XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System互连网络
计算机科学与工程部
1。V. Bhattacharjee Software Engg。，数据挖掘，知识工程，软计算2。Sandip Dutta密码学和网络安全，生物识别技术，网络安全，区块链，云计算中的安全性3。D. K. Mallick博士并行计算，并行体系结构，互连网络，分布式算法和WSN。4。（夫人）Aruna Jain计算机网络与安全，数据挖掘，软计算，网络工程，语音处理5。Bhaskar博士Karn Fuzzy逻辑，信息检索系统，软计算，网络法律，信息架构，知识管理，RTI，机器学习6.V. K. JHA博士数据挖掘，网络与安全，大数据分析7。K. S. Patnaik博士Engg博士，软计算，粗糙集，物联网。8。B. K. Sarkar机器学习，并行计算，遗传算法，库存控制，大数据分析。9。博士I. Mukherjee大数据，信息检索，网络挖掘和
欺骗相关大脑区域的荟萃分析连接模型
基于大脑的欺骗研究仅在二十年前就开始了，此后，欺骗范式包括各种各样的环境和反应方式。对这类研究的调查为我们的神经科学和法律知识提供了对个人欺骗他人的方式的法律知识。为此，我们使用BrainMap软件进行了激活似然估计（ALE）和荟萃分析连接性建模（MACM），以检查45个基于任务的fMRI脑部脑激活研究。欺骗性与诚实行为期间的激活可能性估计的激活揭示了7个显着的峰值作用簇（双侧岛，左上额回，双侧超边缘回和双侧额叶额叶）。荟萃分析的连通性建模揭示了包括单向和双向连接的7个区域之间的互连网络。与随后的行为和范式解码一起，这些发现暗示了超级方向的回旋作为社会认知过程的关键组成部分。
引入了
摘要。横梁开关是多阶段互连网络中的基本组件。因此，进行了这项研究是为了研究具有两个多路复用器的横杆开关的性能。使用量子点蜂窝自动机（QCA）技术和QCA Designer软件模拟了所提供的横梁开关，并根据细胞数，占用面积，时钟数和能量消耗进行了研究和优化。使用提供的横梁开关，基线网络的设计是在单元格和占用区域方面是最佳的。此外，研究并模拟了输入状态的数量，以验证基线网络的准确性。所提出的横梁开关使用62个QCA单元，开关的占用区域等于0.06µm 2，其潜伏期等于4个时钟区域，这比其他设计更有效。在本文中，使用呈现的横梁开关，基线网络由1713个单元格设计，占领面积为2.89µm 2。
电气移动的等效电路
电气移民仍然是集成电路设计的主要关注点。通过在应用电流的影响下跟踪金属线的应力来评估对电迁移的敏感性，这对于大型芯片而言可能在计算上昂贵。在过去的几年中，已经开发了且备受瞩目的大型互连网络中应力的有效方法，部分原因是它以标准线性时间传播动态系统的形式为应力动态提供了模型。在此模型的背景下，我们将证明金属线中应力和通量的动态行为与某些RC电路中电压和电流的动态行为完全相同，这些电压和电流可以很容易地为金属线构造。因此，可以通过简单地模拟Corre Sponding等效的RC电路来完成对任何金属互连结构的电气迁移评估。这为快速电路模拟的知名技术以及对RC电路的宏模型和分析的方法打开了大门，以提高大型电路中电气评估的实用方法和实用方法的能力。
神经科学中的图论
图论是数学领域图论所涵盖的主题之一，图论是由节点（有时称为顶点）通过边连接的数学结构。图论提供了一种在神经科学领域研究大脑中错综复杂的神经元互连网络的方法。在大脑网络图中，神经元由节点表示，它们的连接由边表示。研究人员可以使用图论技术来表征大脑网络的拓扑结构，并通过将网络可视化为图形来精确定位连接模式。为什么在神经科学中使用图论？图论是研究大脑组成和运作的越来越重要的工具。大脑由一个复杂的互连神经元网络组成，图论提供了一种理解该网络的技术，将其可视化为一个图形，其中神经元充当节点，它们之间的连接充当边。神经科学家可以使用图论来测量大脑网络的度分布、聚类系数和路径长度。这些特征揭示了大脑如何传递和处理信息。例如，研究表明，人类大脑具有小世界网络特征，包括高度的局部聚类和短路径
在灵活的标签中整合超薄的si死亡
