XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System指纹识别
更多地研究有关DNA指纹识别
总而言之，重组胰岛素的产生涉及使用基因工程技术将人类胰岛素基因插入细菌或酵母细胞中，然后产生胰岛素蛋白。最终的产品是高度纯净的，广泛可用的，通常比传统胰岛素便宜。但是，生产过程很复杂，需要专业的设备和专业知识。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
DNA的DNA指纹识别日期棕榈（Phoenix dactilifera L.）...
抽象的日期棕榈（Phoenix dactylifera L.）是一种开花植物，以其可食用的甜果实而种植。这是一种具有单性花的雌雄同体的植物。在耕种中，需要大量的雌性树木，只有少量的雄性树木。然而，由于开花前的表型确定困难，需要4到5年，因此需要采取另一种遗传方法来减少这个问题。因此，进行了这项研究，以研究随机扩增多态DNA（RAPD）技术作为早期植物性别确定该植物的遗传工具的潜力。种植棕榈种子，直到种植年轻的叶子和嫩叶。DNA。使用六个不同的RAPD引物进行聚合酶链反应（PCR）扩增，并将所得的PCR产物在2％琼脂糖凝胶上解析2小时。使用凝胶上的带状模式将样品的结果与男性阳性对照进行比较。这项研究的发现清楚地表明，雄性和女幼苗之间的带状模式差异。因此，将RAPD用作指纹日期的常规遗传工具将有助于种植适当的雌性棕榈植物，从而减少时间浪费并增加投资回报率。关键字：日期棕榈；指纹；植物性别； RAPD
射频指纹识别的机器学习
摘要在射频指纹识别中，根据其模拟缺陷来识别传输无线电信号的设备。尽管传统上通过构建模型和识别信号中的特征来执行识别，但最终的状态通常依赖于机器学习。在数据驱动的技术中，机器学习模型提取了信号的功能，并将它们进行相应的分类。神经网络（NN）是机器学习分类器中的一种流行选择。射频信号本质上是复杂的值，因此通常适当地将复杂的值得值的操作应用于它们。更准确地说，应适当的方法用于与真实和虚部相关的非圆形信号。同相正交（IQ）不平衡是一种信号障碍，可导致信号中的非圆形性。在本主论文中，分别在两个不同的神经网络的帮助下研究了射频指纹分类，分别使用了实用值或复杂的信号处理。使用智商效果的非圆形射频指纹数据模拟用于分类。检查了两个神经网络的性能的差异，以及它们在可训练参数的数量方面的稳健性，即NN的大小和训练数据的大小。基于结果，在对非圆形射频指纹信号进行分类时，复杂值的神经网络在分类时具有鲁棒性，因为当NN大小变化时，它们在分类准确性方面显示出较小的变化。另一方面，实值神经网络的分类精度高度取决于NN的大小。因此，建议使用复杂值的神经网络来分类非圆形射频指纹数据。
Q-ID：通过指纹识别实现轻量级量子网络服务器识别
摘要 — 量子网络由相互连接的量子服务器组成，这些服务器能够进行通信和协作以完成计算任务。该网络中的量子服务器必须相互识别和验证。例如，当量子服务器打算在另一台机器上执行计算任务时，量子服务器必须验证其他量子服务器的真实性，以保持对委托计算的信心。虽然已经提出了几种对这些量子计算机进行指纹识别的方法，但许多方法都需要大量资源，目前并不实用。为了解决这个问题，我们引入了 Q-ID，这是一种轻量级的指纹识别方法，可以准确识别量子计算需求可忽略不计的量子服务器。Q-ID 通过在两个不同的噪声级别上运行用户的任务电路来运行，并使用由此产生的性能差距作为量子服务器的唯一标识符。此外，我们还开发了一种误差演化算法，允许用户在本地估计这种性能差距。通过将估计的差距与实际差距进行比较，用户可以有效地识别或区分网络中的量子服务器。我们在 IBM 量子平台上的实验展示了我们方法的有效性和优势。索引术语 — 量子指纹识别、量子网络、量子计算、误差演化
大脑指纹识别：行为科学的回顾...
