XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembinary
具有最小时钟周期的 64 位二进制计数器
摘要。本项目开发了一种新型的快速同步二进制计数方法，用于实用计数器，计数周期最小。同步二进制计数器在许多应用中都是必需的，因为它速度快，还可以支持较大的位宽。基本上，由于扇出量大和进位链长，早期计数器的计数率有限，尤其是在计数器尺寸不小的情况下。它采用单比特约翰逊计数器来降低整个硬件的复杂性，然后复制它以减少由大量扇出引起的传播延迟。在本文中，重新编程其中使用的时钟以用于以不同时钟速率运行的各种应用，并且由于重新编程时钟，延迟值会发生变化，临界值可能会因不同的速率而变化。计数器输出结果是针对各种位获得的，最高可达 64 位，因此该设计提供了各种时钟速率，面积和延迟各不相同。
二进制椭圆曲线的另一个具体量子隐式分析
摘要。本文为二进制椭圆曲线提供了具体的量子密码分析，以实现时间效率的实现透视（即减少电路深度），并补充Banegas等人的先前研究，该研究的重点是空间效率的效率（即电路宽度）。为了实现深度优化，我们提出了改进Karatsuba乘数和基于FLT的反转的现有电路实现，然后在Qiskit Quantum Computer Simulator中构建和分析资源。提出的乘数架构，改善了Van Hoof等人的量子Karatsuba乘数，减少了与O（n log 2（3））界限的深度和较低的CNOT门，同时保持了相似数量的to效应和鸡蛋。此外，我们所证明的基于FLT的反演会减少CNOT数量和整体深度，并具有较高的量子量。最后，我们采用了拟议的乘数和基于FLT的IN-版本来执行二进制点添加的量子隐性分析以及用于椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）的完整shor的算法。结果，除了减小深度外，与先前的工作相比，我们还能够降低多达90％的to oli门，从而显着改善，并提供对量子密码分析的新见解，以实现高度优化的实施。
利用二进制代码提高基于压力的身份验证的可用性
智能手机在日常生活中无处不在。由于许多敏感数据存储在智能手机上，因此访问智能手机需要身份验证。然而，传统的用户名和密码并不适合移动设备，因为智能手机没有触觉键盘，这使得数据输入繁琐且容易出错。因此，有人提出了锁定图案来代替智能手机上的打字，但它容易受到分析油性残留物的反射特性的涂抹攻击（Aviv 等人，2010 年）。此外，用户名/密码和锁定图案都容易受到肩窥攻击。为了解决上述问题，智能手机上已经实现了指纹或人脸识别。然而，这些生物特征认证需要一些专门的传感器/软件，
用于神经形态部署的二进制通信网络中的超参数优化
摘要 — 训练神经网络以用于神经形态部署并非易事。已经提出了多种方法来调整适合训练的反向传播或类似反向传播的算法。考虑到这些网络通常具有与传统神经网络非常不同的性能特征，因此通常不清楚如何设置网络拓扑或超参数以实现最佳性能。在这项工作中，我们引入了一种贝叶斯方法来优化用于训练可部署到神经形态硬件的二进制通信网络的算法的超参数。我们表明，通过针对每个数据集优化此算法的超参数，我们可以在每个数据集上实现此算法比以前最先进的准确度的提高（高达 15%）。这种性能飞跃继续强调将传统神经网络转换为适用于神经形态硬件的二进制通信时的潜力。索引术语 — 超参数优化、神经网络、贝叶斯优化、神经形态
第 1 卷 10 个按数字着色活动，内置二进制
计算机使用 0 和 1 的语言，本质上是向称为晶体管的计算机部件发送开启和关闭信号。这些 0 和 1 已被翻译成称为 ASCII 二进制代码的代码，其中每个字母、数字和字符都有 8 位 0 和 1 的组合。ASCII 是计算机和互联网文本文件的最常见格式。它代表美国信息交换标准代码，使用数字来表示字母和特殊字符。二进制版本仅使用 8 位（或数字）模式中的 0 和 1。
太空时代的二进制星 - 基尔天体物理学组
