XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用山丘密码和修饰DNA的混合物进行加密技术，以进行安全数据传输
摘要：由于技术的快速进步，21世纪经历了信息激增，这使知识变得更加重要的战略资产。由于缺乏通过通信网络传输和收到的信息安全性，黑客可以用他们的所有力量和智能窃取信息。因此，信息字段安全的任务变得越来越重要。不幸的是，当前的经典加密方法已经以各种方式容易受到攻击。因此，我们必须在介绍者黑客技术的存在下改善沟通的现有过程和学习功能以保护数据。密码学是电信和计算机安全基础架构的最重要部分。使用隐肌和加密技术来进行数据安全性，正在获得普及并广泛采用。已经对基于DNA的数据加密技术进行了大量研究。基于DNA的加密方法是密码学领域的一种创新范式，通过将原始文本转换为不可理解的格式来保护传输过程中的数据。这项工作提出了一种新型的加密方法，将修饰的DNA序列与山丘密码整合在一起。建议的方法包括四个阶段：在第一阶段，山丘密码算法将纯文本编码为n位二进制值。随后，在结果上执行XOR操作，然后在XOR输出中添加32位键值。第三，修饰的DNA密码学用于产生不确定性并促进隐肌。使用最终阶段的解密过程用于检索接收者方面的原始消息。建议的方法满足了安全要求，并显示了应对几个安全威胁的能力。此外，与当前系统相比，建议的卓越数据安全性的建议方法。建议的技术可以隐藏数字数据并确保关键信息的安全传输。
研究文章有效地设计了QCA全贴纸，低功耗
对高性能和能量计算系统的连续市场需求已将计算范式和技术转向纳米级量子量子点蜂窝自动机（QCA）。在本文中，已经提出了新型的能量和有效的基于QCA的加法器/减法器设计。首先，设计了一个基于QCA的3输入XOR门，然后实现了完整的加法器和完整的减法器。通过QCAPRO估计器工具在开尔文温度t 2上通过不同类型的能量（C 0.5 EK，C 1.0 EK和C 1.5 EK）测试了所提出的设计的功耗。qcadesigner 2.0.03软件用于评估所提出设计的仿真结果。在细胞数，区域和功率耗散方面，提出的设计比常规设计具有更好的复杂性。
使用改进的面积高效华莱士树乘法器...
摘要：乘法器在数字信号处理应用和专用集成电路中起着重要作用。华莱士树乘法器提供了一种具有面积高效策略的高速乘法过程。它使用全加器和半加器在硬件中实现。加法器的优化可以进一步提高乘法器的性能。提出了一种使用 NAND 门改进全加器的华莱士树乘法器，以实现减小的硅片面积、高速度和低功耗。用 NAND 门实现的改进全加器取代由 XOR、AND、OR 门实现的传统全加器。提出的华莱士树乘法器包含 544 个晶体管，而传统的华莱士树乘法器有 584 个晶体管用于 4 位乘法。
基于 Quine-McCluskey 的从可逆量子电路生成最佳组合逻辑电路的方法
专为量子计算机设计的算法已经开发出来。在量子电路中，使用 Feynman、Toffoli 和 Fredkin 门代替组合逻辑门中的传统输入，例如 AND、OR、NAND、NOR、XOR 和 XNOR。将量子电路转换为组合逻辑电路或反之亦然的能力至关重要。本论文研究（或论文）旨在展示从可逆量子电路派生组合逻辑电路的过程。为此，利用 Quine-McCluskey 技术以及从量子电路生成的状态表来获得最佳逻辑表达式，作为构建组合逻辑电路的基础。在 MATLAB Simulink 环境中实现了由此得到的组合逻辑电路，并获得了状态表。对从量子电路和组合电路派生的状态表进行了比较，获得了成功的结果。
现代加密在文本消息安全性中的组合
korespondensi penulis：agustinadhea91@gmail.com摘要。在迅速发展的数字时代，信息安全已成为保持数据的机密性，完整性和真实性的关键方面。本文讨论了信息系统审核与使用现代加密组合在保护文本消息中的关系。信息系统审核是一种评估机制，以确保正确且一致地应用安全策略，程序和标准。另一方面，现代密码学提供了高级加密技术，可保护文本消息免受未经授权的访问和操纵。通过结合这两种方法，我们可以创建一个可靠的框架来保护文本消息，以确保在传输和存储期间保持数据安全和保护。研究结果表明，将信息系统审核与现代加密技术集成大大提高了信息系统的安全性和可靠性。关键字：Elgamal; XOR;文字Abltrak。DIV> DALAM时代数字Yang Semakin Berkembang，Keamanan Informasi Menjadi Aspek Yang Krusial Dalam Menjaga Kerahasiaan，Integritas，Dan Keaslian数据。artikel ini membahas hubungan antara审计sistem informasi dan penggunaan kbombinasi kriptografi现代达拉姆·佩坎·佩桑·泰克（Dalam Pengamanan Pesan Teks）。