摘要 - 加密私人信息是防止未经授权访问或阅读的批评步骤。但是,选择可信赖的加密技术至关重要。每年生产许多加密算法,但只有少数已建立的方法来评估其性能。此类方法的一些示例包括SCA的GB/T 32915-2016,NIST的SP 800-22,AIS 20和AIS 31和AIS 31。这些方法仅进行15次测试,这可能需要更多以确定加密方案的工作原理。本研究的目的是提出一个软件程序员1,该软件程序可以通过一系列22个测试来运行其加密数据来评估任何加密方案的功效。为此,提出的软件是基于Python编程语言的Tinker框架之上构建的。通过评估五种不同的加密方法的性能来测试所提出的软件:AES,ARC4,RSA,Logistic Map和SHA-512,并使用20个测试。具有用户友好的界面和轻松的加密算法评估,拟议的软件可以指导您做出评估加密算法的性能的最佳选择。索引条款 - NIS套件,安全性,AES,RC4,Logistic Map,SHA-512,RSA
– 在计划和执行作战和保障期间建立、协调和满足能力和后勤资源需求。 – 确定后勤资源流动和服务提供的优先次序、同步和协调。 – 协调北约和国家作战后勤链互动网络的活动。 – 根据支援网络执行作战和保障的能力,监控、评估和调整后勤资产的使用。 – 评估后勤资源短缺情况,并帮助规划弥补短缺的最佳方法。 – 促进对各国、北约和民间行为者提供的后勤资源的分析。
ALS Logistic Solutions是空中货物,材料处理和停车场系统的领先自动化解决方案提供商。拥有超过30年的经验,我们的材料处理产品组合涵盖了从手动操作到完全自动化的机器人支持的所有解决方案,包括但不限于空中货物处理系统,模块化仓库设备,Express Wolking Hostring设备,Express Wolkinging Systems,工业设施自动化和自动车辆运输系统。
可以使用逻辑回归过程和多项逻辑回归过程来拟合二元逻辑回归模型。每个过程都有其他过程所没有的选项。一个重要的理论区别是,逻辑回归过程使用个案级别的数据生成所有预测、残差、影响统计和拟合优度检验,而不管数据如何输入以及协变量模式的数量是否小于案例总数,而多项逻辑回归过程在内部汇总案例以形成具有与预测因子相同的协变量模式的子群体,并根据这些子群体生成预测、残差和拟合优度检验。如果所有预测因子都是分类的,或者任何连续预测因子都只采用有限数量的值(因此每个不同的协变量模式都有多个案例),则子群体方法可以生成有效的拟合优度检验和信息残差,而个案级别方法则不能。
在全球范围内,糖尿病,心脏病和乳腺癌是死亡的主要原因。糖尿病会影响血糖水平,乳腺癌涉及乳房组织中的肿瘤,心脏病包括心脏节律异常和冠状动脉疾病等问题。在印度,糖尿病每年杀死一百万以上的人,心脏病占死亡率的很大一部分。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。 我们建议的方法将糖尿病,乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。 该系统试图通过使用机器学习方法(包括K-Nearest Neighbors(KNN),支持向量机(SVM)和Logistic回归)的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。 这将提高医疗保健效率和诊断能力。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。我们建议的方法将糖尿病,乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。该系统试图通过使用机器学习方法(包括K-Nearest Neighbors(KNN),支持向量机(SVM)和Logistic回归)的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。这将提高医疗保健效率和诊断能力。
逻辑回归[27]是一种广泛使用的监督机器学习算法,该算法基于一组自变量,预测了基于一组自变量的变量。它采用曲线拟合方法来预测0到1范围内的概率值,作为分类或离散输入的结果。与线性回归[28]相反,它适合线性预测一个或多个因变量的线,逻辑回归预测了0到1范围内值的S形逻辑曲线。这对于分析音频数据是有利的,因为影响帕金森氏病分类(PD)的属性没有线性相关;相反,它们遵循指数模式。图16显示了逻辑分类的激活函数。
前言 1. 本军事手册经批准可供国防部 (DOD) 的所有部门和机构使用。 2. 有益的评论(建议、补充、删除)和任何可能有助于改进本文件的相关数据应发送至\:美国陆军机械司令部后勤支援活动主任,收件人\:AMXLS-ALD,阿拉巴马州亨茨维尔 35898-7466,使用本文件末尾的自备标准化文件改进提案(DD 表格 1426)或通过信函发送。 3. 本手册旨在提高对后勤支援分析 (LSA) 过程的理解,因为它涉及 MIL-STD-1388-1《后勤支援分析》和 MIL-STD-1388-2《国防部对后勤支援分析记录的要求》及其相关的接口标准和文件。本手册将与 MIL-STD-1388-1 和 MIL-STD-1388-2 同时使用。LSA 数据和 LSA 记录 (LSAR) 数据的定制应按照各自文档提供的定制指南进行。
量子计算的并行计算能力和量子比特的特殊性质为图像处理任务提供了有效的解决方案。本文提出了一种基于Fisher-Yates算法和Logistic映射的量子图像加密算法。首先利用Fisher-Yates算法生成三个密钥序列,其中一个密钥序列用于对图像的坐标量子比特进行编码。利用另外两个密钥和预设规则,基于编码后的坐标量子比特设计量子坐标置乱操作,对明文图像的空间信息进行有效的置乱。接下来,生成另一组密钥序列,其中一个密钥序列用于对图像的颜色量子比特进行编码。利用另外两个密钥序列和不同的规则,设计了一种基于编码颜色量子比特的量子比特平面置乱操作,成功对图像的颜色信息进行了置乱。最后基于Logistic映射生成量子密钥图像,并基于Fisher-Yates算法对密钥图像进行置乱,以提高密钥复杂度。将原图像与置乱后的密钥图像进行异或运算,得到最终的密文图像。给出了该方案的完整量子电路图。实验结果和安全分析证明了该方案的有效性,该方案提供了很大的密钥空间,计算复杂度仅为O(n)。
采购和物流计划,采购和供应管理或运输和物流计划。(c)普通文凭(NTA6),除了采购和供应计划或运输和物流计划。(d)采购基本证书的能力证书和
在每个理想的情况下,供应链绩效目标是提高生产率,降低成本并满足新兴市场中客户的需求。因此,供应链的有效管理可以导致组织获得市场份额,降低成本并为其股东带来更多价值。本研究的主要目的是评估电子物流对肯尼亚内罗毕物流公司供应链绩效的影响。该研究的具体目标是:检查:电子招标对物流公司供应链,自动仓库运营系统对物流公司供应链绩效的供应链绩效,电子订单处理对物流公司供应链绩效的供应链绩效,并确定Nairobi Logistic Company对企业资源计划的影响。该研究使用创新扩散理论,技术决定论理论,排队理论和基于资源的观点理论。