XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPU
计算机应用程序主
单元– I密码学，替换和仿射密码及其加密分析，完美的安全性，块密码，数据加密标准（DES），差速器和线性加密分析，块密码设计原理，块密码密码操作模式，高级加密标准。公共密钥加密系统的单元– II原理，RSA算法，密钥管理，diffie- Hellman密钥交换，身份验证函数，消息身份验证代码（MAC），哈希功能，哈希功能的安全性和MAC，MAC，Secure Hash算法，HMAC，HMAC。单位– III离散对数，Elgamal隐秘系统，用于离散对数问题的算法，特征系统的安全性，Schnorr签名方案，婴儿继态步骤，中文命令，Elgamal Signature Schemine，Elgamal Signature Scheme，数字签名算法，可证明的安全签名Signature Seignature Shemes。单元– IV椭圆曲线，椭圆形曲线模拟元素，椭圆曲线点压缩的特性，椭圆曲线上的计算点倍数，椭圆曲线数字签名算法，椭圆曲线分离算法，椭圆曲线曲线primatity Primatity验证。单元– V网络安全实践：Kerberos，X.509身份验证服务，公共密钥基础架构。电子邮件安全性（非常好的隐私），IP安全性（体系结构，身份验证标头，封装安全有效负载，结合安全性，关联，密钥管理），Web安全性（安全套接字层和传输层安全性）。教科书：1。W.Sta1lings-加密和网络安全原则和实践，人教育，2000年。（第三版）章节：[1,3、5、9、10（10.1,10.2），II，12（12.2,12.4），13（13.3），14,15,16,17]。2。参考：D.Stinsori，密码学：理论与实践，CRC出版社，2006年。章节：[1,2（2.3），6,7,12]。
在职业教育中数学教师培训中的计算思维
摘要：计算思维涉及系统地解决问题，应用逻辑概念和算法的能力。在数学教学中，计算思维可以增强学生解决问题和逻辑推理的学习过程。思考这种情况，总体目标是研究计算思维如何在理论和实践中的职业和技术教育中对数学教师的初始和继续教育中表现出来。科学研究始于理论基础通过书目和探索性研究，在基础研究之后，我们将诊断性问卷应用于在在线申请上实施的混合调查表（开放和封闭问题）的教师，以供在线申请中实施，目的是在理论和实践方面识别数学老师的知识水平。作为教育产品理想化（PE）的理想化，一个名为“计算思想和数学教学的网站：从对模式的识别到问题的抽象”，在该网站上，我们根据Kaplún的主题Axes（2002,2003）和根据Zabala典型的典型学评估了基于Kaplún的主题轴（1988年）的结构。为了评估教育产品的教学潜力，在其在该基因座的应用中有必要与IFPB数学老师JoãoPessoaCampus一起，这是通过评估标题工具对研究人员进行系统的观察，考虑到参与教师的所有观察结果。通过诊断研究获得的结果揭示了数学教师的不安全感，以及某些教师在什么是什么以及如何将计算思维应用于解决数学问题时的不理解。通过评估教师考虑的教育产品评估教育产品的考虑因素是教育产品作为适用于教学过程（教师的教学工具，具有方法论和评估工具的教学工具）的相关性和学习方法（建构主义方法）（一种建构主义方法），在该方法中，学生在学习含义时会在学习时具有与之相关的意义）。我们得出的结论是，在教育产品的杰出性中，我们旨在为数学教师的培训做出贡献，无论是从专业和技术教育还是常规教育，因为它适用。以及旨在提出将计算整合到学校课程中的研究，在其教学方法中得到完善，并指出教师继续教育的替代方法。
基于计算机辅助的药物设计
它易于使用，并产生几乎实时的结果。您可以迅速迭代设置并较早地识别低电位的潜在客户 - 更快的决定。使用传统方法，知道您是否失败了，需要很长时间（或可能的几周）。使用MT，它通常可以起作用或不起作用，您会很快发现它，因此您决定综合或放弃结构。我们可以使您的答案比合成化合物更快。想筛选配体吗？使用MovableType对其进行测试，您将在几分钟内得到答案。
交叉真实的光泽kerberos在大GPU簇上 - eofs
字节）。•LUSTER依靠旧的SUNRPC实现来进行密钥缓存管理（GSS）。•NFS过去存在相同的问题，最终切换到全新的实现（GSSPROXY）。•LUSTER是重复使用已经存在的Identity upcall缓存，但这需要大量适应性。
公共部门的算法透明度
数据是AI系统的骨干。算法治理的很大一部分是关于通过算法对数据进行透明和可解释的处理，直到最近才成为数据监管机构和公民的黑匣子。数据主权要求公民知道是否以及如何在AI系统中使用其数据。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。 GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
马哈拉施特拉邦能源开发机构分部办公室，科尔哈普尔
我们工作所在州内外的主管政府机构、组织。此外，如果该组织/公司的任何合伙人/董事被列入黑名单或有任何刑事案件，我们的报价将不予考虑。在以后的任何时候，如果发现此信息是虚假的，马哈拉施特拉邦能源开发署科尔哈普尔分部办公室的分部总经理可以立即终止所分配的合同。6. 我们未因欺诈、不诚实或道德问题被印度法院判有罪
真正的公共安全：加州打击和预防犯罪的计划
● 打砸抢执法大队：纽森的计划包括一个永久性的打砸抢执法大队。该大队由加州公路巡警局运营，由执法车队组成，与当地执法部门合作，打击湾区、萨克拉门托、圣华金谷、洛杉矶和圣地亚哥地区的有组织的零售、汽车和铁路盗窃行为。
学习了基于深度学习的移动 NPU 的智能手机 ISP，移动 AI 2021 挑战赛：报告
随着手机摄像头的质量开始在现代智能手机中发挥关键作用，人们越来越关注用于改善手机照片各个感知方面的 ISP 算法。在这次移动 AI 挑战赛中，目标是开发一个基于深度学习的端到端图像信号处理 (ISP) 管道，该管道可以取代传统的手工制作的 ISP，并在智能手机 NPU 上实现近乎实时的性能。为此，参赛者获得了一个新颖的学习到的 ISP 数据集，其中包含使用索尼 IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 兆像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对。所有模型的运行时间都在联发科 Dimensity 1000+ 平台上进行评估，该平台配备专用的 AI 处理单元，能够加速浮点和量化神经网络。所提出的解决方案与上述 NPU 完全兼容，能够在 60-100 毫秒内处理全高清照片，同时实现高保真效果。本文提供了本次挑战赛中开发的所有模型的详细描述。