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混合平行性图像加密算法基于修改的洪水
摘要：图像加密是我们当前数字时代的重要领域，在保护信息和提高数据质量方面发挥了重要作用。加密保护隐私并增强各种应用程序的安全性，例如通信，云存储和数字传输。随着图像的大小和复杂性的增加，在图像处理和加密中使用并行方法的重要性变得更加突出。这些方法允许利用现代设备中可用的多个处理能力，例如多核处理器，从而提高了处理大数据集的效率和速度。在本文中，我们提出了一种修改的池化算法和一种混合平行的方法来克服传统的Blowfish algorithm的已知弱点。首先，我们使用pascal矩阵来置换图像像素，并且该操作的结果用作对洪水算法修改版本的输入。在此版本中，使用混合混乱方法对P矩阵进行了修改，从而改善了加密过程。此外，该加密是使用混合并行处理方法实施的，从而提高了数据处理的性能和效率。使用来自USC-SIPI和CVG-AUGR数据库的测试图像（256*256）显示测试和结果。是更快的结果和更安全的加密。此外，达到加密和解密的平均执行时间（0.00618ms，0.003292 ms）信息熵筛选速率达到7.99735，接近8。的最佳比率，NPCR和UACI达到（99.639，99.639，33.42825）。该算法已经达到了很高的安全性。
糖尿病性肾病和糖尿病性视网膜病中的并行性和非平行性
糖尿病性肾病（DN）和糖尿病性视网膜病（DR），作为糖尿病的微血管并发症，目前是成人劳动人群末期末期肾脏疾病（ESRD）和失明的主要原因，并且在成人劳动人群中，它们是社会和经济burdens的主要公共卫生问题。在发生和发育过程中两者之间的平行性表现在引起疾病的危险因素和发病机理的高重叠，合并症的高率，相互预测的效果以及药物临床中的部分一致性。然而，由于两个器官，眼睛和肾脏具有独特的内部环境和生理过程，每个器官都具有特定的内部环境和生理过程，并且由于不同的病理变化和对各种影响因素的响应，因此识别两种并行的dn平行性和不平行性，因此，目标器官具有不同的病理变化和响应，因此具有不同的病理变化和响应。疾病并提供早期诊断，有关药物使用的临床指导的参考以及新药的开发。
自然视觉中局部平行性的神经相关性
人类观察者可以快速感知复杂的现实世界场景。将视觉元素分组为有意义的单元是此过程不可或缺的一部分。然而，到目前为止，感知分组的神经基础仅通过简单的实验室刺激进行研究。我们在此揭示了一种重要的感知分组线索——局部平行性的神经机制。使用一种新的图像可计算算法来检测线条画和照片中的局部对称性，我们操纵了现实世界场景的局部平行性内容。我们从 38 名人类观察者在观看操纵场景时通过功能性磁共振成像 (fMRI) 获得的大脑活动模式中解码了场景类别。与海马旁回 (PPA) 中的弱局部平行性相比，包含强局部平行性的场景的解码准确度明显更高，这表明平行性在场景感知中起着核心作用。为了研究平行信号的起源，我们对公共 BOLD5000 数据集进行了基于模型的 fMRI 分析，寻找激活时间过程与实验参与者观看的 4916 张照片的局部平行内容相匹配的体素。我们发现视觉区域 V1-4、PPA 和后压部皮质 (RSC) 中的平均局部对称性存在很强的关系。值得注意的是，与平行相关的信号首先在 V4 中达到峰值，表明 V4 是从视觉输入中提取平行的位点。我们得出结论，局部平行是一种感知分组线索，影响整个视觉层次的神经元活动，大概从 V4 开始。平行在 PPA 中场景类别的表示中起着关键作用。