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2024关于密码学中故障检测和公差的研讨会（FDTC 2024）（目录）
Abdallah Fathy, Marvy Badr Monir Mansour, Memristive Coupled Neural Network Based Audio Signal Encryption .......................................................................................................................................................... 149 24.Tomasz Grzywalski, Dick Botteldooren, Automatic re-labeling of Google AudioSet for improved quality of learned features and pre-training ................................................................................................................... 155 25.Nur BanuHancı，İlkeKurt，Sezer Ulukaya，OğuzhanErdem，SibelGüler，Cem Uzun，Hybrid语音频谱 - 基于基于校友的深度学习（HVSC-DL）模型，用于检测帕金森氏病的检测 ............................................................................................................................................................... 161 26.tomasz grzywalski，Dick Botteldooren，Yanjue Song，Nilesh Madhu，使用深神经网络的显着声音提取，预测复杂的口罩.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Deepthi Kattula, P. Rajesh Kumar, Praveen B. Choppala, Multiple sampling with reduced resampling for particle filtering .................................................................................................................................................. 172 28.Bianca-Alexandra Zîrnă, Denis Mihailovschi, Mădălin Corneliu Frunzete, EMG Signal Acquisition and Processing for Muscle Contraction Classification ............................................................................................. 177 29.Alin Alexandru șerban, Mădălin frunzete, Traffic flow models and statistical analysis using compressed date from acquisition module ...............................................................................................................................Solomon Habtamu Tessema, Daruisz Bismor, Roman Wyżgolik, Advanced Signal Processing Techniques for Plasma-Mag Welding Process ...................................................................................................................................................Karolina Bronczyk，MichałAdamski，AgatadąBrowska，Adam Konieczka，Adamdąbrowski，来自各种Passnger Car发动机的污染物的二次污染物.. div>卡洛琳娜·布朗西克（Karolina Bronczyk），米歇·亚当斯基（MichałAdamski），阿加塔·dąbrowska，亚当·科尼克斯卡（Adam Konieczka），亚当·迪布罗斯基（Adamdąbrowski），PMS5003 formaldehyde传感器的准确性和交叉敏感性分析Damian Jankowski，Sebastian Szwaczyk，PawełKaczmarek，PrzemysławFścibiorek，Zbigniew Piotrowski，大数据技术在互联网资源处理系统中的有效应用 ................................................................................................................................................... 211
AI驱动的模拟和混合信号电路设计的自动化：
随着技术向前推动和电路发展为复杂且复杂的设计，传统的手动电路设计方法将自己处于十字路口。随着引入许多挑战的尖端流程，从概念到创造的旅程变得越来越艰巨，要求大量的时间投资。为了克服这些挑战，自动化是一种关键创新，在确保精确度的同时加速了产品开发。这项研究通过研究模拟和数字电路发生器的结构并开创一种称为“正确构造”的自动合成方法来探索模拟电路设计。这种创新的方法优化了设计过程，同时从一开始就优先考虑准确性。此外，本研究还评估了模拟发生器的性能，重点是使用AUTOCKT进行准确性和电路指标。诸如自动布局生成的ALIGN和用于数字设计自动化的OpenFASOC等工具进一步提高了模拟电路设计中的效率和可访问性。这些工具的集成以及它们与开源CAD平台的兼容性，还显示出自动化的重大进步。此外，图形用户界面（GUI）的开发提供了一个用户友好的平台，可与与电路设计和仿真相关的各种功能进行交互，从而增强了总体设计工作流程。
抗氧化剂和氧化还原信号之间的平衡作用
植物生存的环境不断考验着它们应对各种生物和非生物胁迫的能力。许多这样的挑战导致活性氧 (ROS) 过度积累，从而造成一种称为氧化应激的危险细胞状况。尽管不受控制的 ROS 会对细胞成分造成严重损害，但现在很明显，低水平或中等水平的这些活性分子发挥着重要的信号传导功能。从微调发育过程到协调快速防御反应，ROS 产生和清除之间的微妙平衡对于植物的生长和生存至关重要。本综述全面研究了植物如何产生和管理 ROS、其抗氧化防御网络的分子结构以及支持适应波动环境条件的复杂氧化还原信号事件。重点介绍了最近（2020-2025 年）在了解特定抗氧化途径和氧化还原调节的转录程序如何提高对干旱、盐度、极端温度和重金属的耐受性方面取得的进展。我们还讨论了 ROS 与激素的整合、抗氧化剂与植物-微生物相互作用之间的相互作用，以及旨在增强抗逆能力的新兴生物技术方法（包括基因编辑）。通过综合当前的见解并强调悬而未决的问题，本综述强调了氧化还原稳态在塑造植物适应性、生产力和抵御全球气候日益加剧的压力方面的重要性。
多媒体信号处理和从理论到...
