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关键基础设施保护：21世纪的要求和挑战是软件定义的无线传感器网络的调查：挑战
至关重要的基础设施保护：21世纪的要求和挑战对软件定义的无线传感器网络的调查：挑战和设计要求对智能电网通信网络通信的网络安全性网络物理系统自动驾驶汽车安全性的调查可靠性评估或应用程序的可靠性智能网格的可靠性研究对智能电网的潜在应用和沟通要求进行调查：智能电网上的网络安全性：智能电网的网络安全性：威胁和潜在的解决方案概述5G安全挑战和解决方案的基于云的SCADA SECHACTER和SOMP NECTIANS SMORT GRAIN SMORT WERNES NECTIANS NAN SMORT GRAN的智能服务的安全性，以了解Art and smart of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art of Art GRAN Moled Moard Mode Molece Molece Moled Moard， grid networks Distblocknet: A distributed blockchains-based secure sdn architecture for iot networks Reliability and availability of cloud computing Continuous integration, delivery and deployment: a systematic review on approaches, tools, challenges and p Software-defined networking (SDN): a survey Sla-based trust model for cloud computing A security analysis for wireless sensor mesh networks in highly critical systems System-on-chip security Smart: secure and minimal architecture for （建立动态）信任的根源。值得信赖的硬件：识别和分类硬件Trojans Tytan：小型设备的Tiny Trust锚
摘要：人工智能（AI）的基础设施涵盖基于现代技术的累积技术和软件应用，如：
人工智能基础设施是信息处理、学习算法和模型训练的组织，主要功能包括建立高质量的数据库，以满足分析来自各种来源的数据并以定义的格式使用数据的要求。它还提供有效和快速的模型教学的基本计算能力，无论是传统方式还是并行方式。人工智能基础设施包括基于预算和需求的各种平台和服务。云解决方案、基于云和本地实施之间的选择有助于组织提供方便快捷的解决方案以满足其基础设施需求。人工智能基础设施为用户提供了分析数据、为专业人员训练模型和优化运营绩效所需的所有工具
QREChem：用于化学应用的量子资源估算软件
随着量子硬件的不断改进，越来越多的应用科学家进入了量子计算领域。然而，即使在过去几年中取得了快速的进步，量子设备，尤其是用于量子化学应用的量子设备，仍然难以执行传统计算机无法计算的计算。除了能够执行特定的计算之外，重要的是要有一个系统的方法来估计解决特定问题所需的资源。关于计算复杂性的标准论点让人们希望量子计算机能够解决量子化学问题，但却掩盖了许多算法开销的真正影响。这些开销最终将决定量子计算机性能优于传统计算机的精确点。我们开发了 QREChem，通过基于 Trotter 的量子相位估计方法为量子化学中的基态能量估计提供逻辑资源估计。QREChem 提供的资源估计包括量子化学问题固有的特定开销，包括 Trotter 步骤数和必要辅助设备数的启发式估计，从而可以更准确地估计门的总数。我们利用 QREChem 为各种基组的各种小分子提供逻辑资源估计，获得 T 门总数在 10 7 – 10 15 范围内的估计值。我们还确定了 FeMoco 分子的估计值，并将所有估计值与其他资源估计工具进行比较。最后，我们比较了总资源，包括硬件和纠错开销，表明需要快速纠错周期时间。
AI Conductor 在软件开发中的价值
技术格局瞬息万变，组织不断寻求加速软件开发、同时保持高质量和降低成本的方法。然而，他们经常发现自己陷入了项目管理的“难以实现的三角关系”——时间、成本和质量之间的权衡。平衡这三个因素一直是软件开发行业的永恒挑战。但如果有一种方法可以摆脱这个三角关系并同时实现这三个因素呢？AI Conductor 就是一个不错的选择。
使用跟踪器软件
