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《印度证据法》与《印度法律法规》中科学证据的比较分析
1 ET Loftus，“目击者证词：当前观点”，《心理学年鉴》，第 53 卷，2002 年。2 SJ Hargrove，“法医科学：历史视角”，《国际法医科学》，第 180 卷，第 2-3 期，2008 年。3 JJD McCarthy，“数字取证和网络犯罪”，《网络安全杂志》，第 15 卷，第 1 期，2017 年。4 TB Archer，“刑事调查中的弹道分析”，《法医科学杂志》，第 55 卷，第 5 期，2010 年。5 MDW Gudjonsson，“刑事调查中的人为错误：改进案例”，《国际法律与精神病学杂志》，第 34 卷，第 5 期5，2011 年。6 AB Cohen，“刑事调查中的资源分配：挑战与解决方案”，《刑事司法研究杂志》，第 12 卷，第 1 期，2007 年。7 RL Hurst，“法医科学的伦理：平衡司法与隐私”，《法医科学评论》，第 18 卷，第 2 期，2010 年。8 BG McKenzie，“犯罪现场管理：执法指南”，《法医科学杂志》，第 50 卷，第 3 期，2005 年。
book_saku_pimnas_37_2024-unair.pdf -pimnas 37 airlangga University
印度尼西亚梅尔德卡（Merdeka），有两所大学，即印度尼西亚大学（UI）
mufg投资于sakana ai
东京，2024年9月17日 - 三菱UFJ Financial Group，Inc。（“ MUFG”）及其合并子公司MUFG Bank，Ltd。，以及MUFG Innovation Partners Co.，Ltd.（“ sakana ai”），一家AI R＆D公司。由于本协议，MUFG已成为Sakana AI最大的日本公司投资者。成立于2023年7月，大约一年的Sakana AI达到了独角兽身份，其估值超过10亿美元。该公司由David HA领导，David HA负责监督复杂的系统和自主系统研究，是日本Google Brain研究团队负责人； llion Jones是开创性论文“您需要的所有人”的作者之一，它催化了“变压器” AI模型的发展，导致了当前生成AI的爆炸性增殖。和Ren Ito，他在日本外交部和Mercari，Inc。参与外交和全球业务运营。SakanaAI拥有顶级全球才华，并实现了创新的里程碑，例如“进化模型合并”，例如一种合并多个AI模型的方法，并为“ AI科学家合并”，“ AI Scientist”，“ AI Scientist”，以实现自动研究的建立，以实现自动化的构建，以实现自动化的构建，从而促进了拟议，从而实现了构建的构建。这些开创性的举措有望从多个角度进一步推进AI发展。在2024年4月开始的中期业务计划中，MUFG致力于增强其AI功能和数据基础架构，以实现数据驱动的管理以及提高生产率和客户价值。这一承诺属于“加速转型与创新”主题，这是该计划的三个支柱之一。通过利用Sakana AI的先进技术能力和创新的模型开发方法，MUFG旨在进一步提高其AI策略。
三菱日联金融集团 (MUFG) 将投资 Sakana AI
东京，2024 年 9 月 17 日 — 三菱日联金融集团株式会社（“MUFG”）及其合并子公司三菱日联银行有限公司以及三菱日联创新合作伙伴株式会社今天宣布，他们已与人工智能研发公司 Sakana AI K.K. 达成投资协议。（“Sakana AI”）。由于这项协议，三菱日联已成为 Sakana AI 最大的日本企业投资者。Sakana AI 成立于 2023 年 7 月，在大约一年的时间里，估值超过 10 亿美元，成为独角兽企业。