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World File Search System指纹识别
人工智能、机器学习和深度学习
值得注意的是，从日常生活的开始到结束，许多与人工智能、机器学习和深度学习算法一起工作的技术都为其提供支持。例如，智能手机在许多领域都发挥着作用，例如即时了解天气信息、规划白天要开展的工作、将血液中的氧气浓度、步数和心电图获得的速度数据等信息与之前的统计数据进行比较，并采取有关健康状况的预防措施。同样，由于应用程序通过智能手机与安装在城市各处的技术进行通信，可以实时计算到达行驶路线的时间并向用户提供必要的信息，并且可以根据来自智能停车场的信息将驾驶员引导到空置的停车场。智能停车场会自动检测停在智能停车场的车辆的车牌信息，通过安装在车辆上的芯片自动计算车费并付款。配备面部识别和指纹识别算法的智能结构支持将安全性保持在最高水平。智能照明和灌溉系统通过积极地有效利用资源来保护环境。十字路口的智能交通信号灯根据交通流量确定车辆的等待时间，用摄像头记录违反规则的情况，并允许采取必要的警告或刑事行动。智能家电使生活更轻松，并以多种方式节省能源。智能健康追踪系统在世界上有很多例子，它使用家用或便携式设备控制您的慢性疾病，并定期通知医生。几乎所有这些使生活更轻松且日益普及的技术都得到了人工智能、机器学习和深度学习方法的支持。在本研究中，将分别介绍有关人工智能、机器学习和深度学习方法的信息，并在最后几节中介绍示例
全面探索限制性酶及其在分子生物学中的应用：综述
限制性酶源自细菌，是分子生物学中不可或缺的工具，能够精确地特异性操纵 DNA。这些酶可识别特定的 DNA 序列，并在指定位置切割 DNA 链。两种类型的限制性酶，即平端切割酶和粘端生产酶，具有明显的优缺点。在分子生物学中，限制性酶具有多种应用，最突出的是基因克隆，有助于将外来 DNA 插入宿主生物体。此外，它们在 DNA 测序、DNA 指纹识别和其他研究基因功能和调控的关键技术中发挥着至关重要的作用。基因编辑领域取得了突破性进展，工程酶可识别特定的 DNA 序列，使科学家能够以前所未有的精度定位和修改基因。这一突破有可能彻底改变医学，为治疗遗传疾病和创造个性化疗法铺平道路。研究工作重点是发现具有新特异性的新限制性酶，扩大可操纵的 DNA 序列范围。这为合成生物学和生物技术的创新应用开辟了道路，进一步推动了该领域的发展。尽管限制酶用途广泛，但挑战依然存在，包括可能出现脱靶效应以及寻找具有特定识别序列的酶。正在进行的研究和开发不断突破限制酶的极限。总之，限制酶对分子生物学和生物技术产生了重大影响，促进了遗传物质的精确操作和研究。正在进行的研究有望在这个充满活力和前景广阔的领域揭示新的应用和发现。
OML：开放，可获利和忠诚的AI
2 OML：一个密码原始的原始性，用于OML格式的开放，货币化和忠诚的AI 7 2.1概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.1 OML格式的属性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2建筑和安全。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2典型的OML构造。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 2.2.1混淆。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 2.2.2指纹识别。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 2.2.3受信任的执行环境环境（TEES）。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.4密码学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2.5 Melange - 具有安全保证的OML结构。。。。。。。。16 2.2.6摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.3 AI本地密码学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21
