XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSONU
课程名称加密
Week Detailed Content Week 1 Recall in Numbers Theory week 2 Introduction to Cryptology Week 3 Cryptography Systems Classifications Week 4 Classic Cryptography Systems Week 5 Classic Cryptography Systems-2 Week 6 Modern Cryptography Systems Week 7 Symbolic Cryptography Systems Week 7 Symbolic Encryption (Hidden Switch) Week 8 AES Crypto System and applications week Key) Algorithms Week 12 RSA Crypto System and Applications Week 13 Hand Gamal Crypto System and Applications Week 14椭圆卷密码学第15周一般重复周16期末考试Week Detailed Content Week 1 Recall in Numbers Theory week 2 Introduction to Cryptology Week 3 Cryptography Systems Classifications Week 4 Classic Cryptography Systems Week 5 Classic Cryptography Systems-2 Week 6 Modern Cryptography Systems Week 7 Symbolic Cryptography Systems Week 7 Symbolic Encryption (Hidden Switch) Week 8 AES Crypto System and applications week Key) Algorithms Week 12 RSA Crypto System and Applications Week 13 Hand Gamal Crypto System and Applications Week 14椭圆卷密码学第15周一般重复周16期末考试
使用简化的 U-Net 架构进行脑肿瘤分割
摘要 位于颅骨内的脑肿瘤是导致严重后果的健康问题之一。快速准确地检测脑肿瘤并分割肿瘤区域将确保患者在早期接受适当的治疗，增加患者康复和生存的机会。文献中有很多分割方法。分割精度低、所采用的网络结构规模较大是现有方法的主要缺点。本研究提出了一种简化的 U-Net 深度学习模型，用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。该模型在 233 名患者的 3064 张 MRI 图像上进行了训练和测试，其中包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤等常见脑肿瘤。结果获得了平均0.86的骰子相似系数、0.76的IoU分数、0.85的敏感度值和0.99的像素准确度值。该模型有望帮助专家诊断疾病并确定适当的治疗方法，因为它可以快速、高精度地进行脑肿瘤分割。
低成本脑电图帽的用户体验评估
摘要 脑电帽广泛应用于脑机接口，是人机交互领域中最具前景的重要领域之一。本研究在需要注意力和放松的任务中对两种不同的低成本 EEG 耳机 NeuroSky MindWave 和 Emotiv EPOC 进行了性能比较、用户体验和可用性评估。在研究中，12名志愿者被要求执行一项注意力任务和一项需要高认知负荷的放松任务。其中，情感网格量表和AttrakDiff调查用于评估用户体验，而NASA心理工作量调查和系统可用性量表则用于揭示设备的可用性问题。当检查统计结果时，发现 NeuroSky MindWave EEG 耳机在放松任务中比 Emotiv EPOC EEG 耳机更成功。在需要注意力的任务中，两者都产生了类似的结果。在查看用户体验评估时，我们发现参与者在使用两个 EEG 耳机时都感到疲劳，但对设备的使用仍然感到满意。在可用性方面，他们对 NeuroSky MindWave 给出了更为积极的评价。
研究文章工程。 24
©Afyon Kocatepe University在这项研究中，强调了与Graffiti Hummers Tour方法的氧化基质合成的性能评估。在Hummers Tour方法中，它的目的是通过仅更改磷酸，硼酸或硼砂脱皮酸化合物来评估这些化学物质对氧化石墨烯合成的影响，以使所有条件保持不变。氧化石墨烯样品；具有BET分析（YA）的表面积，具有FTIR的结构表征，具有ZETA电位（ZP）的Zeta-Sızer和粒径分布（PB），具有氧化度（C/O）的SEM+EDS，通过分析ID/IG之间的障碍率，通过分析结构分析，具有氧化度（C/O），晶体尺寸（Kb）和Raman分析）。愈合率是通过参考涂鸦样品的特征来确定的。恢复率的最佳结果；它是在与磷酸合成的氧化石墨烯样品中获得的，pb的Pb为7.7％，C/O比为97.4％，ZP为100.5.5％，KB为84.30％，硼砂脱发的KB合成。d/g的良好愈合率。该研究的结果表明，使用硼化合物代替磷酸合成是有利的。关键字：氧化植物；悍马法；硼酸； Boraks Deka水合物； BET表面积；粒度
