XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System于云
基于云的网络和虚拟化
在纽约，德弗里大学（Devry University）担任纽约德文学院（Devry College of New York）。Devry University已获得高等学习委员会（HLC）的认可，www.hlcommession.org。该大学的凯勒管理学院包括在此认证中。devry已通过国务院高等教育为弗吉尼亚州进行经营。阿灵顿校园：1400 Crystal Dr.，Ste。120，阿灵顿，弗吉尼亚州22202。Devry University被田纳西州高等教育委员会（www.tn.gov/thec）授权作为高等教育机构的运营。Lisle校园：4225 Naperville Rd。，Ste。400，Lisle，IL 60532。未解决的投诉可以通过在线符合在线系统https://complaints.ibhe.org/或通过邮件向1 N. Old State Capitol Plaza，Ste。333，斯普林菲尔德，IL 62701-1377。程序可用性随位置而异。在基于站点的计划中，将要求学生在线上大量课程才能完成课程。©2025 Deverry教育发展公司。保留所有权利。版本1/27/2025
基于云的数据处理和集成策略
人工智能 (AI) 已成为转变业务分析的关键推动因素，特别是通过基于云的数据处理和集成策略。通过利用云计算的强大功能，组织可以实时处理大量数据，应用机器学习算法来获得可操作的见解并增强决策过程。本文探讨了人工智能在现代化业务分析中的作用，重点介绍了基于云的系统如何优化数据集成、提高可扩展性和简化运营。我们分析了人工智能在供应链管理、客户分析和财务预测等各个业务领域的应用，展示了人工智能推动创新和竞争优势的潜力。此外，我们讨论了数据安全性和模型可解释性等挑战，并提供了克服这些障碍的路线图，以充分利用人工智能和云技术在业务分析中的能力。. 简介
Crackling Cloud：一个基于事件的，基于云的CRISPR-CAS9指南RNA设计工具
基因编辑已被CRISPR-CAS9技术革命。技术的多功能性和易用性远远超出其前身，但是，选择高质量的指南RNA（GRNA）对于将其引导到目标站点至关重要。的GRNA呼吁对高性能算法进行评估在靶标和靶向位点上的核酸酶活性。尽管有一套可用的程序，但许多程序都难以分析最大的基因组，或者它们的预测准确性较低。我们以前已经发布了一个名为Crackling的程序，该程序是可用的最快，最准确的工具之一，但是，它要求最终用户可以访问传统的高性能计算环境。在这里，我们提出了crack啪作响的改编，名为Crackling Cloud，它具有现代无服务器的云技术的优势，这些技术可为任何人广泛使用，并且在闲置时不会消耗资源和费用，但是可以在分析时使用大量的重新源来扩展。Crackling Cloud使用Amazon Web服务的技术作为模板解决方案，并根据BSD 3-CLAUSE许可证在GitHub上免费提供：https://github.com/bmds-lab/crackling-aws-ackling-aws
通过深度学习集成，实现基于云的安全病史管理
在现代医疗领域，确保准确高效地获取患者病史对于有效治疗至关重要。本文介绍了一种基于云的系统，该系统为每个患者分配一个唯一的 ID，安全地存储和管理他们的医疗记录。该系统利用先进的深度学习模型来增强数据一致性、识别重复患者并支持对病史的稳健分析。通过利用行业标准的加密和身份验证方法，该系统可确保患者数据的隐私和安全。采用云技术有助于无缝组织、跟踪和检索大量患者数据。此外，深度学习模型的集成使医疗保健提供者能够从病史中获得见解，从而改善患者的治疗效果。结果表明，该系统不仅增强了医疗保健提供者之间的协作，而且还支持实时、安全地访问全面的病史记录，最终提高护理质量。
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
用于云中的自适应VCPU超额标准
贝特提取的安全优化运营成本是成功产生收入的云系统和容量/资源效率的圣杯之一，是实现这一现实的关键因素。在主要云提供商的其他资源效率策略外，超额订购是一种极为普遍的实践，在该实践中，提供的虚拟资源比实际的物理能力更多，可以最大程度地减少对冗余能力的收入损失。虽然资源可以是任何类型的，包括计算，内存，电源或网络带宽，但我们重点介绍了虚拟CPU（VCPU）过度订阅的场景，因为VCPU内核主要是云服务的可计费单位，并且对业务以及用户以及用户以及用户也具有重大影响。对于无缝的云体验，虽然对提供商的成本效益，但要控制超额检查边缘的合适政策至关重要。狭窄的利润率导致利用不足的资源能力支出冗余，并且更广泛的利润率导致客户工作负载可能遭受资源争议的情况下的不足。
基于云端的深度神经网络的优化及应用...