在整合超薄硅在柔性膜中死亡的发展导致了新的范式。的确，由于设备的薄和灵活性，可以想象可以在任何对象围绕任何对象添加函数而不会改变其方面[1-5]。当前，在市场上主要的柔性电子产品中，组件之间的电子轨道仅具有灵活性。这是由于硅成分已经包装或太厚的事实。为了获得充分的设备，必须将硅模具变细至小于100µm。可以处理三种格式以构建灵活的电子系统：色带，面板或晶圆。前两种格式针对大型设备进行了良好的适应，较低的成本，并且允许高吞吐量。这些格式的图案分辨率是公平的。与硅晶片合作有助于实现高分辨率的集成分辨率。硅晶片非常适合灵活的风扇外包包装，这有助于建立一个混合面板基板的异质，灵活的系统，包括印刷设备和互连网络与硅电子模具，集成在小型柔性标签中。
确保智慧城市：对网络安全挑战和策略的审查
在快速的城市化和技术进步时代的摘要中，智能城市的出现向城市挑战提供了创新的解决方案。但是，将各种技术集成到城市基础设施中也使城市面临着前所未有的网络安全威胁。本评论对智能城市面临的网络安全挑战进行了全面审查，并探讨了减轻这些风险的策略。智能城市利用传感器，设备和系统的互连网络来提高效率，可持续性和公民服务。然而，这种相互联系会产生容易受到网络威胁的复杂攻击表面。主要挑战之一是在智能城市基础设施中部署的各种物联网设备范围，通常缺乏强大的安全机制。这些设备容易受到网络犯罪分子的剥削，例如数据泄露，破坏和监视。此外，智能城市系统的相互联系性质扩大了网络攻击的潜在影响，对关键基础设施，公共安全和隐私构成了重大风险。威胁行为者可以利用互连系统中的漏洞破坏基本服务，操纵数据甚至造成身体伤害。智能城市依赖于数据驱动的决策，数据的完整性和机密性成为最高问题。
关于绿色基础设施的城市规划方法的一些建议，对省Vinh City的影响
绿色基础设施总体规划必须旨在保护自然功能和生态过程，并考虑到使人们受益的生产性土地或开放空间。特别是，有必要专注于景观保护区和邻近地区（森林，河流，田野，沼泽等）。这些因素被视为绿色基础设施的基础，因为它们执行了生态系统的主要功能。在该地区支持的自然系统中分享关键作用，他们需要共同努力，以保持整个生态系统的价值和功能，这意味着这些重要领域需要连通性。互连网络的开发需要使用集线器/走廊的框架，并结合了各种土地用途。需要根据生态和土地利用计划理论建立网络设计标准，并与周围的景观保持一致。应确定并包括在分析模型中的绿色基础架构网络中的保护水平。此外，可以分析连接的网络，以确定政策制定者，计划者和设计师努力恢复的差距。丢失的枢纽/走廊的恢复对于任何绿色基础设施计划至关重要，这意味着连接建立的绿色基础设施的网络至少需要包含更改或恶化的区域。最终连接的网络计划设计应用地理术语（地图）描述。8
fedpylot：在车辆互联网中导航联合学习以实时对象检测
摘要 - 通过在密集的互连网络中启用低延迟的大数据处理，该网络构成了车辆，侵蚀，行人，行人和云。自动驾驶汽车非常依赖机器学习（ML），并且可以从边缘生成的大量感官数据中受益，这要求采取措施调和模型培训，并保留敏感用户数据的隐私。联合学习（FL）是一种有希望的解决方案，可以在车辆网络中培训复杂的ML模型，同时保护道路使用者的隐私并减轻沟通开销。本文研究了尖端Yolov7模型的联合优化，以解决数据异质性，包括不平衡性，概念漂移和标签分布偏向的实时对象检测。为此，我们介绍了FedPylot，这是一种基于MPI的轻质原型，以模拟高性能计算（HPC）系统的联合对象检测实验，在此使用混合加密，我们可以在其中维护服务器 - 客户层通信。我们的研究因素，准确性，沟通成本和推理速度，从而为自动驾驶汽车面临的挑战提供了平衡的方法。我们证明了FL在IOV中的适用性的有希望的结果，并希望FedPylot将为将来研究联合实时对象检测提供基础。源代码可在https://github.com/cyprienquemeneur/fedpylot上获得。
通过机器学习的环境监视 -
摘要：我们介绍了使用相互联系的光网络进行早期地震检测和定位，从而利用了现有的陆地纤维基础架构。采用波板模型，我们整合了从七个地震中的实际地面位移数据，幅度从四到六个地震范围从四到六个地震，以模拟纤维电缆中的应变，并收集大量的光偏光演化数据。这些模拟有助于增强经过训练和验证的机器学习模型，以检测地震破坏性表面波之前的主要波浪到达。验证结果表明该模型的精度超过95％。然后对机器学习模型进行M4.3地震测试，以智能传感网格利用了三个相互连接的网络网络。每个网络都配备了一个感应纤维，可与三个不同的地震站相对应。目的是确认跨互连网络的地震检测，通过三角测量方法定位震中坐标并计算纤维到纤维到调的距离。此设置允许在靠近Epicenter地点的市政当局的市政当局发电的预警，并延伸到较远的地方。模型测试显示检测主要波和一秒钟检测时间的精度为98％，可为附近21 s的区域提供对策，在更遥远的区域中延伸至57 s。