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World File Search System指纹识别
DNA指纹识别是识别特定个体
1。通过使用清洁剂通过施加大量压力来“挤出” DNA，将所讨论的DNA与核中其余的细胞材料分离出来。2。使用一种或多种限制性酶将DNA切成几个不同大小的部分。3。通过“大小分馏”对DNA片进行排序，是通过凝胶电泳来完成的。（将DNA倒入凝胶中，例如琼脂糖，并向凝胶施加电荷，底部的正电荷在顶部的负电荷。由于DNA的电荷略有负电荷，因此DNA的部分将被吸引到凝胶底部。但是，较小的碎片将能够比较大的碎片更快，从而向下移动。因此，不同尺寸的DNA将按大小分开，较小的碎片向底部和较大的碎片朝上。 ）
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。
指纹识别您的呼吸缅因州与……的爱恨交织关系
缅因大学位于缅因州奥罗诺，是该州的土地赠与和海洋赠与机构。缅因大学通过其明确的全域教学、研究和公共服务拓展使命服务于其所在州。缅因大学提供 90 个四年制、61 个硕士学位和 24 个博士学位课程，提供缅因州最多样化和最先进的课程选择。卡内基教学促进基金会将缅因大学归类为博士研究型大学，这是最高等级。
指纹识别您的呼吸缅因州与……的爱恨交织关系
缅因大学位于缅因州奥罗诺，是该州的土地赠与和海洋赠与机构。缅因大学通过其明确的全域教学、研究和公共服务拓展使命服务于其所在州。缅因大学提供 90 个四年制、61 个硕士学位和 24 个博士学位课程，提供缅因州最多样化和最先进的课程选择。卡内基教学促进基金会将缅因大学归类为博士研究型大学，这是最高等级。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
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。
通过基于 fNIRS 的大脑功能网络指纹识别个体
基于脑功能网络 (BFN) 的个体识别近年来吸引了大量的研究兴趣，因为它为身份验证提供了一种新颖的生物特征识别，同时也提供了一种在个体层面探索大脑的可行方法。先前的研究表明，可以通过从功能性磁共振成像、脑电图或脑磁图数据估计出的 BFN 指纹来识别个体。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种新兴的成像技术，通过测量血氧浓度的变化来对大脑活动做出反应；在本文中，我们研究基于 fNIRS 的 BFN 是否可以用作识别个体的“指纹”。具体而言，首先使用 Pearson 相关性根据预处理的 fNIRS 信号计算 BFN，然后使用最近邻方案匹配不同个体之间估计的 BFN。通过在开放的 fNIRS 数据集上进行实验，我们有两个主要发现：（1）在交叉任务（即休息、右撇子、左撇子手指敲击和脚敲击）的情况下，BFN 指纹通常可以很好地进行个人识别，更有趣的是，（2）交叉任务下的准确率远高于交叉视图（即氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白）下的准确率。这些发现表明，基于 fNIRS 的 BFN 指纹是一种潜在的个人识别生物特征。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
英国移民当局可以使用DNA指纹识别
，我们在超导电路中提出了一个循环函数的方案，该电路由三个约瑟夫森交界环和三个函数组成。在这项研究中，我们通过从基本边界条件中得出有效潜力来获得系统的精确拉格朗日。随后我们表明，我们可以选择性地选择在执行循环器函数的三个连接的分支的电流方向。此外，我们将此循环函数用于Majorana零模式（MZM）的非Abelian编织。在系统的分支中，我们引入了一对MZM，这些MZM通过三个阶段相互相互作用。循环器函数确定了三个函数的相位，从而确定MZM之间的耦合以产生编织操作。我们修改了系统，以便将MZMS耦合到外部系统以在可扩展设计中执行量子操作。
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