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使用脑信号进行密码验证
摘要 —本文提出了一种无痛（基于EEG）大脑控制密码验证的方案，该方案专为完全丧失行为能力的患者设计。宇宙中最复杂的结构是人类大脑。为了分析其特征，已经以合法有序的方式完成了许多分析和解释。有些人身体部分麻木，无法移动、说话，有些人甚至无法移动头部。通常，密码验证是锁定、银行登录等一些应用所必需的，瘫痪患者也可以通过脑电波手机和眨眼来使用密码验证。脑电波手机采用BCI（脑机接口）原理，可监测来自大脑的EEG波。它获取大脑提示并将它们转换为命令，然后将其传递给执行正确操作的设备。在边缘电压的帮助下，还可以使用眨眼。使用 Neuroskymindwave mobile 获取来自人类大脑的伽马波，并识别眼球闪烁强度。根据 EAR 和输入密码所经过的外壳数量。输入正确的密码后，即可批准。关键词——密码验证、脑控接口、伽马波、NeuroskyMindwave mobile、眼球纵横比
2022-25 年三年战略 - The Passage
在接下来的三年里，我们将确保有过无家可归经历的人参与这项战略的实施，并参与我们决策的关键方面。这意味着从我们服务的设计、交付和评估到我们的影响和宣传工作，一切都是如此。为了实现这一战略，我们将继续增加和多样化我们的收入，以保持我们的财务独立。我们的捐助者和志愿者非常忠诚，我们希望他们在支持 The Passage 时获得最佳体验。我们将确保 The Passage 有办法与支持者和利益相关者进行有效沟通，扩大我们的覆盖面和影响力，展示我们的影响力，并在国家、地区和地方层面建立牢固的关系。
在192 km的部署光纤
简介量子通信的成熟度及其提供的信息理论安全性已经在大都市网络1中找到了多个应用程序1，包括一些选举。2在长距离链接上研究量子通信标志着该技术进步的下一步。值得注意的是，纠缠具有比基于诱饵的量子密码学更长的距离生成安全钥匙的潜力。3，4纠缠还促进了设备独立的量子密钥分布（QKD），即使使用的设备由对手提供，也可以生成安全键。5，6测量设备独立QKD 7，8（MDI QKD）避免探测器中的侧通道，并承诺与基于纠缠的QKD相似的关键率的相似标度。尽管其实施有其自身的挑战，但MDI QKD已被证明超过404 km的光纤维。9此外，纠缠的分布允许纠缠纯净，这是实施量子中继器的基本组成部分。，由于即使是理想的量子中继器也容易损失，因此在最长距离内证明纠缠分布至关重要。这将使应用程序（例如QKD和分布式量子计算）在大都会长度尺度之外的距离上进行。从长远来看，我们认为纠缠分布将在未来的量子通信技术中发挥关键作用。11使用卫星，QKD既有距离记录又具有可信赖的节点10以及基于纠缠的QKD，并在卫星站和地面站之间建立了一个安全的钥匙，桥接距离为530 - 1000 km。
设计师SIO2元面积用于有效的被动辐射冷却
近年来，文献中提出了越来越多的被动辐射冷却材料，由于其独特的稳定性，无毒性和可用性，其中有几个示例依赖于使用二氧化硅（SIO 2）。尽管如此，由于其散装声子 - 孔子带，Sio 2在大气透明度窗口内呈现出明显的反射峰（8-13μm），从而导致发射率降低，这构成了挑战，以实现对亚物种的次级辐射辐射冷却的标准。因此，该领域的最新发展专门用于设计Sio 2光子结构的设计，以增加散装SIO 2辐射冷却器的冷却潜力。本综述旨在通过评估其冷却效率及其可扩展性来确定SIO 2辐射发射器的最有效的光子设计和制造策略，从而对各种类型的各种类型的sio 2 radiative Coolers sio（数值和实验）进行了深入的分析。
被动能力组件重复使用的分析
Boubakr Rahmani 1,2，Yves Lembeye 1，Maud Rio 2，Jean-Christophe Crebier 1 1 Univ。Grenoble Alps，CNRS，Grenoble INP，G2elab 38000 Grenoble，法国2 Univ。Grenoble Alps，CNRS，Grenoble INP，GSCOP，38000法国格勒布尔通讯作者：Boubakr Rahmani，Boubakr Rahmani，法国Grenoble Alps，Alpance Arvance Eco设计的静态静态转换器成为必要的，以应对日益增长的E-GASTE和环境影响，并在制造过程中发生了生命的现象，并且在制造过程中发生了境地。这项研究的重点是多细胞电源转换器，作为原始设计系统，为在整个生命周期中优化其功能用法提供了机会。本文提出了一种用于设计重用的定量方法。建议的模型依赖于在循环经济方案中多个生命周期阶段中保持组件值高的概念。1简介