审计sistem informasi berfungsi sebagai mekanisme evaluasi untuk memastikan bahwa kebijakan，prosedur，dan stardar keamanan diterapkan diterapkan diterapkan diterapkan diterapkan dengan dengan benar dan konsisten。Kata Kunci：Elgamal; XOR; Teks Latar Belakang另一方面，现代密码学提供了复杂的加密技术，可保护文本消息免受未经授权的政党的访问和操纵。通过结合这两种方法，我们可以创建一个强大的框架来保护文本消息，以确保在运输和存储过程中数据保持安全和保证。结果表明，信息系统审核与现代加密技术的集成显着提高了信息系统的安全性和可靠性水平。
学习塑造前额叶皮层中的神经几何形状
6英国牛津大学精神病学系@correspording作者：Michal.wojcik@dpag.ox.ac.ac.uk Mark于2023年1月13日去世。。6英国牛津大学精神病学系@correspording作者：Michal.wojcik@dpag.ox.ac.ac.uk Mark于2023年1月13日去世。他不仅是一个有价值的同事，而且是我们许多人的朋友和导师。他的出色思想和有见地的贡献将被非常怀念。摘要。神经表示的几何形状与正在执行的任务之间的关系是神经科学1-6中的一个核心问题。灵长类动物的前额叶皮层（PFC）是在这方面的询问的主要重点，因为在不同的条件下，PFC可以用依赖过去经验7-13或经验的几何形状编码信息，或者是经验的3,14-16。一个假设是，PFC表示应从学习4,17,18的形式发展，从支持对所有可能的任务规则进行探索的格式到最小化任务 - iRrelevant特征的编码4,17,18的格式，并支持普遍性7,8。在这里，我们通过从头开始学习新规则（“ XOR规则”）时从PFC记录神经活动来测试这个想法。我们表明，PFC表示从高维，非线性和随机混合到低维和规则选择性的发展，与受约束优化的神经网络的预测一致。我们还发现，这种低维表示有助于将XOR规则概括为新的刺激集。这些结果表明，可以通过考虑在不同的学习阶段对这些表示形式的适应来调整以前对PFC表示形式的相互冲突。1a，低维）13。两个看似差异的说法表明，PFC神经活动应追踪低8-13,19或高维3,14-16的环境表示。传统上，有人提出PFC细胞适应了与任务相关的信息，从而导致低维神经活动13。这会导致人口显示结构化的选择性模式，如认知任务训练后通常观察到的那样（图一个对比的假设表明，PFC可能依赖于任务特征的高维，非线性混合表示
超级计算利用量子机器学习和 Grover 算法
经典计算中搜索算法的复杂性是一个经典问题和一个研究领域。量子计算机和量子算法可以有效地计算一些经典难题。此外，量子机器学习算法可能是促进现有和新量子技术的重要途径，降低执行此类问题的超级计算要求。本文回顾并探讨了变分量子算法、核方法和 Grover 算法 (GA) 等主题。GA 是一种量子搜索算法，作为量子分类器实现了二次速度提升。我们利用 GA 或振幅放大将基本的经典逻辑门模拟为考虑 AND、XOR 和 OR 门的量子电路。我们在综述中的实验表明，所讨论的算法可以相对容易地实现和验证，这表明研究人员可以研究与量子机器学习等相关的讨论领域的问题。
三独立预测过程设计套件......
然而，目前对基于 TIGFET 的设计的评估依赖于对功率、性能和面积 (PPA) 的近似，而不是传统的基于布局的方法。为了对设计区域进行系统评估，我们在此介绍了一个公开可用的预测过程设计套件 (PDK)，用于 10 纳米直径的硅纳米线 TIGFET 设备。这项工作包括一个 SPICE 模型和完整的定制物理设计文件，包括一份设计规则手册、一份设计规则检查和用于 Calibre® 的布局与原理图平台。我们通过实现基本逻辑门和全加器来验证设计规则，并将提取的指标与 FreePDK15nm TM PDK 进行比较。我们分别表明，在 XOR 门和 1 位全加器设计的情况下，面积减少了 26% 和 41%。通过差分功率分析研究支持此 PDK 在硬件安全优势方面的应用。
量子机学习：Grover算法的案例研究
摘要 - 经典计算中搜索算法的复杂性是一个永久研究的领域。量子计算机和量子算法可以更快地计算这些问题，此外，机器学习实施可以提供一种重要的方法来提高量子技术。我们将量子机学习称为这套来自人工智能和量子力学的新型工具。为了实现我们的目的，我们专注于量子机学习的应用；特别是，我们提出了对诸如变化量子算法，内核方法以及Grover算法（GA）等主题的综述和探索。我们从GA探索开始，以实现此目标，这是一种量子搜索算法，它可以超过最佳的经典搜索实现。本文实施了一个GA探索，其中包括概念摘要和实施，仅考虑以及XOR和或门。我们还讨论了量子机学习的潜力。索引术语 - Quantum机器学习，Grover的算法，分类