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具有基于图的加密算法的新范式
在当代技术景观中，确保机密性是通过各种技能提出的最高关注点。密码学是一种科学方法，可以保护沟通免于未经授权的访问。在密码学领域内，已经开发了许多加密算法来增强数据安全性。认识到非标准加密算法应对传统攻击的必要性，本文提出了新颖的加密技术。这些方法利用特殊的电晕图，星形图和完整的两分图，并结合了某些代数属性来增强消息的安全传输。引入这些提议的加密计划旨在提高机密通信的安全级别，这些方案的某些应用程序在后面的部分中给出。
对连续加密算法的加密抗药性标准的研究
已知问题是基于生成伪随机序列的发生器解决的。基于单向（不可逆）转换的原始密钥的伪随机序列的发电机，例如：独立转换位，nibbles和bytes，压缩表，矩阵扩展，矩阵扩展，具有成比例的行和柱子，逻辑序列和图表的分布元素，并在统一的分布元素中，在真实的分布元素中，构造了真实的分布元素，该元素在真实的pse extriention in of真实分布元素组合，并将其组合为组合。等。[4-5]。具有相对较小的长度的初始键，但目前至少有256个字符，具有伪随机序列发生器，基于单向转换，生成了足够大长度的序列，其元素具有一定的操作，并通过加密消息的字符转换（Gammed）。因此，正在开发连续的加密算法。对作者进行的系统研究和科学观察结果使得可以作为评估连续加密算法强度的必要条件制定以下陈述。
使用多个机器学习算法预测2024年美国总统选举
摘要美国总统大选的结果是影响全球舞台上贸易，投资和地缘政治政策的最重要事件之一。它还为未来几年设定了世界经济和全球政治的方向。因此，这不仅对美国人口，而且要塑造全球群众的未来福祉至关重要。因此，本研究的目的是在2024年总统选举中预测现任政党候选人的普选份额。这项研究应用了基于正规化的机器学习算法，以选择影响选民的最重要的经济和非经济指标。Lasso确定的变量进一步与LASSO（正则化），随机森林（包装）和梯度提升（增强）机器学习技术一起预测，以预测2024年美国总统选举中现任政党候选人的普选份额。调查结果表明，六月的盖洛普评级，平均盖洛普评级，丑闻评级，石油价格指标，失业指标和犯罪率影响现任当事方候选人的普选投票份额。拉索的预测是对普选投票份额预测的最一致的估计。基于拉索的预测模型预测，民主党候选人卡马拉·哈里斯（Kamala Harris）将在2024年美国总统大选中获得47.04％的普选份额。1。简介
93广泛使用的大语言算法的影响...
结果。对最近通过非模棱两可的算法增强的工具的分析表明，该行业的主导地位提供了信息和创造性的支持。这些工具在公众之间具有高度高的可靠性，并涉及减少的验证措施。对现有文献和人类心理学的研究的回顾表明，以前的社会当局对决策行为的影响与通过AI获得的不批判性信息的影响之间存在非常密切的相关性。研究表明，访问这些工具，没有适当控制结果的行动，可以使用户暴露于偏见，操纵或对营销活动的易感性。另外，通过对这些实施算法进行适当和合理的使用，人类能够在决策中获得非常精确和基于知识的支持。在创造力，创新和好奇心的文本中也观察到了类似的结果。独创性。本文介绍了在新的和扩展的AI增强工具的背景下与Humans的心理性质有关的主题。探索研究的结果清楚地表明，算法支持的程序在科学和社会发展方面都表明了潜力。不幸的是，它们还为两者带来了许多潜在的危险，在基金会中讨论的这为更深入的研究提供了基础。
利用机器学习构建预测算法......
