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增强Playfair Cipher的安全性
在任何通信网络的安全体系结构中，加密技术很重要。对称密钥算法是这些算法的一种特殊类型，它们采用一个密钥来编码和翻译数据。流密封器，其中基于宣传符号在明文符号流中的位置开发加密规则，并且块密封块在块中连续加密几个明文符号，本质上是创建一个更强的密码[8]的技术方法。研究人员希望通过使其5x5表A 10x10来更改上述方法。这项工作的主要目标是提供扩展的Playfair矩阵，其中包括标准键盘布局中的特殊字符，同时仍涵盖原始字母数字字符，因为原始的Playfair Matrix由字母数字字符构成。而不是利用当代加密方法，而是这种修改后的Playfair Cipher的简单性可以适应加密系统的要求。
原创研究论文基于线性判别分析的深度学习算法用于数字字符手写识别
自主获取输入的层次表示。该研究开发了分类算法，用于识别数字字符（0-9）中的手写数字，分析分类器组合方法并确定其准确性。该研究旨在优化同时处理多个脚本时的识别结果。它提出了一种简单的分析技术、线性判别分析 (LDA) 实现和用于数字字符分类的 NN 结构。然而，测试显示 LDA 分类器的结果不一致。该方法将基于配置文件的特征提取 (FE) 与高级分类算法相结合，可以显著改善 HWR 数字字符领域，这从它产生的不同结果可以看出。该模型在 MNIST 数据集上的表现为 98.98%。在 CPAR 数据库中，我们完成了跨数据集评估，准确率为 98.19%。关键词：手写识别；深度学习；神经网络；特征提取；线性判别分析；准确性
Bendix G-14 通用数字计算机，1955 年
基本的 G-15 计算机安装是一个完整的操作计算机系统。它包括一个 2176 个字的内部磁鼓存储器、一个字母数字电动打字机、一个纸带打孔机和一个独特的高速光电磁带读取器，所有这些都无需额外付费。光电读取器接受 2500 字的穿孔纸带杂志，这些杂志可以保存在一个方便的库中，并快速整齐地放置在读取位置。在程序控制下，可以按任意方向搜索磁带或以 250 个字符/秒的速度读取，同时进行计算。计算机的内存可以在 90 秒或更短的时间内从纸带完全加载，包括输入检查。因此，当需要这种容量时，这种独特的 G-15 阅读器极大地扩展了基本计算机的存储容量。纸带打孔字符/秒。
一般的微生物学和免疫学；代码：PM 301
该课程将为学生提供实验室和理论经验的组合，以探索微生物学的一般方面。它包括微生物的一般特征，它们的形态，多样性，细胞/粒子结构，生长和文化特征。它还阐明了跨细菌细胞膜，代谢途径和细菌生理学的不同运输机制。该课程还涵盖了遗传特征的原理，包括DNA和RNA结构，复制，不同形式的突变和诱变剂。Moreover it introduces the advanced concepts of medical immunology, with an emphasis on host parasite relationship, non-specific and specific immunity, mechanism of immune response, molecular and cellular immunology, including antigen, antibody structure and function, their interactions, effector mechanisms, complement, cell mediated immunity, active and passive immunization, aberration of immune system including hyperactivation and hypersensitivity,免疫缺陷障碍，自身免疫和自身免疫性疾病，器官移植，癌症免疫疗法和血清学反应。
我们可以信任AI代理吗？机器学习性能和数字角色的相互作用
抽象AI驱动的数字字符（即AI代理）正在将其应用范围扩展到各个字段。但是，对影响AI用户态度的关键因素的研究不足。这项研究研究了机器学习（ML）性能（作为AI代理的行为/智能现实主义）在确定用户信任中的作用。该研究进一步研究了不同形式的数字特征（作为AI代理的现实形式）在ML绩效与信任之间的关系中的相互作用作用。从实验环境中获得的发现提供了对人类互动的新了解，扩大对AI拟人化的学术理解，并为AI驱动的数字字符提出了新的研究方向。结果还将指导商业从业人员开发各种AI服务。关键字：人工智能，机器学习，数字字符，头像，数字人，信任
bca 试卷 3：- IT 基础单元 1
（扩展二进制编码十进制交换码）• IBM 开发的专有规范 • IBM 大型机之间用于文档交换的一组国家字符集。大多数 EBCDIC 字符集不包含 ASCII 代码中定义的所有字符。
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了长足的进步，尽管属性高度可变。这是神经系统所面临的挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）中描述的特定人员/地点，表现出选择性发射。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。首先，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据相当的性能），以检测每个帧中最普遍的字符（总体外观高于1％）。接下来，我们实施了DL模型，这些模型使用时间变化的人群神经数据作为输入，并在整个情节中解码了四个主要角色的视觉存在。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
混合现实，提高演习真实感、提高现场训练效率、缩短演习准备时间的颠覆性技术
执行混合现实需要解决许多问题。首先，必须找到/构建一个能够将虚拟 3D 场景叠加在受训者真实世界视角上的显示系统。为此，需要随时捕捉用户的准确位置和头部方向。此外，真实物体和虚拟物体之间的遮挡对于受训者的有效沉浸至关重要（例如，躲在墙后面的虚拟敌人不应该被受训者看到）。因此，需要找到一种捕捉现实世界的方法，以正确处理这些遮挡。此外，为了与虚拟角色互动，关注下马士兵射击虚拟角色的能力至关重要，这需要在士兵扣动扳机时获取其突击步枪的精确位置和方向。最后，保持受训者自由移动的能力需要他佩戴自主和非侵入式设备来执行任务。