植物化学分析玛丽安玛丽亚花
植物中的抽象二级代谢产物，识别，量化和确定植物的生物学活性，可以在药理学，食品和化妆品等不同领域使用植物。不同的色谱法（例如GC-MS/MS）（挥发性化合物，脂肪酸）和LC-MS/MS（酚类化合物）用于识别和量化这些次级代谢物。silybum marianum是Asteraceae家族的成员，自然成长。在公众中以蓟，玛丽·索恩和乳白色的肯格尔等名字而闻名。在这项研究中，通过GC-MS/MS分析了玛丽亚己烷链球菌提取物，并通过LC-MS/MS分析了甲醇 - 氯仿（1：1 v/v）提取物。通过GC-MS/MS确定棕榈酸甲酯（17.96％），亚油酸甲基酯（14.20％）和替奎酸（10.22％）。此外，LC-MS/MS分析导致绿原酸（250.171 µg/g提取物），水杨酸（234.95 µg/g提取物），等奎尔辛林（210.65 µg/g提取物）和rutin（102.05 µg/g提取物）。根据分析结果，分别检测到棕榈酸和氯化酸为脂肪酸和酚类化合物的主要成分。分子对接被应用以确定它们与尿素酶的相互作用。棕榈酸和与尿素酶相互作用的相互作用计算为-104.63和-113.21，结合能分别为-3.70，分别为-6.50 kcal/mol。根据结果，绿原酸可能是尿素酶抑制剂。silybum marianum asteraceaefamilyasınınbirüyesidirvedoğalOalarakYatişir。本质植物中的二级代谢产物定义，测量和确定植物的生物学活性，使植物可以在药理学，食品和化妆品等不同领域中使用。不同的色谱方法，例如GC-MS/MS（精油，脂肪酸）和LC-MS/MS（酚类化合物）来识别和测量这些次级代谢产物。在人民中，大陆，玛丽·索恩（Mary Thorn）以牛奶的肯格尔（Kengel）的名字而闻名。在这项研究中，用GC-MS/MS和甲醇 - 氯仿（1：1 v/v）分析了Marianum Hexan提取物，用LC-MS/MS分析。棕榈酸甲酯（17.96％），亚油酸甲基酯（14.20％），西替醇（10.22％）化合物由GC-MS/MS确定。还导致LC-MS/MS分析，绿原酸（250.171 µg/g提取物），水杨酸（234.95 µg/g提取物），等肌酸，Isokerstrine（210.65 µg/g Extra）和（日常）和常规（102.05 µg/g提取物）。根据分析的结果，棕榈酸和酚类化合物被确定为脂肪酸为主要成分。分子编织以确定其与尿素酶的相互作用。含有尿素酶的棕榈酸和氯化酸分别鉴定为-103,16和-113,21。连接能量分别计算为-3.70和-6.50 kcal/mool。根据结果，绿原酸可能是尿素酶抑制剂。
使用机器学习的语音增强
Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。 尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。 机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。 本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。 本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。 它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。 这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。 关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。 语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。引言言语增强是通过人工智能的快速增长，尤其是机器学习而实现革命性进步的众多学科之一。其目标是在大声情况下提高语音信号的质量和清晰度。统计模型和信号处理技术是常规语音增强方法的基础[1]。但是，随着机器学习的发展，尤其是深度学习和复发性神经网络（RNN），语音增强的完成方式发生了巨大变化。由于机器学习模型，尤其是RNN可以在整个时间上保留上下文，因此它们尤其擅长处理顺序输入，例如
儿童布鲁氏菌病的异常表现
