XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System体系结构
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
零信任体系结构在现代网络安全中的作用...
摘要。网络威胁的复杂性和复杂性日益增加，使传统的基于周边的安全模型不足以保护现代数字基础架构。零信任体系结构（ZTA）已成为一种变革性的网络安全框架，该框架以“永不信任，始终验证”的原则运作。与依靠隐式信任的常规安全模型不同，ZTA执行严格的身份验证，持续监视，最小特权访问和微分割以减轻与未经授权访问和威胁横向移动相关的风险。通过整合人工智能（AI），机器学习（ML）和行为分析等技术，零信任可以增强威胁检测，减少攻击表面并确保跨云，本地和混合环境的主动安全姿势。本文探讨了零信任体系结构的核心原则，实施策略和利益，以及其网络安全方面的挑战和未来趋势。此外，它强调了现实世界中的应用和案例研究，这些应用程序证明了ZTA在保护关键资产免受高级网络威胁的有效性。通过采用零信任方法，组织可以显着提高网络攻击的韧性，并确保在不断发展的威胁格局中进行强大的数据保护。
零信任体系结构在现代网络安全中的作用...
摘要。网络威胁的复杂性和复杂性日益增加，使传统的基于周边的安全模型不足以保护现代数字基础架构。零信任体系结构（ZTA）已成为一种变革性的网络安全框架，该框架以“永不信任，始终验证”的原则运作。与依靠隐式信任的常规安全模型不同，ZTA执行严格的身份验证，持续监视，最小特权访问和微分割以减轻与未经授权访问和威胁横向移动相关的风险。通过整合人工智能（AI），机器学习（ML）和行为分析等技术，零信任可以增强威胁检测，减少攻击表面并确保跨云，本地和混合环境的主动安全姿势。本文探讨了零信任体系结构的核心原则，实施策略和利益，以及其网络安全方面的挑战和未来趋势。此外，它强调了现实世界中的应用和案例研究，这些应用程序证明了ZTA在保护关键资产免受高级网络威胁的有效性。通过采用零信任方法，组织可以显着提高网络攻击的韧性，并确保在不断发展的威胁格局中进行强大的数据保护。
R4，R5，R7，R8：ARM®Cortex-R体系结构培训
Arm, Thumb, Thumb-2 Instruction Sets - Arm v4, v4T, v5, v6 instruction set - Thumb instruction set - v7 Thumb-2 instruction set - Data barriers, instruction barriers - Synchronization, load/store exclusice instructions - ARM/Thumb interworking - Assembler directives
差距分析和拟议的基于区块链的体系结构
摘要：可再生能源的异构和分散的性质对于传统和集中式IT网格基础设施而言实在是太多了。区块链技术可以解决许多相关的挑战。本文概述了网格系统基础架构的最新技术层，这是一种使用区块链技术的未来状态和GAP分析。本文还为支持区块链的未来状态以及使用区块链技术，能够确保凭证和智能合约的拟议混合体系结构提供了一系列建筑要求。该体系结构可以唯一支持对可再生能源至关重要的技术层，包括系统体系结构，注册表，网格管理，计费，隐私和互操作性。
优化雾计算体系结构的绿色能源消耗
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分，并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案，以提高其能源效率并降低其环境影响。然而，随着新要求的引入，特别是在延迟方面，云互补的架构正在出现：雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而，它对能源消耗的影响通常被忽略，尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合，展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹，我们的仿真结果表明，在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外，在此上下文中，计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。
OpenShift容器平台4.17体系结构
要控制对OpenShift容器平台群集的访问，群集管理员可以配置用户身份验证，以确保仅批准的用户访问群集。要与OpenShift容器平台群集进行交互，必须使用OpenShift容器平台API进行身份验证。您可以通过在请求中向OpenShift容器平台API提供OAuth访问令牌或X.509客户端证书来验证。
使用认知负载测量来设计智能学习系统的新体系结构
1。简介教育中的人工智能（AIED）和辅助技术（AT）旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性，以提出一个智能学习环境，利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法，这些方法是由计算机支持的学习（Kirschner和Gerjets，2006）和以学生为中心的学习（Calder，2015）。在计算机支持的学习中，学习内容的适应性很简单，因为它为实施适应算法提供了合适的背景（Spüler等，2016）。尽管有多种学习环境，例如Iweaver（Wolf，2003），Inspire（Papanikolaou等，2002）或Colcularis（Käser等，2013），试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中，这些系统本质上是基于所谓的教学剂（PA），这些教学剂（PA）以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用，这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块（Moreno等，2001; Kim and Baylor，2006; Hooshyar等，2015），即域模块，学习者模块，教学模块和界面模块。在一般情况下，域模块代表特定领域的专家知识。（2）干扰？它不仅包含获得技能的专业知识，而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识，知识，认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育，教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题（1）为什么要干扰？和（3）如何干预？交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面，它决定了系统用于传输信息的最终形式。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多