观看此空间：通过弹性发射器指纹确保卫星通信
由于廉价现成的无线电硬件的可用性增加，对卫星地面系统的信号欺骗和重播攻击变得比以往任何时候都更容易获得。对于旧系统来说，这尤其是一个问题，其中许多系统没有提供加密安全性，并且无法修补以支持新的安全措施。因此，在本文中，我们在卫星系统的背景下探索无线电发射机指纹。我们介绍了SATIQ系统，提出了新的技术，以使用发射器硬件的特征来验证传输，这些硬件在下行的无线电信号上表示为损伤。我们以高样本速率指纹识别的方式观察，使设备的指纹难以伪造而没有类似的高样本速率传输硬件，从而增加了欺骗和重播攻击所需的预算。我们还通过高水平的大气噪声和多径散射来检查这种方法的难度，并分析了该问题的潜在解决方案。我们专注于虹膜卫星星座，为此，我们以25 ms / s的采样速率收集了1 705 202条消息。我们使用这些数据来训练由自动编码器与暹罗神经网络相结合的指纹模型，从而使模型能够学习保留识别信息的消息头的有效编码。我们通过使用软件定义的无线电重新启动消息来证明指纹系统的鲁棒性，达到0的错误率为0。120，ROC AUC为0。946。最后，我们通过引入培训和测试数据之间的时间差距，及其可扩展性来分析其稳定性，并通过引入以前从未有过的新变送器来分析其稳定性。我们得出的结论是，我们的技术对于构建随着时间的推移稳定的指纹系统非常有用，可以与新的发射机无需再培训即可立即使用，并通过提高所需的攻击预算来提供稳健性，以防止欺骗和重播攻击。
观看此空间：通过弹性发射器指纹确保卫星通信
由于廉价现成的无线电硬件的可用性增加，对卫星地面系统的信号欺骗和重播攻击变得比以往任何时候都更容易获得。对于旧系统来说，这尤其是一个问题，其中许多系统没有提供加密安全性，并且无法修补以支持新的安全措施。因此，在本文中，我们在卫星系统的背景下探索无线电发射机指纹。我们介绍了SATIQ系统，提出了新的技术，以使用发射器硬件的特征来验证传输，这些硬件在下行的无线电信号上表示为损伤。我们以高样本速率指纹识别的方式观察，使设备的指纹难以伪造而没有类似的高样本速率传输硬件，从而增加了欺骗和重播攻击所需的预算。我们还通过高水平的大气噪声和多径散射来检查这种方法的难度，并分析了该问题的潜在解决方案。我们专注于虹膜卫星星座，为此，我们以25 ms / s的采样速率收集了1 705 202条消息。我们使用这些数据来训练由自动编码器与暹罗神经网络相结合的指纹模型，从而使模型能够学习保留识别信息的消息头的有效编码。我们通过使用软件定义的无线电重新启动消息来证明指纹系统的鲁棒性，达到0的错误率为0。120，ROC AUC为0。946。最后，我们通过引入培训和测试数据之间的时间差距，及其可扩展性来分析其稳定性，并通过引入以前从未有过的新变送器来分析其稳定性。我们得出的结论是，我们的技术对于构建随着时间的推移稳定的指纹系统非常有用，可以与新的发射机无需再培训即可立即使用，并通过提高所需的攻击预算来提供稳健性，以防止欺骗和重播攻击。
2024.25 AP 和限制性核心产品表.docx
以下课程满足 4 年级科学要求，并要求完成生物学和化学：生物工程：本课程探讨分子和细胞生物学，并进行相应的实验室实验。学生将研究遗传学、生物分子结构和功能、细胞信号通路控制和蛋白质功能。解剖学和生理学：对人体结构和功能的高级、严格、深入研究。法医学：探索刑事调查的科学和技术方面。主题包括 DNA、指纹识别、血液和证据收集。NRM：水产养殖：学习出于经济、娱乐和健康目的对空气、土壤、水、土地和野生动物资源的保护、维护和良好管理。包括水产养殖、农业 STEM、创业和营销。游戏设计：本课程提供对游戏设计、动画和游戏物理的高级介绍。先决条件 - CSP、AP CSP 或 AP CS A。参见 F30 中的 Winzeler 先生。林业科学：通过课堂和实验室活动，学生将接触到多种概念，如森林的建立、树种识别、树木学基础和森林经济学。需要先修生物和化学或生物和基础农业科学。仅限 10 至 12 年级。适当和替代能源：了解不可再生能源和可再生能源之间的差异以及它们如何影响您的世界。秋季学期物理学将整合另外半个学分。学生应计划在 11 年级选修能源与电力技术以完成物理要求。仅限 9 年级机器人与机电一体化：本课程以学生在物理学中获得的基础知识为基础，并概述机器人机制、动力学和系统。需要同时或先修物理学。能源与电力技术：基于项目的课程，探讨力、功、能量和功率之间的关系以及在工业和社会中的应用。需要同时或先修物理学。