该公司由 David Ha 领导，他曾担任 Google Brain 日本研究团队负责人，负责复杂系统和自主系统研究； Llion Jones 是开创性论文《Attention Is All You Need》的作者之一，该论文催化了“Transformer”AI 模型的发展，导致当前生成式 AI 的爆炸式增长；Ren Ito 曾参与日本外务省和 Mercari, Inc. 的外交和全球业务运营。Sakana AI 拥有顶级全球人才，并取得了创新里程碑，例如“进化模型合并”（一种合并多个 AI 模型的方法）和“AI Scientist”（第一个用于全自动科学发现的综合系统，使基础模型能够独立进行研究）。这些开创性的举措有望从多个角度进一步推动 AI 发展。三菱日联金融集团在 2024 年 4 月开始的中期业务计划中致力于增强其 AI 能力和数据基础设施，以实现数据驱动的管理以及提高生产力和客户价值。这项承诺属于“加速转型与创新”的主题，这是该计划的三大支柱之一。通过利用 Sakana AI 先进的技术能力和创新的模型开发方法，MUFG 旨在进一步提升其 AI 战略。
如何引用这篇文章：Shantanu Sudhir Gujar，Thiyagarajan V S，Shreya Sudesh Sakpal Sakpal Ashish Kumar Pandey（2024）。高级网络安全框架F
在数字时代的摘要中，学术图书馆是广泛机密信息的关键存储库，涵盖了学生记录，研究数据和知识资产的关键作用。随着学术资源越来越多地过渡到数字格式，这些机构已成为网络攻击的主要目标，对其信息持有的安全性，真实性和可及性构成风险。本文探讨了精致的网络安全框架，该框架量身定制，该框架是为了保护学术图书馆内的敏感数据。它调查了有效部署的创造性方法和最先进的技术，以保护网络威胁。通过检查当前框架，例如NIST网络安全框架，ISO/IEC 27001和零信任体系结构，该研究发掘了加强学术图书馆网络安全立场的关键策略。此外，这篇文章展示了成功接受这些框架的学术机构的现实生活实例，阐明了所遇到的障碍和由此产生的成就。通过对最佳实践，人工智能（AI），机器学习（ML）和区块链等新兴技术的详尽评估以及对实施挑战的探索，本文为学术图书馆中网络安全的未来提供了宝贵的见解。结论强调了连续演变和调整网络安全措施的基本性质，以面对不断发展的威胁格局。关键字 - 网络安全，块链，库。
使用Wireshark和机器学习的网络入侵检测D. Chandravathi 1，P.V.S.S. Praneeth 2，*，Abida Sakina 3，Kotti Anjanaa 4，Botch
摘要网络设备的增长强调了对保护数字系统免于不断发展的网络威胁的高级入侵检测（IDS）工具的渴望。传统IDS系统通常很难适应威胁环境，因为它们依赖于预定义的签名列表。本研究提出了一种新的方法，该方法将Wireshark（一种广泛使用的网络数据包分析工具）与用于入侵检测的高级机器学习。我们的系统利用Wireshark的数据摄入和分析功能以及算法（例如梯度提升，天真的bay和随机森林），在检测网络流量数据吞吐量中的缺陷和潜在侵入方面提供了更高的准确性。它为包括DDOS攻击在内的各种网络威胁提供了有效的保护，并符合监管标准。这项研究代表了网络安全改革的重大进步，使组织能够实时减轻威胁，并在持续的数字环境中支持协作防御。一个称为入侵检测系统（IDS）的系统可观察恶意交易的网络流量，并在观察到时立即发送警报。是对网络或系统检查恶意活动或违反政策的软件。每种非法活动或违规通常使用SIEM系统中心记录或通知给药。IDS监视网络或系统以进行恶意活动，并保护计算机网络免受来自包括内部人员在内的用户的未经授权访问的访问。入侵检测器学习任务是建立一个预测模型（即分类器）能够区分“不良连接”（入侵/攻击）和“好（正常）连接”。关键字：DDOS攻击，ID，入侵检测，机器学习，恶意攻击，幼稚 - 绑架，随机森林
在Mob Psycho 100（2016）
