XiaoMi-AI文件搜索系统
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如何引用本文：Sampath Kini K、Kumud Ranjan、Varagantham Anitha Avula、Mohan Shashikant Ratkanthiwar、Manohar Ramulu Kondagurle、Prince Ajaykumar Tejram Agashe、Sachin Sahebrao Zende (2024)。人工智能在增强学术图书馆信息检索系统中的作用。图书馆进步国际，44(3)，22526-22541
摘要 人工智能 (AI) 与信息检索 (IR) 系统的集成通过增强信息可访问性、个性化和用户体验，彻底改变了学术图书馆的功能。传统的 IR 系统经常面临数据过载、相关性排名和用户可访问性问题，限制了它们满足学术用户动态需求的有效性。本评论探讨了人工智能技术（例如机器学习、自然语言处理和深度学习）在克服这些挑战方面的变革性作用，从而使 IR 系统更加高效和以用户为中心。通过智能推荐系统、高级搜索算法和人工智能虚拟助手，图书馆现在可以提供量身定制的信息体验，从而提高搜索准确性并加快资源访问速度。此外，本文还讨论了道德考虑因素，包括数据隐私、人工智能偏见和透明度，强调在学术环境中需要负责任的人工智能应用。通过讨论当前的应用和未来趋势，本评论旨在强调人工智能进一步发展学术图书馆 IR 系统的潜力，并提出继续研究的方向。总体而言，人工智能是重塑学术图书馆的关键推动因素，促进用户与大量信息资源的无缝和自适应交互。关键词：人工智能；信息检索系统；学术图书馆；用户体验；机器学习；数据隐私。
如何（不是）将假想二次字段组的群组组成？
假想二次字段的类群（简称课程组）已将加密术的复兴视为未知顺序的透明组。它们是成为RSA组无信任的替代方案的主要候选人，因为课程组不需要（分布式）受信任的设置来品尝一个不明订单的密码安全组。班级组最近在可验证的秘密共享，安全的多方计算，透明的多项式承诺中发现了许多应用，也许最重要的是，在基于时间的密码学中，即可验证的延迟功能，（同型）时间锁定谜题，定时承诺等但是，使班级在实用的加密部署中普遍存在有各种障碍。我们启动了严格的哈西群体研究。具体来说，我们想在类组中采样一个均匀分布的组元素，以便没有人知道其相对于任何公共参数的离散对数。我们指出了许多公开可用的集体库中的几种有缺陷的算法。我们通过显示针对加密协议的具体攻击，即可验证的延迟功能，进一步说明了这些哈希功能的不安全感，如果它们是用那些破裂的横向级别组函数部署的。我们建议将两个密码安全的哈希功能归类为课程组。我们实施这些结构并评估它们的性能。我们将实现作为开源库。
自由基2个发育和加密哈希功能在维度1、2和3
最早的基于亚速的加密协议之一是Charles-Goren-Lauter（CGL）哈希函数[16]。此哈希函数利用输入位在超单向椭圆曲线2差异图上生成随机行走，并输出最终顶点的Jinvariant。基于哈希函数安全性的严重问题是在两个给定的超大椭圆曲线之间找到同基因的困难。在各种加密方案中计算异基因的方法包括使用模块化多项式，V´elu的公式，V´elu-SQRT [5]和自由基同基因。这些方法最适合低度的低质体，然后将其链接在一起以产生（平滑）大的同基因。在[14]中引入了椭圆曲线之间的自由基异基因的概念。一个自由基N-发育公式输入由椭圆曲线E和n- torsion点p∈E组成的一对（E，P），并输出一对（E'，P'），使得
athashri胶囊
Guduchi / Gyloy is described in ancient texts of Ayurveda, Like Rasayana, Sangrahi, Balya, Agnideepana, Tridoshshamaka, Dahnashaka, Mehnashaka, Kasa-SWAHAHAA, Kamla-kushtaa-vataraktanashaka, jawarhara, krimihara, prameha, Arshnashaka，Kricch-Hridroganashak等，（抗糖尿病，抗激素，反杂质，抗激素，抗激素。抗关节炎，抗氧化剂，抗氧化剂，抗过敏性，抗应激，抗肌，抗静脉，抗 - 质量，抗质量，抗肝，肝癌，肝癌，抗抗药性，抗抗药性，抗抗药性，抗抗抗药性和抗抗激素和抗抗性和抗抗性和抗抗性）。Guduchi / Gyloy is described in ancient texts of Ayurveda, Like Rasayana, Sangrahi, Balya, Agnideepana, Tridoshshamaka, Dahnashaka, Mehnashaka, Kasa-SWAHAHAA, Kamla-kushtaa-vataraktanashaka, jawarhara, krimihara, prameha, Arshnashaka，Kricch-Hridroganashak等，（抗糖尿病，抗激素，反杂质，抗激素，抗激素。抗关节炎，抗氧化剂，抗氧化剂，抗过敏性，抗应激，抗肌，抗静脉，抗 - 质量，抗质量，抗肝，肝癌，肝癌，抗抗药性，抗抗药性，抗抗药性，抗抗抗药性和抗抗激素和抗抗性和抗抗性和抗抗性）。