NFIQ 2 NIST 指纹图像质量
nfiq 2 是开源 NIST 指纹图像质量 nfiq 的修订版。2004 年，nist 开发了第一个公开可用的指纹质量评估工具 nfiq。nfiq 2 的主要创新是将图像质量与操作识别性能联系起来。这有几个直接的好处；它允许严格定义质量值，然后进行数字校准。反过来，这又允许标准化，以支持全球部署具有普遍可解释图像质量的指纹传感器。在操作上，nfiq 2 通过识别可能导致识别失败的样本，提高了指纹识别系统的可靠性、准确性和互操作性。如今，NFIQ 是全球所有大规模生物识别部署的一部分，包括 US-VISIT、联邦信息处理标准 (FIPS) 201、联邦雇员和承包商个人身份验证 (PIV)、欧盟申根签证信息系统、国际刑警组织和印度唯一身份识别机构。自 2004 年以来，指纹技术的进步使得 nfiq 必须更新。因此，nfiq 2 的开发于 2011 年启动，由德国国家标准与技术研究所 (NIST)、联邦信息安全办公室 (BSI) 和联邦刑事警察局 (BKA) 以及研发实体 MITRE、Fraunhofer IGD、达姆施塔特应用技术大学 (h_da) 和 Secunet 合作开发。nfiq 2 提供更高的分辨率质量分数（根据国际生物特征样本质量标准 ISO/IEC 29794-1:2016 [ 8 ]，范围为 0-100，而非 1-5），更低的计算复杂度，以及对移动平台质量评估的支持。此外，nfiq 2 是技术报告 ISO/IEC 29794-4 生物特征样本质量 - 第 4 部分：手指图像数据 [ 7 ] 修订为国际标准的基础。具体而言，nfiq 2 质量特征正在作为 ISO/IEC 29794-4 生物特征样本质量 - 第 4 部分：手指图像数据的一部分正式标准化，nfiq 2 源代码作为该标准的参考实现。
解锁 loxP 来追踪体内基因组编辑
摘要：CRISPR 相关蛋白（如 Cas9）的开发提高了基因组编辑的可及性和易用性。然而，需要额外的工具来量化和识别活体动物中成功的基因组编辑事件。我们开发了一种快速量化和监测活体动物中基因编辑活动的方法，该方法还有助于共聚焦显微镜和核苷酸水平分析。在这里，我们报告了一种新的 CRISPR“指纹识别”方法，用于激活小鼠中的荧光素酶和荧光蛋白作为基因编辑的功能。该系统基于我们之前的 cre 重组酶 (cre) 检测系统的经验，专为能够靶向 lox P 的 Cas 编辑器而设计，包括 SaCas9 和 ErCas12a 的 gRNA。这些 CRISPR 专门在 lox P 内切割，这种方法不同于以前靶向相邻终止序列的体内基因编辑活动检测技术。在这种传感器范例中，在肌肉或静脉内流体动力质粒注射后，在活体 cre 报告小鼠（FVB.129S6(B6)-Gt(ROSA)26Sortm1(Luc)Kael/J 和 Gt(ROSA)26Sortm4(ACTB-tdTomato,-EGFP)Luo/J，本文中将称为 LSL-luciferase 和 mT/mG）中非侵入性地监测 CRISPR 活性，证明了其在两种不同器官系统中的实用性。通过共聚焦显微镜在特定组织的细胞水平上检查了相同的基因组编辑事件，以确定成功基因组编辑细胞的身份和频率。此外，SaCas9 诱导的靶向编辑效率与 cre 相当，证明了在整个动物中具有高效的传递和活性。这项研究建立了基因组编辑工具和模型，以非侵入性方式追踪体内 CRISPR 编辑并识别目标细胞。这种方法还使之前生成的数千种 lox P 动物模型中的任何一种都具有类似的实用性。