对二进制恒星的研究是天体物理学最古老的地区之一。二进制恒星的结果是我们对恒星如何形成和进化，银河恒星种群，化学演化和宇宙学距离量表的理解至关重要的。宽的二进制文件使我们能够探测正常恒星的性质，包括其质量的直接测量。黯然失色的二进制物是唯一可以将质量和半径高精度测量的恒星。紧密的二进制文件可用于研究质量转移，质量损失，积聚盘以及恒星如何进化的物理。二进制恒星进化对于灾难变量，Novae，Supernovae，X射线二进制，毫秒，毫秒脉冲星，伽马射线爆发和引力波事件至关重要。行星都在S型和P型轨道的二元星系中发现。
AI和二元光催化氢产生中的量子计算
光催化水分裂已成为氢生产的可持续途径，利用阳光来驱动化学反应。本综述探讨了DENSITY功能理论（DFT）与机器学习（ML）的整合，以加速光催化剂的发现，优化和设计。DFT提供了对电子结构和反应机制的量子力学见解，而ML算法可以对材料特性，催化性能的预测和逆设计进行高通量分析。本文大约在二元光催化系统中取得进步，突出了Tio 2，Bivo 4和G-C 3 N 4等材料，以及新型的异质关节和共同催化剂，以改善光吸收和电荷分离E FFI的效率。关键突破包括在实验和计算数据集中训练的ML架构，例如随机森林，支持矢量回归和神经网络，以优化带隙，表面反应和氢的演化速率。诸如量子机学习（QML）和生成模型（GAN，VAE）等新兴技术展示了探索假设材料并提高计算效率的潜力。该评论还突出了高级光源，例如可调LED和太阳模拟器，以实验光催化系统的实验验证。挑战与数据标准化，可伸缩性和可解释性有关，提出了协作框架工作和开放访问存储库，以使DFT-AI工具民主化。通过桥接实验和计算方法，这种协同方法的变化潜力可实现可扩展的，成本的氢生产，为可持续能源解决方案铺平了道路。
基于纳米颗粒的二进制混合物中结构颜色的机制
受鸟类物种的结构颜色的启发，已经开发出了各种合成策略，以使用纳米颗粒组件产生非虹彩，饱和的颜色。纳米颗粒混合物在颗粒化学和大小中有所不同，具有影响产生颜色的其他新兴特性。对于复杂的多组分系统，了解组装结构和强大的光学建模工具可以使科学家能够识别结构颜色的关系，并用量身定制的颜色制造设计师材料。在这里，我们将如何使用计算反向工程分析来从小角度散射测量中重建组装结构，用于散射实验方法，并在有限差异时计算中使用重建的结构来预测颜色。我们成功地，定量预测包含强烈吸收纳米颗粒的混合物中的实验观察到的颜色，并证明了单层分离的纳米颗粒对产生的颜色的影响。我们提出的多功能计算方法对于具有所需颜色的工程合成材料有用，而无需艰苦的反复试验实验。
菲律宾28.9 MWE二元地热植物的开幕式
有关信息，请联系：Alessandra Costa高级营销与传播经理Alessandra.costa@turboden.it关于Turpoden：成立于1980年，Turboden S.P.A.是一家意大利公司和三菱重工集团公司，为能源效率和工业和工业脱碳率提供全球技术解决方案。它是有机兰金周期（ORC）系统的设计，制造和维护的领导者，非常适合分布式生成。这些系统通过利用多种来源（包括生物质和地热能）以及工业工艺，废物焚化炉，发动机或燃气轮机等多种来源来产生电力和热力。今天，Turboden正在扩大其技术解决方案，以包括膨胀机和大型热泵，从而使其能够在脱矿区供暖部门和能源密集型工业过程中发挥更广泛的作用。
图像二值矩阵处理以加密和解密数字图像
摘要 — 本研究提出了一种简单的加密解决方案，用于保护计算机应用中常用的灰度和彩色数字图像。由于这些图像用途广泛，保护它们对于防止未经授权的访问至关重要。本文的方法使用基本操作来处理图像的二进制矩阵。这些具体操作包括将 8 列矩阵扩展至 64 列，将其重新组织为 64 列，将其分成四个块，并使用秘密索引密钥对列进行混沌处理。这些密钥由四组常见的混沌逻辑参数生成。每组参数执行混沌逻辑映射模型以生成混沌密钥，然后将其转换为索引密钥。该索引密钥在加密过程中对列进行混沌处理，在解密过程中进行反向操作。该加密方法保证了密钥空间的安全性，从而能够抵御黑客攻击。由于解密过程对精确的私钥值敏感，因此加密图像是安全的。私钥通常是混沌逻辑参数，这使得加密具有弹性。该方法非常方便，因为它支持任意大小和类型的图像，而无需修改加密或解密技术。混洗取代了传统数据加密方法中复杂的逻辑过程，简化了加密过程。我们将使用多张照片进行实验，以评估所提出的策略。加密和解密后的照片将被检查，以确保该方法符合加密标准。速度测试还将把所提出的方法与现有的加密方法进行比较，以展示其通过缩短加密和解密时间来加速图片加密的潜力。