动作方案的哪些方面使其有效？这个问题一直在电影制片人，动画师，观众和粉丝的想法上，并且对此有尽可能多的回答。但是，可能会有一些一般特征，当以一种或另一种方式应用时，可以通过Sakuga Technique给出一个场景，并使观众变得令人愉悦。在本文中，研究人员将通过分析2016年发行的动画Mob Psycho 100中的Sakuga Technique来讨论Sakuga的主题。研究人员还将涵盖本研究中使用的Sakuga一词的背景研究。Sakuga是一种动画，主要用于日本动漫系列Mob Psycho 100。研究人员将讨论该动画技术的相关用途，以及它在使用此方法时如何影响或对其他动画亚文化产生影响，除了研究问题陈述和研究目标外，这两者都在本文中介绍。与研究调查及其约束有关的主题将与目标及其挑战一起决定。该研究的重要性，范围和限制都将与动漫手机作为理论框架中的动画理论一起解决。
电动机替代模型的数据有效的机器学习方法 /作者= Wang，Bingnan; Sakamoto，Yusuke /creationDate = 2024年6月5日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
电动机广泛用于家庭和各种行业，其技术和设计原则已良好。但是，电机设计和定制的要求，特别是对于电动汽车和飞机等新应用以及工厂自动化的要求，总是对汽车设计人员构成新的挑战。参数扫描或迭代优化方法经常被使用，以评估大量设计候选者，然后再识别特定任务的最佳设计。对每个电动机设计糖果的准确分析通常依赖于有限元分析（FEA）的数值模拟，这些模拟是耗时的，尤其是当评估一个设计的各种操作点时。因此，希望寻求FEA的替代分析方法来快速预测运动性能。基于替代模型的优化已被研究以加快过程[1]。由于高度非线性的性质，传统替代模型的准确性在预测某些运动性能（例如扭矩波形和效率图）时会受到影响。近年来，机器学习和深度学习方法已经找到了许多应用，并且由于其模拟高度非线性功能的能力而应用于运动设计[2]，[3]。这种方法的一个主要挑战是达到合理预测准确性所需的大型数据集大小。在本文中，我们提出了用于电动机设计优化的数据有效机器学习模型的三种策略：一个，减少用于电机设计的机器学习模型的输入维度；第二，与基于物理的方法结合
使用3种类型的肥料堆肥过程优化智能锅中的有效微生物
摘要Bokashi肥料是通过堆肥过程回收有机废物的结果，该过程功能可以改善土壤健康和植物的生产。但是，有机废物的质量和堆肥时间的质量受到使用的有效微生物的类型的影响。这项研究旨在评估从三种有效的微生物（EM4，ECO养殖和MA11）产生的有机废物的过程和质量。根据10、15和20 ml/10 kg的有机废物的重量，堆肥时间为30天，由牛粪，稻壳和麸皮与每种类型的微生物溶液混合的有机废物。pH，温度，颜色，水含量，N-有机，C/N比，C/N比，钾和磷酸盐。结果表明，20 mL MA11提供了更快的堆肥过程，最佳的pH值和C/N比。此外，与其他治疗相比，产生的水含量较低，营养成分增加。最佳数量的MA11的使用将产生高质量的有机废物，并迅速而不会引起其在土壤中的环境问题而不会引起环境问题。
至：精神健康部长Ya'ara Saks荣誉...至：精神健康部长Ya'ara Saks荣誉...
了解大脑的工作原理是解决大脑和心理健康问题的关键，这是最复杂的理解，也是我们作为一个国家面临的最重要的问题。随着人群的老龄化，在过去的25年中，脑部疾病和疾病的负担大大增加。全球人口的一半将在一生中被诊断出患有脑部疾病，这给我们的经济，医疗保健系统和加拿大的生计带来了巨大负担。神经退行性疾病是残疾的主要原因，是全球死亡的第二大原因，精神健康疾病是日常工作的主要原因。通过他们的研究，加拿大神经科学家孜孜不倦地为患有这些疾病和疾病的加拿大人确定治疗方法和疗法。现在，由于失去联邦资金，他们的重要工作面临风险。