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4.1 几何形状………………………………………………………………………………....... 32 4.2 材料模型………………………………………………………………………………...…... 33 4.3 接触建模…………...………………………………………………………..…………....34 4.4 风扇叶片的预加载………………………………………………....………..………... 34 4.5 鸟撞击模型设置………………………………………………………………..…….. 35 4.6 4 磅鸟撞击分析………………………………………………………...………….. 36 4.7 8 磅鸟撞击分析…………………………...……………………………………….. 39
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我们研究统计亚组公平性审核分类的问题。Kearns等。 [20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。 基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。 如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。 不幸的是，Kearns等人的减少。 是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。 在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。 在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。Kearns等。[20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。不幸的是，Kearns等人的减少。是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。
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摘要 - 视频数据是最容易访问的信息手段。这项研究的目的是使用RC4钥匙发生器结合Beaufort和Vigenere替代密码，以生成通过Web在数据传输过程中抗攻击的加密视频。Vigenere加密算法和Beaufort芯片机是一种经典的加密算法，其相同的宣传字符并不总是形成相同的密码字符，这意味着所得的密码能够掩盖纯文本模式。RC4是用于制造Keystream的流密封加密算法。发现对30个AVI视频文件的研究结果发现加密和解密过程是成功的。视频框架文件大小与加密和解密的计算时间成正比。对三个视频数据样本测试数据组的测试结果获得了17分17秒的加密所需的平均时间，并获得了17分40秒的解密。随机加密质量，其中三组的音频给出了平均MSE±15883和PSNR±0.612 dB。MSE 0和PSNR无限证明了完美的解密质量。Beaufort和Vigenere芯片机与RC4密钥生成器的组合强烈建议通过Web进行数据传输过程。关键字：视频加密，Avi，Vigenere，Beaufort，RC4。摘要 - 视频数据是最广泛访问的信息介质。这项研究的目的是使用RC4密钥生成器将Beaufort和Vigenere替换量牌组合到生产者加密视频中，该视频在网络上可以在数据传输数据期间抗攻击。Vigenere和Beaufort Cipher加密算法是经典的加密算法，其中相同的明文字符并不总是形成相同的密码字符，这意味着所产生的密码能够掩盖宣传模式。rc4是一种用于键流创建的流密码加密算法。对30个AVI视频文件的研究结果表明，加密和解密过程是成功的。视频框架文件的大小与加密和解密计算时间成正比。测试三组测试样本视频数据的结果获得了17分钟17秒的加密所需的平均时间和17分40秒的解密。随机加密的质量，其中三组的音频的平均MSE为±15883，PSNR为±0.612 dB。MSE 0和无限PSNR证明了完美的解密质量。Beaufort和Vigenere Cipher与RC4密钥生成器的组合强烈建议通过Web进行数据传输过程。关键字：视频加密，Avi，Vigenere，Beaufort，RC4
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对话作者： - Soumya Mazumdar 1摘要： - 越来越多地将汽车残骸视为一个主要的安全问题；这些碰撞的损害和死亡报告经常出现。还有更多的行人在城市和高速公路上被汽车事故杀害。此外，自动驾驶汽车经常杀死野生生物，这些野生生物进入大自然储备。一个人不能将数字放在生活成本上，但自动事故损害了资产。这项研究着眼于创建和使用完整的避免碰撞系统，目的是通过使用尖端技术来提高车辆安全性。建议的系统包括一个酒精探测器，以停止由醉酒驾驶引起的事故，眨眼传感器以识别驾驶员的疲倦以及一个超声波距离传感器，以实现自动制动和避免碰撞。这些传感器是无缝集成的，以确定可能的交通危险并启动必要的反应，而无需依赖驾驶员的参与，这要归功于使用Arduino MicroControllers。在研究中讨论了系统的设计，方法论和实验发现，这也显示了这种综合方法在减少道路事故时的成功程度。这项研究通过使以前仅在昂贵的汽车中可用的尖端安全功能民主化来提高道路安全性的全球目标。关键字： - 酒精检测器，Arduino微控制器，避免碰撞系统，驾驶员疲劳检测，眼睛眨眼传感器，道路安全，超声波距离传感器，车辆安全。
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1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。 摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。 该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。 利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。 计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。 这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。 主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。 使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。 数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。 图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。 使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。转移学习技术为垃圾分类任务优化了这些模型。分类涉及使用使用优化算法（如随机梯度下降（SGD）和ADAM）进行标记的数据训练改良的CNN模型。诸如非最大抑制（NMS）之类的后处理技术解决了生产预测并消除重复的信号。实验结果证明了该算法在准确分类和识别废物类型方面的有效性，从而对废物管理工作产生了重大贡献。未来的研究指示包括实时实施，可伸缩性以及与机器人系统的集成，用于工业和城市环境中的自主废物管理。关键字：计算机视觉，CNN模型，Python，Yolo模型，优化铝制。
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噬菌体是感染细菌并使用其宿主机械复制的病毒。它们是生物圈中最普遍，最多样化的生物学实体之一，具有较长的进化史。由于抗菌素耐药性（AMR）水平的增加和新发育的抗生素数量减少，人们对噬菌体治疗剂的兴趣更新。噬菌体在食品安全，水质，生物防治，疫苗和全球营养周期中也有应用。细菌和噬菌体都采用内部和外部自卫策略相互竞争，从而驱动基因组进化。虽然已经对许多噬菌体基因组进行了测序和注释，但噬菌体的蛋白质组学和脂肪组谱却几乎没有被探索，尤其是在感染阶段和溶酶体方面。本评论强调了在添加机器学习等工具的情况下，需要在-omics级别表征噬菌体 - 宿主关系。通过进一步了解噬菌体及其宿主之间的动态相互作用，可以利用合成生物学来设计新的解决方案，以应对我们当前的全球健康，农业和环境挑战。