纳米技术目前被视为增长最快的技术之一。为学生提供对纳米技术关于物理思想的一些理解，可能会引发他们的兴趣并激发他们学习物理学。这项研究旨在使用高斯光束和跟踪器软件来测量CDOTS解决方案的折射率。本研究中使用的方法是定量描述性方法，其研究阶段包括设计，构造，开发和测试测量工具。这项研究的过程首先是从Cajuput Oil（CJO）蒸馏废物中制备CDOTS溶液。然后使用UV-Visible（UV-VIS），光致发光（PL），Time Resolved-PL（TRPL）和傅立叶变换红外（FTIR）光谱表征CDOT。然后将CDOTS溶液放入具有溶液高度变化的反应管中。紫罗兰色/紫外线指针从反应管的底部向上暴露于CDOTS溶液，该溶液在反应管内产生高斯束。然后拍摄高斯梁，然后将其转换为视频格式。使用跟踪器软件分析高斯光束的视频格式。CDOT的特征表明i）在波长为216.0 nm的波长下吸收峰，ii）在512.29 nm处的发射峰，指示氰的发光，iii）51.3 ns的电子寿命和O-H的IV）官能团； C = C;和C =O。此外，为CDOTS溶液的各种高度形成高斯梁，即：从5.364厘米到13.000厘米。29±0。使用跟踪器软件，CDOTS的折射索引的值为1。03，与水的折射指数相当。该测量工具有可能在高中物理课和/或一年级的大学物理课程中使用。
策略频率估计软件包
摘要 stratEst 是一个用于策略频率估计的软件包，它运行在免费统计计算环境 R 中（R 统计计算基金会的 R 开发核心团队，维也纳，2022 年）。该软件包旨在最大限度地降低运行实验经济学中使用的现代策略频率估计技术的启动成本。策略频率估计（Stahl 和 Wilson 在 J Econ Behav Organ 25：309-327，1994；Stahl 和 Wilson 在 Games Econ Behav，10：218-254，1995）将经济实验中参与者的选择建模为单个决策策略的有限混合。模型的参数描述了每个策略的相关行为及其在数据中的频率。stratEst 为策略频率估计提供了一个方便灵活的框架，允许用户自定义、存储和重用候选策略集。该软件包包括用于数据处理和模拟、策略编程、模型估计、参数测试、模型检查和模型选择的有用函数。
用于帮助中风的临床决策的人工智能 (AI) 软件
15 7 1 研究问题 1：AI 衍生的软件辅助审查是否指导血栓溶解治疗？（节选）大多数中风在普通 CT 扫描上被诊断为缺血性或出血性，无需决策支持软件即可相互识别。AI 在这种诊断和治疗中的影响有限。这反映了对服务水平上血栓溶解的缺乏理解。实施血栓溶解的决定主要取决于临床实践，它考虑了患者病史中的多种因素，例如合并症、药物、最后已知的健康状况。患者在 CT 扫描仪上开始静脉血栓溶解也是常见做法。CTP 扫描和 AI 解释将是 AI 影响的更好标记，因为这有助于确定当中风时间或症状发作时间未知或超出传统治疗时间窗口时可挽救的脑组织量。但是，NHS 中的所有中风科室都无法提供 CTP 扫描，因此我们目前的数据有限，无法分析其影响。
doi：https：//doi.org/10.48009/2_IIS_2023_102关于使用加密软件工具的定量研究，用于数据和通信Encryptio
这项研究的目的是对软件加密的使用及其在确保数据和通信中的重要性进行全面了解。尽管先前关于数据和通信加密的研究集中在网络安全上，但很少有人注意检查使用加密软件与数据和通信加密之间的关系。软件加密工具可以增强数据隐私并帮助保护敏感数据。为了填补这一研究空白，本研究使用了有关使用密码软件工具用于数据通信加密的定量研究。通过在2023年4月1日至2023年4月29日之间在LinkedIn上部署的调查收集数据。该调查的目标人群是该领域的大学讲师和工作专业人员。共有61名参与者完成了调查。调查结果表明，更强大的加密工具和数据加密将在发送和接收敏感数据时增加用户对数据安全性的看法。这项研究表明，在发送和接收敏感数据时，更强的加密和数据加密会增加用户的信心。
BCA软件工程学期的研究材料-V，...
确定硬件中应实现哪些要求以及软件中的内容。这称为系统工程，决定如何将软件分为子系统。此过程通常称为软件体系结构；（体系结构模式或样式。）决定如何构建每个子系统的细节。此过程通常称为详细设计。详细确定用户如何与系统交互以及系统的外观。这称为用户界面设计，可以决定如何将数据存储在数据库或文件中的磁盘上。
生成有向无环图的开源软件比较
如何建立因果关系的研究在许多学科中引起了越来越多的关注 [1、2、3、4、5、6]，尤其是在无法进行随机对照实验的情况下。有向无环图 (DAG) [1、2、5] 是可视化假设的因果关系、确定可能出现偏差的位置以及告知如何解决偏差的关键工具之一。这些图显示了暴露、结果和其他相关变量之间的联系。DAG 被广泛应用于流行病学 [7、8、9]、社会学 [10、11、12]、教育学 [13、14、15] 和经济学 [16、17、18]。 DAG 由节点和边组成，节点表示变量，边通过显示从原因指向结果的箭头来传达直接的因果关系。重要的是，如果一个图没有变量是其自身的祖先，即图中没有循环，并且每条边都指向一个方向，则该图符合 DAG 的条件 [19]。要使 DAG 被视为因果关系，它需要包含图中任何两个现有变量的共同原因的所有变量 [1]。