正如预期的那样，成本效益、给药方案、经济模型、治疗相关不良事件和临床结果可能会影响结果，最终影响最终的报销决定和付款人可接受的价格。有趣的是，与临床反应和不良事件相比，成本效益和经济模型对结果的影响似乎更大。
在群算法中处理离群值：评论
抽象的群体优化算法受到生物群的集体行为的启发，是一种有前途的工具，用于解决优化传统方法通常无效的复杂系统的问题。但是，离群值的问题可能会严重影响找到最佳解决方案的过程。因此，研究群算法中检测和处理异常值（例如粒子群优化（PSO））的方法是一项紧急任务，具有提高这些算法在各种实际应用中的效率和可靠性的巨大潜力，例如无人机控制系统，金融系统，环境控制和建模系统。本文涉及群体优化算法（例如PSO）中离群值的问题。提供了现有的管理异常值的方法，包括自适应方法，使用群拓扑，混合算法等的方法。分析了每种方法的优点和缺点。特别关注新的有前途的领域，例如神经网络和增强学习的组合，以开发更有效和适应性的群算法。本文针对优化领域的研究人员和从业人员，他们有兴趣提高群体算法的效率和可靠性。
doi：https：//doi.org/10.48009/4_IIS_2024_135抗病毒应用程序的分析机学习算法：关于决策树的研究，支持ve ve
机器学习（ML）方法和工具正在重塑网络安全格局，从而增强了组织的整体准备，以确保流程和数据的机密性，完整性和可用性。在网络安全，独立响应和检测领域，正在广泛使用AI工具。这项研究深入研究了三种著名的机器学习算法（决策树，支持机器和神经网络）在增强防病毒决策和响应能力方面的有效性。我们的研究包括有关在网络安全事件响应和检测域中使用ML技术的广泛文献综述，已经产生了重要的发现。我们探讨了它们在定位和有效阻止传入的恶意软件方面的有效性，我们讨论了这些发现的含义，并建议未来的研究方向。关键字：机器学习，神经网络，决策树，支持向量机，内容分析，AI
变分算法中的量子经典权衡和多控制量子门分解
近期量子计算机的计算能力受到门操作的噪声执行和有限数量的物理量子比特的限制。混合变分算法非常适合近期量子设备，因为它们允许在用于解决问题的量子资源和经典资源数量之间进行广泛的权衡。本文通过研究一个具体案例——将量子近似优化算法 (QAOA) 应用于最大独立集 (MIS) 问题的实例——研究了算法和硬件层面的权衡。我们考虑了 QAOA 的三种变体，它们在算法层面根据所需的经典参数数量、量子门和所需的经典优化迭代次数提供不同的权衡。由于 MIS 是一个受约束的组合优化问题，因此 QAOA 必须尊重问题约束。这可以通过使用许多多控制门操作来实现，这些操作必须分解为目标硬件可执行的门。我们研究了该硬件级别可用的权衡，将不同本机门集的门保真度和分解效率组合成一个称为门分解成本的单一指标。
混合机器学习模型结合了关联规则挖掘和分类算法，以预测分化的甲状腺癌复发
在各种各样的内分泌恶性肿瘤中，分歧甲状腺癌（DTC）是最普遍的，由于其可变的复发率，在肿瘤学领域内构成了独特的挑战。这些闪烁的复发模式可以深刻影响患者管理策略和长期结局，从而强调了这种疾病的复杂性（1）。甲状腺癌变得越来越普遍，尤其是DTC。甲状腺癌在DTC处的差异程度以及疾病谱的无exented（偏变）末端已被用于对这些肿瘤进行分类。这两个物种的形态和行为有明显的区别。乳头状和卵泡癌是DTC的两种类型。未效力的组包括范围另一端的那种层，岛状和其他形式的癌。在行为方面，变性癌极具侵略性，而乳头状和卵泡癌通常是轻度且可以治疗的（2）。根据SEER（监视，流行病学和最终结果计划）的数据，2024年的估计病例数为44,020。该速率占2024年所有癌症病例的2.2％。2024年的估计死亡人数为2,170。但是，甲状腺癌的总体5年生存率相当不错。虽然局部疾病的5年预期生存率为99％，但远处转移的局面降至51％。它通常在55至64岁之间达到顶峰。我们在仍在局部的情况下检测到绝大多数患者（3）。乳头类型，尤其是在2014 - 2015年增加之后，甲状腺的趋势下降了，而卵泡类型往往保持稳定二十多年。尽管尚不清楚甲状腺癌的病因，但许多因素被指责，尤其是在地方性甲状腺肿区域中发现的DTC和暴露于童年时期辐射的人（4）。尽管与DTC相关的普遍预后，该疾病在大约20％的患者中表现出显着复发的倾向，这突出了对出色预测方法发展的迫切需求。这种方法将使高危个人识别并促进治疗方案的剪裁，最终优化患者的结果（5）。近年来，在数据挖掘和机器学习领域取得了显着的进步，迎来了新的途径，以增强各个医学领域的复发预测的准确性。在这些创新的方法中，关联分类已成为一种特别有希望的技术，证明了其在各种医疗应用中的潜力（6）。这种方法协同合并了与
使用机器学习算法对降雨的预测
印度经济的支柱之一是农业部门。即使降雨对农民至关重要，预测降雨已成为近年来的巨大挑战。如果农民可以准确估计何时下雨，他们可能会更好地计划自己的作物并避免问题。对天气的改变正在加快全球变暖，这对人类和自然世界都有毁灭性的影响。由于空气变暖和海平面上升，洪水变得越来越普遍，干旱在养殖领域变得越来越普遍。不良气候变化会导致过度降雨，既不是季节性也不适当。预测降水的能力是理解天气模式的强大工具。这项研究的总体目标是帮助客户在农业，研究和发电部门等，以及其他影响气候变化的重要性以及影响它的参数，例如温度，湿度，降水，风速和降雨量的预测。很难预测降雨，因为它也取决于地理区域。机器学习是人工智能的动态分支，有助于天气预测。为了预测天气，本研究将使用具有来自UCI存储库的几个属性的数据集。建立一种更准确的方法，用于使用机器学习分类算法预测降雨量，这是这项研究的主要目标。关键字： - 机器学习，分类算法降雨预测系统