[2] Li K, Wang J, Wu X, et al. Optimizing Automated Picking Systems in Warehouse Robots Using Machine Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2408.16633, 2024. [3] Tian J, Mercier P, Paolini C. Ultra low-power, wearable, accelerated shallow-learning fall detection for older at-risk persons[J]. Smart Health, 2024, 100498. [4] Xu, Q., Feng, Z., Gong, C., Wu, X., Zhao, H., Ye, Z., ... & Wei, C. (2024). Applications of explainable AI in natural language processing. Global Academic Frontiers, 2(3), 51-64. [5] Leong HY, Gao YF, Shuai J, et al. Efficient fine-tuning of large language models for Automated Medical Documentation[J]. arXiv preprint arXiv:2409.09324, 2024. [6] Soleimani M , Irani FN , Davoodi YM .楼宇暖通空调运行多目标优化:采用Koopman预测控制和深度学习的高级策略[J].建筑与环境, 2024, 248(Jan.):111073.1-111073.16。 [7] 王琳, 程颖, 项爱英, 张建, 杨华. 自然语言处理在金融风险检测中的应用[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 1-10。 [8] 程颖, 杨倩, 王琳, 项爱英, 张建.基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型研究[J].金融工程与风险管理, 2024, 7: 11-19。 [9] 李宇峰等，“结合知识图谱嵌入与深度学习的药物不良反应预测模型研究。”2024 第四届机器学习与智能系统工程国际会议（MLISE）。IEEE，2024 年。[10] 程宇峰，郭建军，龙胜，吴宇峰，孙敏，张荣军，高级
基于多目标增强学习算法，用于云计算中的动态工作流程计划
必须将工作流的基础设施视为一个关键的研究领域，即使是轻微的优化也可以显着影响基础架构效率和提供给用户的服务。由于云基础架构的动态工作负载和不同的资源，使用启发式方法的传统工作流程调度方法可能不会有效。此外，任何给定时间的资源具有不同的状态，在工作流程计划期间必须考虑这些状态。人工智能的出现使得在工作流程管理过程中可以解决云计算的动态和多样化资源。特别是，强化学习可以通过演员和评论家的方法在运行时理解环境，以做出明智的决定。我们的论文介绍了一种称为多目标增强学习的算法（基于多目标增强的工作流程计划）（MORL-WS）。我们使用各种工作流程的实证研究表明，所提出的基于基于学习的多物体增强方法的方法优于许多现有的调度方法，尤其是关于MakePAN和能源效率。与安排1000个任务相比，蒙太奇工作流程的提议方法表现出较高的性能，达到709.26的最小化型，最少的能源消耗为72.11瓦。这表明所提出的方法适用于实时工作流程计划应用程序。
人工智能威胁情报，用于云基础设施中的主动安全监控
1 Tummalachervu@gmail.com 摘要：在当今数字技术时代，云计算已成为全球企业和组织的重要组成部分。云具有多种优势，包括可扩展性、灵活性和成本效益，使其成为数据存储和处理的诱人选择。云环境中敏感信息的存储量不断增加，引起了人们对此类系统安全性的极大担忧。专门针对云基础设施的网络威胁和攻击的频率不断增加，对企业的数据、声誉和财务稳定性构成了巨大威胁。面对日益复杂和动态的威胁，传统的安全方法可能会变得不足。人工智能 (AI) 技术能够通过快速识别和阻止攻击、适应新出现的风险以及为主动安全行动提供智能视角，显著改变云安全。本研究的目的是调查人工智能技术在增强云计算系统内的安全措施方面的应用。本文旨在通过分析云安全的现状、人工智能的功能以及将人工智能纳入云安全策略可能带来的优势和障碍，为寻求保护其基于云的资产的企业提供重要的见解和建议。
基于云的DNA密码学：前进数据...
印度孟买SNDT妇女大学USHA MITTAL技术学院计算机科学技术系400049摘要：云计算已广泛流行，并已成为Interation技术领域的重要趋势。本评论探讨了云计算及其安全挑战的重要性，重点是双向DNA加密算法（BDEA）。尽管BDEA承诺，但其对ASCII角色的依赖仍对非英语用户产生了限制。讨论了通过Unicode字符提高其功效的努力。该研究涵盖了数据保护方法的演变，包括DNA密码学与云计算的集成。提出的基于DNA的加密算法采用DNA数字编码，关键组合，DNA隐肌，图形密码和数字签名技术，并由二进制编码规则加强。生物分子原理和加密方法的这种合并提供了无与伦比的安全性。这项研究标志着增强云计算的安全格局的关键大步，为坚不可摧的数据保护铺平了道路。通过严格的探索和创新，该项目旨在有效地保护数字领域。索引术语 - 密码学，数字签名，隐肌，云计算I.简介