关于IIITDM Kancheepuram，研讨会将由印度信息技术设计与制造学院（IIITDM Kancheepuram）的电子与通信工程部组织。这是印度政府人力资源发展部于2007年成立的技术教育和研究卓越中心。追求设计和制造业的工程教育和研究，并促进印度产品在全球市场中的竞争优势。该研究所目前提供UG，PG和Ph.D.计算机工程，电子和通信工程和机械工程计划
填充胎儿心率信号：基于维度结构和周期分段的扩散模型
摘要 - 心率（FHR）信号被广泛用于多普勒胎儿心脏监护仪中。但是，不完整的FHR信号降低了胎儿心率监测的有效性。填充丢失的数据是提高FHR质量的关键技术，但是现有的填充算法缺乏考虑FHR信号的相关性。因此，我们专注于与FHR相关的两个相关性，并提出了一种填充算法，称为FHR中缺少数据插补的扩散模型（DMDI-FHR）。首先，我们构建了双维样品构建（DDSC）方法，该方法发现了两个FHR信号，并最大程度地提高了它们之间形成相关性的差异。其次，引入了多周期分解（MPD）方法以获得FHR信号的内部相关性。最后，DMDI-FHR算法基于扩散模型控制填充过程。实验结果证明了DMDI-FHR算法的性能，该算法提供了提高FHR信号质量的有效方法。
通过AI：可靠的深入加固学习，用于交通信号控制
代理商的输入包括在先前时间段记录的车辆计数和平均速度，以及当前交通信号灯计划中阶段之间的绿时间分布。代理从预定义的列表中选择一个交通灯程序，每个程序仅在周期长度和绿色时间分布方面变化。此动作空间设计反映了现实世界中的交集管理约束。奖励功能，对于指导代理商的性能至关重要，使用负累积的等待时间作为反馈。这确保代理人不会优先考虑一种方法，而不是另一种方法。为了训练代理商，我们采用了良好的深入增强学习方法，深Q网络（DQN），并与Epsilon-Greedy Exploration策略结合使用。
内体趋化因子受体信号体调节细胞迁移的核心机制
1 纽约大学牙科学院分子病理生物学系，纽约，纽约州 10010，美国。2 纽约大学牙科学院 NYU 疼痛研究中心，纽约，纽约州 10010，美国。3 贝尔法斯特女王大学 Wellcome-Wolfson 实验医学研究所，贝尔法斯特，BT9 7BL，英国。4 哥伦比亚大学哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院外科系，纽约，纽约州 10032，美国。5 目前所属：哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院精神病学和分子药理学与治疗学系，纽约，纽约州 10032，美国 6 东北大学药学研究生院，宫城县仙台 980-8578，日本。 7 京都大学药学研究生院，京都 606-8501，日本。 * 贡献相同且为共同第一作者 # 通讯作者 摘要
基于机器学习的自适应流量信号系统-IJRPR
当前的交通管制技术努力与不断变化的城市交通动态保持同步。诸如事故，建筑工作和高峰时间拥塞等因素会严重破坏典型的交通模式。此外，救护车等紧急车辆经常在交通信号下延误，阻碍了他们在关键情况下及时反应的能力。交通信号系统中这些车辆缺乏优先级，这使紧急管理进一步复杂化。这些问题强调了迫切需要适应转移情况的创新解决方案，同时确保有效通过常规和紧急交通。