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两因素访问控制
摘要。在本文中，我们介绍了最新且进化的两因素身份验证（2FA）访问控制系统专门为基于Web的云计算服务而设计的系统。我们的创新系统涵盖了基于属性的访问控制机制，该机制将用户的秘密密钥与轻量级安全设备结合在一起。我们的系统可显着提高安全性，尤其是在多个用户共享用于基于Web的云服务的单个计算机的情况下，因为访问取决于两个组件的存在。此外，基于属性的管理机制使云服务器能够基于具有相同属性的用户来强制访问约束，同时保持用户机密性保护的最高程度。服务器的验证过程非常集中于验证用户符合必要条件的情况，而无需访问其确切身份。为了进一步确认2FA系统的实用性和实用性，我们进行了深入的模拟，作为我们研究的一部分。
神经形态计算综述：模型和硬件
摘要 —“大数据”应用的爆炸式增长对传统计算机系统的速度和可扩展性提出了严峻挑战。由于传统冯·诺依曼机的性能受到 CPU 和内存之间越来越大的性能差距（“称为内存墙”）的极大阻碍，神经形态计算系统引起了广泛关注。生物学可信计算范式通过模拟神经元和突触电位的充电/放电过程进行计算。独特的尖峰域信息编码实现异步事件驱动的计算和通信，因此具有非常高的能源效率的潜力。本综述回顾了现有神经形态计算系统的计算模型和硬件平台。首先介绍神经元和突触模型，然后讨论它们将如何影响硬件设计。进一步介绍了几个代表性硬件平台的案例研究，包括它们的架构和软件生态系统。最后，我们提出了几个未来的研究方向。
评估患有严重身体障碍的人的观点，同时学习BCI控制商业增强和替代性交流范式
抽象的增强和替代性交流（AAC）技术可以为患有严重身体障碍的人提供通信的访问。Brain – Com COM界面（BCI）访问技术可以与现有的AAC访问方法一起使用，以提供通信设备控制。但是，关于单个观点如何随着基于运动的BCI-AAC学习而改变的信息有限。有四个患有ALS的人完成了12个BCI-AAC培训课程，在该课程中，他们在自动的行柱扫描PAT TERN期间通过基于电动机的BCI-AAC进行了字母选择。在每次BCI-AAC培训课程之前和之后，采取了重复的措施，以评估与BCI-AAC Perfor Mance相关的变化，并包括疲劳，挫败感，心理努力，体力劳动，设备满意度和整体设备控制的措施。效率前的水平较低，用于使用BCI-AAC系统。但是，参与者表示不同的
利用监视量子位进行共振量子搜索
量子计算有一种不同的范式，其中算法是通过构造汉密尔顿量来设计的。系统最初处于易于准备的量子态，量子计算机使用设计的汉密尔顿量演化量子态。它最终到达一个编码问题解的量子态。汉密尔顿方法可以利用物理学家在几十年的研究中培养出来的量子力学直觉。1998 年，Farhi 和 Gutmann 提出了用于量子搜索的汉密尔顿量，[ 4 ] 2000 年提出了一种通用的量子绝热算法。[ 5 ] 在绝热算法中，量子计算机遵循时间相关汉密尔顿量的基态。已经证明，每个量子电路算法都可以转换成量子绝热算法，其时间复杂度完全相同。 [ 6 , 7 ] 独立集问题的量子汉密尔顿算法与其他已知量子算法和分类相比具有一些优势。
关于微观血液涂片图像的疟原虫自动诊断的综述
摘要疟疾是由疟原虫属寄生虫引起的一种威胁生命的疾病，该疾病是通过被感染的蚊子咬伤而传播的。需要快速准确诊断疟疾以按时进行适当的治疗。主要是在发展中国家诊断疟疾的常规显微镜，病理学家在光学显微镜下视觉上检查染色的滑动。然而，由于耗时且结果很难繁殖，因此常规显微镜偶尔被证明是效率低下的。几位研究人员提出了基于计算机视力的疟疾诊断的替代技术。本文的目的是审查，分析，分类和解决计算机辅助诊断疟原虫的最新发展。量化疟疾感染的研究工作包括图像的标准化，分割，然后进行特征提取和分类，本文详细审查了这些图像。在审查的最后，讨论了存在的挑战以及可能的研究观点。
强化学习课程：第二版
Bertsekas教授因其著作《神经动力学节目》（Neuro-Dynamic Programming）的界面和科学之间的界面中的卓越奖而获得了Informs奖，该奖项（与John Tsitsiklis合着），2001年的AACC John R. Ragazzini教育奖，2009年的AACC RICH奖，2014年AAC批准了2014年的ACC奖。 Khachiyan优化终身成就奖，2015年MOS/Siam George B. Dantzig奖和2022年IEEE Control Systems奖。2018年，他与他的合着者约翰·蒂西克利（John Tsitsiklis）分享了2018年，为约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）理论奖提供了研究专着“平行和分布式计算”和“神经动态程序”的贡献。贝特塞卡（Bertsekas）教授于2001年当选为美国国家工程学院的“对优化/控制理论的基础研究，实践和教育的开创性贡献”。
神经病学中的人工智能和大数据
分析大量复杂数据。Sejdic 和 Falk 将医疗保健领域的大数据定义为“……在一个或多个时间点，从单个个体到大群体收集的与他们的健康和保健状况相关的大量、高度多样化的生物、临床、环境和生活方式信息” 3 。我们应该明白，这个定义包括在不同情况下的有用性，旨在应用于单个案例。矛盾的是，我们需要能够通过大数据分析来理解人类的变化，这是提供精准医疗所需洞察力以解决单个患者问题的关键步骤。为了实现这一目标，我们提出了一个以人为本的概念框架，融合了行为、生物和环境数据（图 1）。只有使用复杂的计算机系统 1 才能应对如此复杂和庞大的数据集的分析的难以想象的复杂性。在这种情况下，使用先进的分析工具（其中大多数都基于人工智能 (AI) 解决方案）对于处理如此庞大的数据集至关重要 4 。
讲座 18：运动学和动画
在电影发展的早期，3D 动画是使用物理 3D 模型实现的，该模型通过手动调整来创建动画的每个单独帧。使用该技术的经典示例是电影《金刚》（1933 年），其中金刚的模型只有一英尺高。用这种技术制作的动画仍然很受欢迎，最近的一个例子是《超级无敌掌门狗》。动画的计算机支持系统开始出现在 20 世纪 70 年代末，第一部由计算机生成的全长 3D 动画电影是《玩具总动员》（1995 年）。尽管完全使用计算机制作，但《玩具总动员》和其他现代 3D 动画电影仍然耗费大量的人力。全自动动画还有很长的路要走，但计算机工具和支持工具已经迅速发展。这些免除了动画师大量繁琐的工作，并允许创建壮观的特效。基本方法是：(i) 物理模型； （ii）程序方法和（iii）关键帧。
数字设计原则与实践 - Wakerly.pdf
欢迎来到数字设计的世界。也许你是一名计算机科学专业的学生，对计算机软件和编程了如指掌，但仍在试图弄清楚所有这些花哨的硬件是如何工作的。或者你是一名电气工程专业的学生，已经对模拟电子和电路设计有所了解，但即使遇到困难你也不会知道。没关系。这本书从相当基础的水平开始，向你展示如何设计数字电路和子系统。我们将为你提供解决问题所需的基本原则，并提供大量示例。除了原则之外，我们还将尽可能讨论当前的实际考虑因素，以传达现实世界数字设计的风格。而我，作者，经常将自己称为“我们”，希望你能被吸引并感受到我们正在一起经历学习过程。