通过测试访问机制对模拟/混合信号 IC 进行硬件木马攻击
当今集成电路 (IC) 供应链的全球化带来了许多硬件安全问题。其中一个主要问题是硬件木马 (HT) 被纳入部署在安全关键和任务关键型系统中的 IC [1], [2]。HT 是对 IC 的故意恶意修改，旨在泄露有价值的数据、降低性能或导致完全故障，即拒绝服务。HT 可以在不同阶段插入片上系统 (SoC)，例如由不受信任的 EDA 工具提供商、不受信任的 IP 供应商、插入测试访问机制的不受信任的 SoC 集成商或不受信任的代工厂插入。从攻击者的角度来看，目标是设计一个可以逃避光学逆向工程的最小占用空间 HT，以及在罕见条件下激活并隐藏在工艺变化范围内的隐身 HT，从而逃避通过传统制造测试检测。 HT 设计由两部分组成，即触发器和有效载荷机制。可能的 HT 种类繁多，从简单到非常复杂的攻击模式不等。最简单的 HT 是组合电路，用于监控一组节点，在罕见节点条件同时发生时生成触发器，随后，一旦触发器被激活，有效载荷就会翻转另一个节点的值。更复杂的 HT 包括硅磨损机制 [3]、隐藏侧通道 [4]、改变晶体管有源区域中的掺杂剂极性 [5]、从受害线路中抽取电荷 [6] 等。从防御者的角度来看，根据插入 HT 的阶段，有几种途径可以提供针对 HT 的弹性。对策可以分为硅前和硅后 HT 检测和信任设计 (DfTr) 技术。硅前 HT 检测技术包括功能验证和形式验证。硅片后 HT 检测技术包括光学逆向工程、旨在通过应用测试向量来揭示 HT 的功能测试，以及旨在通过 HT 对参数测量（即延迟、功率、温度等）的影响来揭示 HT 的统计指纹识别。DfTr 技术包括
个人简历 - CWI 阿姆斯特丹
在撰写本文时（2023 年 10 月）：约 100 篇同行评审期刊和会议出版物，一本书。根据 Google Scholar，我的作品被引用的次数为 9503，我的 h 指数为 39。最新的出版物列表可在 http://homepages.cwi.nl/~rdewolf 上找到。以下是我按时间顺序排列的十篇最佳出版物。此外，我的量子计算讲义被世界各地许多课程用作教学材料。 (a) SH Nienhuys-Cheng 和 R. de Wolf。《归纳逻辑编程基础》，《人工智能讲义》1228，Springer，1997 年 5 月。 (b) R. Beals、H. Buhrman、R. Cleve、M. Mosca、R. de Wolf。多项式的量子下界。 ACM 杂志 48(4): 778-797, 2001。FOCS'98 中的早期版本。(c) H. Buhrman、R. Cleve、J. Watrous、R. de Wolf。量子指纹识别。物理评论快报 87 (16), 167902, 2001。(d) I. Kerenidis、R. de Wolf。通过量子论证实现 2 查询局部可解码代码的指数下界。计算机系统科学杂志 69(3): 395-420, 2004。STOC'03 中的早期版本。(e) H. Klauck、R. Spalek、R. de Wolf。量子和经典强直积定理以及最佳时空权衡。 SIAM Journal on Computing 36(5):1472-1493, 2007。早期版本见 FOCS'04。(f) D. Gavinsky、J. Kempe、I. Kerenidis、R. Raz、R. de Wolf。单向量子通信复杂度的指数分离及其在密码学中的应用。SIAM Journal on Computing 38(5): 1695-1708, 2008。早期版本见 FOCS'07。(g) D. Gavinsky、J. Kempe、O. Regev 和 R. de Wolf。通信复杂度中的有界误差量子态识别和指数分离。SIAM Journal on Computing, 39(1):1-39, 2009。早期版本见 STOC'06。(h) V. Chen、E. Grigorescu 和 R. de Wolf。用于成员资格和多项式评估的高效纠错数据结构。SIAM 计算杂志，42(1):84-111，2013 年。