被动重荷载连接臂的透明度分析
摘要 - 用于协作机器人技术应用程序，许多系统已经解决了近年来的一般处理问题。根据工业环境，这些系统带来了身体和认知的感觉，从而导致用户接受。透明度合格机器人遵循操作员施加的运动的能力，而无需注意任何抵抗力。本文的理论是开发一种方法，该方法将强调人为因素的方法及其与机器人标准的相关性混合在一起，而在被动操纵臂则与新尼奥德基公司产生的六个自由度。然后进行了一项探索性研究，以测量操纵过程中的时间，速度和努力以及基于技术层面，人格和技术ACCEPTACTACTACTACTACTACTACTACTACTACTACTAD模型方法调查表的标准。从那里，我们发现了用户的个性，尤其是他们缺乏神经质的性格与通过机械行为的有用性，舒适性和指标来评估设备的手段之间的相关性。这项研究是对用户行为和特征的初步分析，这些特征是在处理熟练臂时接受技术接受的。这项工作为将来的分析提供了一个框架，并建议对ARM进行机械调整以增加用户接受。
二人电池的电池护照：对移动应用适用性的实验评估
摘要：可以重复使用寿命终点电动汽车（EV）电池以降低其环境影响和经济成本。但是，第二人寿市场的增长受到有关这些电池特征和性能的信息的限制。由于寿命的末端电动汽车的数量可能超过固定应用所需的电池量，因此还需要调查在移动应用程序中重新利用它们的可能性。本文提出了一项实验测试，可用于收集填充电池护照所需的数据。提议的程序可以促进有关电池在其第一生结束时重复使用的适用性的决策过程。电池护照完成后，将电池的性能和特性与多个移动应用程序的要求进行比较。移动充电站和叉车被确定为重复使用大容量棱柱细胞的相关应用。最后，提出了对健康状态（SOH）的定义，以跟踪在第二寿命应用程序中使用时电池的适用性，不仅可以考虑到能量，还考虑了电池的功率和效率。此SOH表明，即使考虑到加速的老化数据，重新利用的电池在25°C时的寿命也可以延长11年。还显示，能量褪色是生命周期中最有限的性能因素，并且应该跟踪细胞对电池的变化，因为已证明它对电池寿命有重大影响。
Thinksystem NVIDIA L40S 48GB PCIE GEN4无源GPU
企业正在寻求使用主流基础架构来满足其计算需求，但是培训最先进的模型需要大量的计算能力。对于LLM型号，八个L40S在主流服务器中的培训表现为NVIDIA HGX™A100 8-GPU系统的训练性能，使Enterprises通过传统的基础架构快速解决解决方案。与推理的A100 80GB SXM相比，L40S使用stablediffusion提供了高达1.2倍的生成AI推理性能，并且在流行网络上（例如MLPerf Benchmark中包含的网络）提供了高达1.5倍的推理性能。
是一种新算法，用于通过移动键盘输入模式在密码更新期间通过移动键盘输入模式区分授权用户
摘要 - 本研究通过开发TKIP -RUB（转换键盘输入模式以识别用户行为）算法在密码更新期间将合法用户与冒险者区分开的挑战。文献综述表明，包括EPSB方法在内的现有算法在基于移动键盘输入的情况下识别用户行为的准确性有限。旨在通过回答问题来增强身份验证系统的研究：转换历史输入模式是否可以提高用户识别的准确性和可靠性？假设提出的算法将在准确性和精确度上显着优于现有方法。为了评估这一点，使用143位用户更新密码的用户的登录尝试进行了实验研究，从而产生了629个记录的数据集（486个培训，143个测试）。将TKIP-RUB算法集成到移动身份验证系统中，以分析用户行为并生成预测模式。结果表明，尽管EPSB算法的准确度达到9.091％，但TKIP-RUB算法达到53.147％，代表了五倍的提高。这证明了TKIP-RUB算法在提高识别率，安全性和积极的预测精度方面具有较高的有效性。