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摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
加密和网络安全性（20A05702B）
密码学术语：密码学用于加密的许多方案构成了被称为加密密码分析技术的研究领域，用于解释信息，而不必任何有关附加细节的知识落入了密码分析领域。密码分析是外行人所说的“打破代码”。密码学，加密和密码分析的区域共同称为密码学纯文本，这是原始的可理解信息或数据作为输入中的算法。密码文本这是作为输出产生的炒消息。这取决于明文和秘密键。对于给定消息，两个不同的键将产生两个不同的密码文本。密码文本是一个显然是随机的数据流，而且如下所示，是难以理解的。秘密密钥秘密键也输入了加密算法。密钥是独立于明文和算法的值。该算法将根据当时使用的特定键产生不同的输出。该算法执行的确切替代和转换取决于密钥。加密从明文转换为Cipher文本解密的过程恢复来自密封算法的密码文本恢复明文的过程。加密算法对更替代算法进行了各种替换和转换，这本质上是conviemption Algorithm in Gengryptight Algorithm in excryption Algorithm Run。它采用密码文本和秘密键，并产生原始的明文。
利用人工神经网络预测定向金属沉积中的高度
定向金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的金属增材制造技术，其中零件是通过使用沿预定义轨迹移动的激光束融合注入的金属粉末颗粒来制造的。刀具路径通常包括曲线或边缘部分，机器轴需要相应地减速和加速。因此，局部施加的激光能量和粉末密度在沉积过程中会发生变化，导致局部过度沉积和过热。这些偏差还受到刀具路径几何形状和工艺持续时间的影响：先前的沉积可能会在时间和空间上影响相近的刀具路径段，导致局部热量积聚，并形成与使用相同参数沉积的其他段中产生的轮廓和微观结构不同的轮廓和微观结构，这是由于几何形状和温度相关的集水轮廓所致。为了防止这些现象，需要轻量级和可扩展的模型来预测可变刀具路径的工艺行为。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法来处理 Inconel 718 的工艺复杂性和多种刀具路径变化。考虑到先前定义的刀具路径，使用人工神经网络 (ANN) 来预测沉积高度。通过打印包含多个曲率和几何形状的随机刀具路径，生成了训练数据。基于训练后的模型，可以成功预测整个刀具路径的显著局部几何偏差，并且可以通过相应地调整工艺参数来预测。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
5G-V2X和网络安全的教师发展计划
信息安全教育和意识（ISEA）第3阶段项目是一项旗舰计划，旨在增强印度的网络安全能力。由电子和信息技术部（MEITY）率领，该项目着重于通过教育，技能发展和研究计划来增强国家的网络安全姿势。ISEA第三阶段的建立在其先前阶段的成功基础上，通过促进学术行业合作，促进利益相关者的认识，并在信息安全方面接受高级培训，以解决网络安全格局的日益增长的挑战。该计划强调在安全编码，加密，网络安全和IoT和AI等新兴技术等领域的能力建设。通过其整体方法，ISEA III期渴望创建一个安全的数字生态系统，并确保国家抵抗不断发展的网络威胁的弹性。通过其整体方法，ISEA III期渴望创建一个安全的数字生态系统，并确保国家抵抗不断发展的网络威胁的弹性。
零值网络访问（ZTNA）
传统的安全模型，通常称为基于周长的安全性，是在可以信任网络中受保护边界内的任何用户或设备的假设下操作的[8]。这些模型依靠防火墙，虚拟专用网络（VPN）和非军事区（DMZ）来创建网络周围的安全周边，从而保护其免受外部威胁。但是，这种方法在现代计算环境中越来越不足，在现代计算环境中，固定周长的概念正在迅速消失[14,3]。云计算的兴起，物联网（IoT）设备的扩散以及远程劳动力的扩展具有从根本上改变的网络拓扑，从而创造了更加碎片和复杂的基础架构。因此，基于周边的安全性不再足够，因为威胁可能来自网络内部，设备可以在传统边界之外运行，并且用户可能需要从多个位置和平台访问资源[7,13]。零值网络访问（ZTNA）作为对这些挑战的响应而出现的，为保护现代网络环境提供了一种更灵活，更强大的方法。ZTNA的核心原理很简单而强大：“永远不要相信，始终验证”。与自动信任网络外部设备的传统模型不同，ZTNA假设每个访问请求，无论其起源如何，都必须谨慎对待并经过严格的验证。此模型将重点从保护周边转移到确保个人资源[11,13]，以确保每个用户和设备都经过认证，授权和连续监控，然后才能获得访问关键网络资产的访问。
使用人工神经网络对视觉障碍进行建模
我们提出了一种方法来弥合人类视觉计算模型与视觉障碍 (VI) 临床实践之间的差距。简而言之，我们建议将神经科学和机器学习的进步结合起来，研究 VI 对关键功能能力的影响并改进治疗策略。我们回顾了相关文献，目的是促进充分利用人工神经网络 (ANN) 模型来满足视障人士和视觉康复领域操作人员的需求。我们首先总结了现有的视觉问题类型、关键的功能性视觉相关任务以及当前用于评估两者的方法。其次，我们探索最适合模拟视觉问题的 ANN，并在行为（包括性能和注意力测量）和神经层面预测它们对功能性视觉相关任务的影响。我们提供指导方针，为未来针对受 VI 影响的个体开发和部署 ANN 的临床应用研究提供指导。
网络协议中的混合量后加密术
这项工作还解决了混合密码学的关键监督：缺乏强大的应急计划。如果在量词后组件中发现脆弱性，混合系统将保留经典的安全性，但会失去其后量子后的抵抗。为了减轻这种风险，我们引入了PKI延长终生期（PKIELP），这是一种新型混合量子后身份验证的方法。PKIELP使用“包装证书”来加密公钥，以防止量子对手提取经典的私钥。与NIST选择的算法相比，我们的建议大大降低了量子身份验证的字节开销。降低认证大小有望提高TLS连接性能并增强混合系统的整体安全性。
在 HPC 基础设施上扩展脉冲神经网络
1 机器人、人工智能与实时系统，慕尼黑工业大学信息学院，德国慕尼黑，2 于利希超级计算中心 (JSC) 神经科学模拟与数据实验室，高级模拟研究所，JARA，于利希研究中心有限公司，德国于利希，3 瑞士国家超级计算中心 (CSCS)，苏黎世联邦理工学院，瑞士卢加诺，4 神经计算单元，冲绳科学技术研究生院，日本冲绳，5 机器人与人工智能卓越系，生物机器人研究所，Scuola Superiore Sant'Anna，意大利蓬泰代拉，6 计算机架构与技术系，格拉纳达大学信息与通信技术研究中心，西班牙格拉纳达，7 图像处理研究团队，日本理化学研究所先进光子学中心，和光，8 计算工程应用单元，信息系统与网络安全总部，理化学研究所，日本和光市、9 日本东京电气通信大学信息与工程研究生院、10 德国于利希研究中心、神经科学与医学研究所 (INM-6)、高级模拟研究所 (IAS-6)、JARA BRAIN 研究所 I、11 德国亚琛工业大学计算机科学 3-软件工程、12 日本神户理化学研究所计算科学中心