引用：Shashi Kiran Misra。等。 “令人印象深刻的真菌错误管理的局部药物输送系统的进步”。ActaScientific Phar
10。Khalil Rawia M.等。 “用于针对皮肤念珠菌病的局部递送的Ny-ptatin的纳米结构脂质载体的配方和表征”。 英国制药与医学研究杂志4.4（2014）：490-512。Khalil Rawia M.等。“用于针对皮肤念珠菌病的局部递送的Ny-ptatin的纳米结构脂质载体的配方和表征”。英国制药与医学研究杂志4.4（2014）：490-512。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。
Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。 战略营销杂志，30（7）。 pp。 627-651。 ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/Khashab，B.，Ayoubi，R。和Gulliver，S。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-4503-5448（2022）高等教育机构中的CRM策略范围：实用步骤：实用步骤。战略营销杂志，30（7）。pp。627-651。ISSN 1466-4488 doi：https：//doi.org/10.1080/0965254X.2020.2020.1823458可在https://centaur.acec.ac.ac.uk/92777/
比较两种加密哈希算法：SHA-512和Whirlpool-关于文件完整性监视的案例研究
摘要。SHA-512和惠而浦是加密域中的两种独特的哈希算法。尽管它们不同，但这些方法具有某些特征。例如，它们都产生相同大小的安全摘要。此外，越来越多地用于维持机密文件的完整性。因此，探索一种对比和比较其性能的方法至关重要。本文在以下方面介绍了SHA-512和漩涡的比较分析：时间消耗，雪崩效应和对碰撞的抵抗力。它还在文件完整性监视的背景下研究了他们的适用性。我们的结果表明，在雪崩效应方案中，惠而以优于SHA-512，而对碰撞行为的可比性具有可比性。关于时间消耗，它比SHA-512慢。但是，这积极反映了其对蛮力攻击的抵抗力。
咨询-II：使用对区域敏感的哈希
微生物群落的宏基因组测序产生了来自未知的微生物的简短DNA读数（Handelsman，2004），导致需要基于参考数据集的分类学识别。一种方法是从分类学上识别读取并总结结果以获得样本的分类学概况，显示了分类群体的相对丰度。但是，尽管有成熟的读取分类和分析工具的可用性，但基准测试揭示了现有方法的准确性的主要差距（McIntyre等人。，2017年； Meyer等人。，2019年； Sczyrba等。，2017年； Ye等。，2019年）。精确的识别通常会受到查询的新颖性与全基因组参考数据集和模棱两可的匹配的阻碍。此外，对大量基因组进行搜索是计算要求的。分类学识别方法采用各种策略，包括K -Mer匹配（Ames等人，2013年； Ounit等。，2015年；伍德等。，2019年； Lau等。，2019年； Lu等。，2017年），阅读映射（Zhu等人，2022），基于标记的对准（Liu等人。，2011年；米兰等。，2019年； Segata等。，2012年； Sunagawa等。，2013年）和系统发育放置（Asnicar等人。，2020年； Shah等。，2021; Truong等。，2015年）。无论如何，它们本质上都搜索了样本中的读数和参考集之间的匹配。，2017年），尤其是在众所周知的微生物栖息地（如海水或土壤）中（Pachiadaki等人。，2019年）。挑战是地球微生物多样性的很大一部分缺乏参考数据集中的近距离代表（Choi等人因此，大多数方法
引用：Kathryn Clare Valentine，Subhash H. Risbud（2023）材料科学中的机器学习：
图1：通过其可靠性，所需的研究人员工作以及按系统大小来评估计算工作的计算方法。左半圆的颜色代表了研究人员执行该技术所需的复杂性和专业知识，在该技术中，蓝色的音调表示低努力，红色表示高度的努力。右半圆的颜色表征了
Qashash al-Qur'an作为神经科学角度的儿童催眠
抽象Qashash al-Qur'an中的故事令人难以置信，并给那些思考这些故事留下深刻的印象。带有深刻智慧的故事具有吸引注意力和刺激思想的非凡能力。孩子们在接受伊斯兰教育的价值观时会喜欢听这些故事而不会感到被强迫。的例子包括过去个人的先知和叙事的故事，可以从中从他们的生活中提取智慧和教训。采用定性描述性方法，本文试图探索这种现象。认为，为了在幼儿的灵魂中灌输这些重要价值，一种有效的教育方法是通过从神经心理学的角度研究催眠性。在孩子们准备睡眠时，他们的脑波从beta到alpha过渡，允许在此期间传达的信息和信息存储在其潜意识中。潜意识中嵌入的数据和信息随后会影响孩子的未来思想，行为和情感。