS) 为更广泛的后勤和国防社区提供后勤决策支持，它是一种后勤工具，允许用户在 JSC 中查找其物资需求的状态。JDTS 为“我的需求在哪里”这个问题提供了答案。JDTS 查询一系列 LogIS，将信息传递到单个界面。LogIS 包括 CRISP、MJDI、SS3、VITAL、RIDELS 和 WITS。此外，运输物资管理 (MMiT) 允许操作、集成和整合这些底层 CT 系统提供的数据。
jsp886 国防后勤支援链手册第 3 卷供应...
4. 货物处理活动的可视性由 CT 信息系统 (IS) 提供。英国国防 CT 使用两个接口 IS 进行，即皇家海军发票和交付系统 (RIDELS) 和资产运输日志可视性 (VITAL)。这些系统由总资产可视性 (减) (TAV(-)) 补充，这是一个基于主动射频识别 (RFID) 的系统，可将移动数据传递给 VITAL。此外，CT 系统与其他 LogIS 接口以交换数据。联合需求跟踪系统 (JDTS) 为更广泛的后勤和国防社区提供后勤决策支持，它是一种后勤工具，允许用户在 JSC 中查找其物资需求的状态。JDTS 为“我的需求在哪里”这个问题提供了答案。JDTS 查询一系列 LogIS，将信息传递到单个界面。LogIS 包括 CRISP、MJDI、SS3、VITAL、RIDELS 和 WITS。此外，还有运输中物资管理 (MMiT)，它允许操作、集成和合并这些底层 CT 系统提供的数据。
基于3D相互交织的Logistic Map
摘要，由于远程医疗服务的进步，可访问的医疗图像数据的数量正在增加。因此，必须开发有效的加密解决方案，以防止未经授权的用户在不安全网络中的数据操纵。本文着重于开发一种轻巧的对称密码系统算法，基于3D相互交织的逻辑MAP-Cosine（ILM-Cosine），在高速和医疗图像的高速记忆和功耗下降，这是当代密码中强大的混乱系统。本文的动机是减少存储程序数据所需的记忆空间，同时最大程度地减少远程医疗应用中实施复杂性的执行时间。我们提出的方案由五个主要步骤组成：ILM-Cosine MAP密钥生成具有直方图标准化，行旋转，列旋转和独家或（XOR）逻辑操作。各种正常图像和医学图像用作模拟的样本。结果表明，密码图像具有良好的视觉质量，高信息熵，较大的密钥空间和低计算复杂性。
基于分岔图生成工具的广义逻辑方程新方法
摘要 本文提出了两种新的逻辑函数泛化，分别基于非广义热力学、q-逻辑方程和任意阶逻辑方程。它通过将混沌理论与逻辑方程相结合来展示混沌理论的影响，并揭示了微小的参数变化如何将系统行为从确定性行为转变为非确定性行为。此外，本文还介绍了 BifDraw——一个使用经典逻辑函数及其泛化绘制分岔图的 Python 程序，说明了系统对条件变化的响应的多样性。该研究通过研究其复杂的动力学并提供可能在热力学基本状态和熵方面具有新意义的新泛化，为逻辑方程在混沌理论中的地位提供了关键作用。此外，本文还研究了方程的动力学性质及其中的分岔图，这些图呈现出复杂性和令人惊讶的动态系统特征。BifDraw 工具的开发体现了理论概念的实际应用，有助于进一步探索和理解混沌理论中的逻辑方程。这项研究不仅加深了对逻辑方程和混沌理论的理解，还介绍了可视化和分析其行为的实用工具。
