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使用先进的 AIE 材料选择性检测水体系中的钍 (IV)
钍 (Th) 是一种天然放射性元素，对印度战略核能计划至关重要，由于其放射性和化学毒性，也对健康构成重大风险。准确检测水中的钍不仅对环境监测和健康安全至关重要，而且对于确保其在原子能部计划中的安全和可持续利用也至关重要。ICP-MS 等传统检测方法需要复杂的设置，而光学传感器则提供经济高效、简单且具有选择性的解决方案。然而，由于需要水溶性、低背景荧光荧光团，因此在 100% 水性介质中实现基于聚集诱导发射 (AIE) 的有效 Th(IV) 开启感应一直是一项挑战。
Salesforce Shield平台加密体系结构
外部密钥管理（EKM）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20带上自己的钥匙（byok）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21仅缓存键。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21外部密钥管理流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22拜克租户秘密流程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24仅缓存键流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25加密信息流带有密钥推导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
Dashlane的安全原理和体系结构
在将每个人的库存储在其服务器上之前，Dashlane使用广告加密标准（AES）256位加密对其进行加密。访问保险库需要一个用户主密码，该密码仅是帐户持有人知道的，或者对于无密码用户，是机器生成的唯一密码。在这两种情况下，此密码均未存储在Dashlane的服务器上，而Dashlane Employees无法访问。dashlane使用单独的用户设备密钥来验证其服务器上的每个人。当某人创建一个新的Dashlane帐户或启用用于数据同步的Additional设备时，Dashlane首先通过通过注册的电子邮件地址或手机号码发送令牌来验证授权用户，然后自动生成用户设备密钥。对于无密码登录，访问Additional设备的访问是由已注册设备的授权来调节的，因此无需通过电子邮件或移动设备发送令牌。
人工智能和机器学习应用程序的高性能VLSI体系结构
人工智能（AI）和机器学习（ML）应用程序是通过高性能VLSI架构加速的，这允许在广泛的学科中实时推理，分析和决策。在本文中检查了VLSI体系结构的设计，开发和实施，重点是可扩展性，效率和实用性。该研究的主要目标是检查建筑范式，优化策略，节能设计概念，绩效评估方法以及对AI和ML的高性能VLSI体系结构的实际用途。对AI和ML应用的VLSI设计的研究，案例研究和政策含义的彻底分析都是方法论的一部分。主要发现强调了高性能VLSI架构的各种建筑范式，优化策略以及实际使用，以及实施困难和政策后果。政策后果强调了道德审议，遵守法规和国际合作在保证人工智能和机器学习的认真和公平应用方面的重要性。通过对高性能VLSI体系结构对AI和ML应用的设计，优化，部署和政策含义提供见解，这项研究促进了我们对这些技术以及AI-Driven技术领域的集体理解。由于这种融合，已经出现了专门为AI和ML应用设计的高性能计算平台的新时代。近年引言由于机器学习（ML）和人工智能（AI）与VLSI（非常大规模的集成）体系结构的融合，计算范例发生了重大变化。由于不断需要更多的处理能力来处理大量数据并运行复杂算法，并以前闻所未闻的效率运行复杂的算法，工程师和学者正在调查新的VLSI体系结构，这些vlsi体系结构承诺无与伦比的性能（Ande，2018）。
双级控制体系结构，用于过度驱动自动驾驶汽车的稳定性，路径和能源经济
摘要 - 配备了四个独立的轮毂电动机的自主车辆，赋予了有益的设计灵活性，并使系统过度插入。扭矩分配渗透的策略决定了系统的性能，并标志着其能耗。在本文中，从车辆性能和能源消耗的角度开发了两个完整的新型控制体系结构。通过合并两个不同的控制水平来采用级联的控制策略。高级通过基于线性参数变化（LPV）系统框架中的最佳H∞控制的集中式方法来区分，以及基于问题解耦的分散方法，其中提出了使用超级扭转滑动滑动模式（STSM）控制的解决方案。两种方法均由决策层监督，以促进关键驾驶情况下的稳定目标。在低级别，使用原始扭矩分配策略实现了基于直接偏航控制（DYC）以及速度控制的稳定性控制。已经设计了一组全面的多四个多目标策略，以提议的扭矩分配配置为中心。这些策略涵盖了动态在线优化，使用高效的顺序二次编程（SQP）方法进行了专业解决，以及基于数据驱动的算法的唯一离线优化。在Simulink/Matlab和Scaner TM Studio车辆动力学模拟器之间的关节模拟中，对所提出的架构进行了测试和验证。模拟结果表明，在自动驾驶的轮驱动电动汽车的高水平和低水平上，稳定性，稳定性和能源效率都有很大的提高。
新兴股票市场分析的卷积深钢筋学习体系结构
在复杂而充满活力的股票市场格局中，投资者试图优化收益，同时与价格波动相关的微型风险。已经提出了各种创新方法，以通过考虑历史趋势和社会因素来实现高利润。尽管取得了进步，但预测市场动态仍然是一个持续的挑战。这项研究介绍了一种新颖的深入增强学习（DRL）体系结构，以有效地预测股票市场的回报。与需要手动功能工程的传统方法不同，拟议的模型利用卷积神经网络（CNN）直接处理每日股票价格和财务指标。该模型通过用卷积层替换传统的Q-表，解决了培训期间过度拟合和数据稀缺问题。优化过程最小化了平方误差的总和，从而提高了词典的准确性。实验评估证明了该模型的鲁棒性，在短期和长期视野中，在买卖策略上实现了67％的方向准确性。这些发现强调了该模型在浏览复杂市场环境中的适应性和有效性，从而在财务预测方面取得了重大进步。
机器人的体系结构CSC_5RO14_TA
Header header # Header timestamp should be acquisition time of image # Header frame_id should be optical frame of camera # origin of frame should be optical center of camera # +x should point to the right in the image # +y should point down in the image # +z should point into to plane of the image # If the frame_id here and the frame_id of the CameraInfo # message associated with the image conflict the behavior is undefined
从几个副本中学习量子多体系统
通过测量来估计量子态的物理性质是量子科学中最基本的任务之一。在这项工作中，我们确定了状态的条件，在这些条件下，可以从与系统大小呈多项对数关系、与目标可观测量的局部性呈多项式关系的副本数推断出状态所有准局部可观测量的期望值。我们表明，与最先进的断层扫描协议相比，这可证明副本数量呈指数级增长。我们将最大熵方法与经典阴影和量子最优传输等新兴领域的工具相结合，从而实现了我们的结果。后者使我们能够根据可观测量的局部性以及我们对一组固定少体可观测量的期望值的近似程度，对估计可观测量期望值时产生的误差进行微调。我们推测我们的条件适用于所有表现出某种形式的相关性衰减的状态，并针对其中的几个子集建立了该条件。这些包括广泛研究的状态类别，例如任意超图上的局部交换哈密顿量的一维热和高温吉布斯状态或浅电路的输出。此外，我们展示了最大熵方法在样本复杂度之外的改进，这些改进是独立感兴趣的。这些包括确定可以有效执行后处理的机制以及多体状态协方差矩阵条件数的新界限。
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。