SADAF Jameel Siddiqui学生,MCA Audyogik Shiksha Mandal Imcost,印度塔纳摘要:近年来,Generative AI见证了AI的显着增长,导致各个领域的应用程序各种应用。在这项综合调查中,我们探索了350多种生成AI应用程序,提供了单型和多模式生成AIS的结构化分类法和简洁描述。调查涵盖了广泛的应用,包括文本,图像,视频,游戏和大脑信息。我们的目标是为研究人员和从业者提供宝贵的资源,并帮助他们浏览生成AI的迅速扩展的景观。通过促进对当前最新技术的更好理解,我们希望鼓励在这一领域的进一步创新。关键字:生成ai
摘要 - 人类计算机的互动(HCI)随着计算机的诞生而出现,并且已经升级了数十年的开发。Metaverse对其沉浸式体验引起了很多兴趣,HCI是人民元的入口。可以预见的是,HCI将确定荟萃分析的浸入。但是,元中HCI的技术还不够成熟。我们应该在Metaverse中解决HCI的许多问题。为此,本文的目的是提供有关HCI在Metaverse中的关键技术和应用的系统文献综述。本文是对Metaverse的HCI的全面调查,重点是当前技术,未来的方向和挑战。首先,我们在Metaverse及其相互排斥的关系中简要概述了HCI。然后,我们总结了HCI及其未来特征在元视体中的演变。接下来,我们设想并介绍了元视频中HCI所涉及的关键技术。我们还回顾了Metaverse中HCI的最新案例研究。最后,我们重点介绍了这个有前途的领域中的几个挑战和未来问题。索引项 - 通用,互动,用户互动,challenges
摘要 - 近年来,关于聚类算法的许多研究主要集中在提高其准确性和效率上,通常以牺牲可解释性为代价。但是,由于这些方法越来越多地应用于医疗保健,金融和自主系统等高风险领域,因此对透明和可解释的聚类结果的需求已成为一个关键问题。这不仅需要获得用户信任,而且还需要满足这些领域不断增长的道德和监管要求。确保可以清楚地理解和合理的聚类算法的决策是基本要求。为了满足这一需求,本文对可解释的聚类算法的当前状态进行了全面且结构化的综述,并确定了关键标准以区分各种方法。这些见解可以有效地帮助研究人员对特定应用程序环境的最合适的可解释聚类方法做出明智的决策,同时还促进了既高效又透明的聚类算法的开发和采用。
量子技术的改进正在威胁到我们的日常网络安全,因为有能力的量子计算机可能会破坏当前使用的所有不对称加密系统。在为量子时代的量子时代做准备时,国家标准技术研究所(NIST)于2016年启动了公共钥匙加密的标准化过程(PKE)方案,密钥包装机制(KEM)和数字签名方案。在2023年,NIST额外呼吁Quantum后签名。在本章中,我们旨在提供有关基于代码的密码学的调查,重点是PKE和签名方案。我们涵盖了基于代码的密码学中引入的主要框架,并分析了其安全性假设。我们在讲座风格中提供数学背景,目的是吸引更多的受众。
GSI 一直使用其固定翼双水獭机载勘测系统 (TOASS) 对选定的优先区块进行区域至半区域航空地球物理勘测。然而,多年来人们逐渐意识到,与许多发达国家和众多发展中国家相比,印度的国家航空地球物理覆盖范围严重滞后,这些国家包括澳大利亚、加拿大、英国、爱尔兰、芬兰、科索沃、坦桑尼亚、马拉维、尼日利亚等。这些国家已实施区域和详细(后续)航空地球物理勘测计划,以进行系统性矿产预测。硬岩地区矿产勘探的传统地质方法无法达到预期效果,因此航空地球物理勘测被视为扫描大面积区域以挖掘隐藏或隐蔽矿产资源的唯一工具。具有地表表现的矿床已被勘探和开发,维持了人类文明数千年。因此,寻找地下和深层矿产资源并加强勘探活动以满足不断增长的工业需求现在已成为世界各地的当务之急。