摘要 脑指纹识别是一种新型神经科学技术，它分析大脑对某些刺激的反应以发现隐藏的信息。脑指纹识别由劳伦斯·法威尔博士于 20 世纪 90 年代初发明，已在刑事司法、欺诈检测和市场研究等多个领域广受欢迎。脑指纹识别的核心原理依赖于对响应特定刺激（例如犯罪现场细节或与调查相关的关键信息）而产生的事件相关电位 (ERP) 的分析。研究人员改进了基于 ERP 的范例，结合了功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 等先进的神经成像技术，从而提高了脑指纹识别结果的准确性和可靠性。这篇评论文章对脑指纹识别进行了彻底的分析，包括有关其历史发展、技术、指导原则、工作原理、方法和工作程序、潜在优势、劣势、应用范围、非侵入性神经科学仪器的伦理问题的信息。显然，脑指纹识别技术已经取得了长足的发展，为法医应用提供了一条有希望的途径。随着研究不断完善技术并解决伦理问题，脑指纹识别技术有望彻底改变刑事调查和法庭程序，为追求正义和真相做出贡献。
一个新型的物联网信任模型利用完全分布的行为指纹识别和安全委托
人们日常生活中普遍存在和大量物联网应用程序（IoT）应用使这种情况成为网络威胁的非常关键的攻击表面。在硬件和软件特征方面，相关实体的高异质性不允许定义统一，全球和有效的安全解决方案。因此，研究人员已经开始研究新的机制，其中超级节点（网关，轮毂或路由器）分析了目标节点与网络中其他同行的相互作用，以检测可能的异常。这些策略中的最新策略是基于对物联网中节点行为的指纹建模的分析。然而，现有的解决方案并不能应付参考方案的完全分布性质。在本文中，我们尝试通过设计一种新颖且完全分布的信任模型来利用点对点设备的行为指纹，分布式共识机制和区块链技术来提供贡献。在我们的解决方案中，我们解决了将智能事物配备安全机制的非平凡问题，并通过其邻居以及网络中对象的信任度在与之交互之前。除了对框架的详细描述之外，我们还说明了与之相关的安全模型以及进行评估其正确性和性能的测试。
DNA指纹识别中的挑战和解决方案：样本质量，数据分析和解释
Pratibha Tiwari doi博士：https：//doi.org/10.33545/26174693.2024.v8.i1d.401摘要DNA指纹，这是一种较重要的挑战，是质量分析的，是概念分析的，是遗传学研究的摘要。本文深入研究了这些挑战，突出了样品污染，DNA降解和混合DNA样品的复杂性等问题。它还探讨了数据分析的局限性，这是由于遗传数据的复杂性和当前分析软件的限制。此外，本文讨论了解释挑战，包括道德问题，隐私问题以及误解结果的潜力。为了解决这些问题，本文介绍了各种解决方案，例如用于DNA收集和恢复的高级技术，用于更精确的数据分析的软件中的开发以及实施标准化协议以解释。此外，讨论了自动化在增强准确性和专业培训的重要性中的作用。通过研究DNA指纹识别的挑战和解决方案，提供了对该领域及其未来前景的全面概述，并提供了文章的简洁摘要，概述了DNA指纹领域的问题和解决方案。关键字：DNA指纹，DNA样本，法医学，分析，现代法医学领域中的介绍，DNA指纹作为基石技术，彻底改变了我们在犯罪调查，亲子关系纠纷和遗传学研究中对犯罪研究的认同方式。自成立以来，这种强大的工具一直在解决曾经被认为无法解决的许多情况下。但是，与任何科学技术一样，DNA指纹并非没有挑战。本文旨在阐明与DNA指纹识别相关的复杂性和障碍，特别是专注于样本质量，数据分析和解释的问题，这对于准确可靠的结果至关重要[1，5]。样品质量是DNA指纹的基石。DNA样品的完整性决定了最终结果的准确性。挑战来自各种来源，例如环境退化，污染以及处理混合或有限的DNA样品的复杂性。这些问题可能会导致歧义或错误的结果，从而在法医研究中构成重大障碍。DNA数据的分析是另一个充满挑战的领域。复杂遗传数据的解释需要复杂的软件和分析技能。但是，当前技术的局限性和人为错误的风险可能会导致数据误解，这对法律和道德领域产生了严重的影响。此外，对DNA指纹结果的解释是一个微妙的过程，通常受到道德考虑，隐私问题和滥用潜力的影响。解释的准确性和可靠性至关重要，因为它们在法律判断和个人事务中可能会产生深远的影响。应对这些挑战对于DNA指纹识别的持续成功和可靠性至关重要。本文将探讨为克服这些障碍而开发的各种解决方案，包括用于样本收集和保存的高级技术，数据分析软件的改进以及实施标准化的解释协议。此外，将强调对该领域专业人士的培训和教育的重要性，强调了技术和专业知识不断发展的必要性。
基于指纹识别的混合量子室内定位...
摘要 本文介绍了一种使用混合量子深度神经网络模型 (H-QDNN) 来提高室内定位精度的方法。为了提高基于当代技术的室内定位精度，我们结合了量子计算 (QC) 和深度神经网络 (DNN) 的优势。QC 的优势在于可以加速训练过程，并通过量子叠加和纠缠高效处理复杂的数据表示，而 DNN 则以能够提取有意义的特征和从数据中学习复杂模式而闻名。所提出的模型可以使用小型数据集进行训练，从而减少对大量数据的需求，这在室内定位中尤其有用，因为在室内定位中，数据收集可能耗时且资源密集。为了评估我们提出的方法的有效性，我们进行了广泛的实验并与现有的最先进方法进行了比较。结果表明，与传统技术相比，H-QDNN 模型显著提高了室内定位精度。此外，我们还深入了解了有助于提高性能的因素，例如所使用的量子启发算法和混合指纹的集成。