摘要目的：本研究旨在报道10例伴有罕见严重并发症的儿童布鲁氏菌病病例。患者和方法：通过回顾性审查 2018 年至 2021 年期间出现布鲁氏菌病罕见并发症的 10 例儿科患者的病历，记录临床症状、实验室检查结果、诊断和治疗方法。结果：本研究纳入的患者中，1 例患有椎间盘炎，3 例患有附睾睾丸炎，2 例患有单眼内斜视，1 例患有免疫性血小板减少症，2 例患有噬血细胞性淋巴组织细胞增生症，1 例被误诊为幼年特发性关节炎。所有病例的共同发现是发烧，所有患者均以发烧为特征。阳性的病原学或血清学证据证实所有儿童均感染了布鲁氏菌病，布鲁氏菌标准管凝集试验滴度为 1：160 或更高，呈阳性，两名患者的血培养也呈阳性。所有患者均采用利福平（10-20 mg/kg/天，口服）和甲氧苄啶/磺胺甲恶唑（甲氧苄啶 10 mg/kg/天和磺胺甲恶唑 50 mg/kg/天）或强力霉素（4.4 mg/kg/天，口服）联合治疗，剂量根据年龄进行调整。七名患者接受了庆大霉素（5-7.5 mg/kg/天，静脉注射）的额外治疗，两名患者接受了头孢曲松（100 mg/kg/天）的治疗。两名出现噬血细胞性淋巴组织细胞增生症的患者中的一名在重症监护室接受治疗，两名患者除接受布鲁氏菌病治疗外，均接受了针对噬血细胞性淋巴组织细胞增生症推荐的额外治疗（静脉注射免疫球蛋白 1 g/kg/天，持续 2 天；地塞米松 10 mg/m2/天）。最终，九名患者健康出院，一名患者因并发症死亡。结论：在布鲁氏菌感染常见的地区，重要的是要考虑有不寻常并发症的儿科患者的临床表现可能与布鲁氏菌病有关，需要仔细的鉴别诊断以区别于其他疾病。
第 23 天 - ACIO POKHARA.xlsx - 英国陆军
Ser NPP Full Name District 1 44017806228 Gaurab Gurung Gorkha 2 44-01-76-06596 YOBHINDA RAJ GURUNG Gorkha 3 44-01-77-02733 DIL KUMAR SHRESTHA Gorkha 4 44-027 Gurung-025 44-01-78-01674 Sanjan Shrestha Gorkha 6 42-03-66-03327 Bikash gurung Gorkha 7 44-01-76-01063 MANOJ BASNET Gorkha 8 44-01-77-05284 Yogesh Gurung Gorkha 44-01-4094 Gorkha 10 44-01-76-02567 Bijay Gorkha 11 44017702424 PRITAM GURUNG Gorkha 12 44017808087 Subham Ghale Gorkha 13 44017703477 Sadin Gurung Gorkha 14-0140-7014 Gorkha 15 44-01-75-07527 Alok Baram Gorkha 16 46-01-77-00024 PRABISH GURUNG Gorkha 17 44-01-76-05918 ROSHAN THAPA Gorkha 18 4401781004 Gorkha GURUNG-1744 917 ALISH KHADKA Gorkha 20 44-01-77-00695 Sachin Ale Gorkha 21 44-01-76-05363 Manoj ale Gorkha 22 44-01-77-06681 Krish Gurung Gorkha 23 4401788 Gorkha 2024-24 3944 Mohit Ale Gorkha 25 44-01-78-08059 Jagadish Neupane Gorkha 26 44-01-76-08275 Pramish Kumal Gorkha 27 44-01-77-07019 Sanish Gurung Gorkha 28 44-01-01-754 Gorkha 01-77-04426 SURESH GURUNG Gorkha 30 44-01-77-03644 Nischal Shah Gorkha 31 44-01-77-04305 Prakash tamang Gorkha 32 44017806841 UTSAB BASNET Gorkha Gorkha 304504045 ha 34 44-01-76-02597 DILIP GURUNG Gorkha 35 44-01-77-03435 JARMAN GURUNG Gorkha 36 44-01-77-06025 Ukesh Thapa Gorkha 37 27-01-76-0734 Sahim Gorkha-364-6 227 Sonu Gurung Gorkha 39 44-01-77-01879 Albin Ale Gorkha 40 44017707247 Bibek Thapa Magar Gorkha 41 44-01-78-09734 Suman Baramu Gorkha 42 44-01-77-0985 Gorkha bikki 40478 b Bk Gorkha
分析石棺扩展区域的地热胎盘设计
电磁筛选；在当今的技术世界中，这非常重要。电磁污染表明电子设备和外部来源发出的电磁场的不良影响。这种影响可以从健康问题扩展到影响电子设备工作性能的问题。电磁显示是一组用于最小化这些负面影响的方法。因此，对电磁体材料的性质的研究对于现代技术的可持续性也至关重要。这项汇编研究研究了不同材料的电磁筛选能力，并旨在推进这项技术的开发，该技术有可能在许多领域进行实践，例如工业，医学，国防和交流。因此，本文编译了材料的电磁筛选性能，为如何使用这些材料来控制电磁场提供了科学的基础。