XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System圆圈
复杂圆圈中的连续对数，用于后...
经典加密基础的基础是建立在难以内向的数学概率上的，例如离散对数和整数分解。这些问题构成了许多广泛使用算法的基础，包括Diffie-Hellman（DH）[3]，ECDSA，El-Gamal和椭圆曲线（EC）[2]。但是，量子计算机的出现对这些加密系统构成了重大威胁。算法（例如Shor [1]）使量子系统能够有效地解决离散对数和整数分解问题，从而破坏了这些协议的安全性。应对这些挑战，我们提出了一种基于统一根和复杂圆圈的连续对数的新型加密方法。通过利用该框架的几何和光谱特性，我们的方法为将经典的加密算法适应后的量词时代提供了强大的基础。这种方法不仅保留了传统系统的关键原则，而且还引入了对量子攻击的抗性新结构，为未来的加密设计发展铺平了道路。
使用Harmony搜索算法和快速圆圈拟合BLOB检测
可以轻松实施，并且基于虹膜的用户身份验证方法可以保证其高稳定性和可重复性。生物识别技术的开发在银行业务中特别可见，在银行业务中，它被用来将用户授权为身份验证阶段之一。提出的术语方法可以用作检测学生或虹膜早期疾病症状的阶段之一，这证明了其普遍性。所开发的方法可能对诸如周围的疾病有帮助[1]。该方法的另一个重要应用可能是学生在黄斑病理学研究中的位置[2]。使用我们的方法检测到的学生区域与其大小无关。实验图像具有不同大小的学生 - 学生区域的确切确定可能有助于分析病变。我们证明所提出的方法可确保在分割过程中提高效率。使用HSA在眼睑边界的近似中给出了令人满意的结果。检测由我们开发的虹膜内部边界的方法允许以高精度检测学生的边界，即使学生由于记录的图像或疾病的不完美而没有圆形的形状。学生检测和分割算法是使用形状和颜色检测器的另一种方法。该出版物中提出的解决方案已在ubiis.v1数据库[3]，mmu.v1数据库[4]，Miles [5]上测试。值得注意的是，可以在人眼的其他结构上进行人类的识别和认证。出版物介绍了基于人眼的视网膜的细分和用户识别过程的一个很好的例子。虹膜分割算法的特征是高精度。不幸的是，使用用于此目的的机器学习的方法需要耗时的培训。另一方面，使用经典图像处理的人要么很难进行，要么仅在一组图像上进行了测试。更重要的是，作者仅在一个数据库上测试了一些分割算法，这并不能使研究完成。应考虑虹膜分割算法实施的可用性和简单性的问题。我们的任务是为学生和虹膜开发一个简单快速的眼睛结构细分，并检查创建的系统是否符合人类识别系统的标准和要求。为此，我们使用了修改，随时可用的算法来实现高精度的操作。我们将我们开发的方法与本出版物中讨论的四项精选作品进行了比较，在虹膜分割过程中获得了更好的结果。
美国众议院修正案： - 蓝色圆圈
第 131 节 禁止为退役 MQ-1 捕食者飞机提供资金。第 132 节 禁止为退役 U-2 飞机提供资金。第 133 节 禁止为退役 A-10 飞机提供资金。第 134 节 禁止取消或修改 C-130 飞机的航空电子设备现代化计划。第 135 节 限制为退役空军飞机提供资金。第 136 节 限制为退役 E-3 机载预警和控制系统飞机提供资金。第 137 节 限制为剥离或转让 KC-10 飞机提供资金。第 138 节 限制为转让空军 C-130H 和 C-130J 飞机提供资金。 139. 限制空军 KC-135 加油机转让资金。第 140 节。关于 C-130 飞机的报告。第 141 节。关于 F-16 飞机状况的报告。第 142 节。关于 T-1A 飞机现代化或替换方案的报告。第 143 节。关于空射巡航导弹能力状况的报告。