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World File Search System数字水印
关于数字图像安全性深度学习应用的调查
摘要。在数字时代，在社交媒体上共享图片已成为一个共同的隐私问题。为了防止私人图像被窃听并破坏，开发了安全有效的图像密封造影，图像加密和图像身份验证非常困难。深度学习为数字图像安全提供了解决方案。首先，我们就图像隐志中的深度学习应用做出了总体结论，以产生五个方面：封面图像，seego-image，嵌入变化概率，无封面隐肌和Steg-分析。第二，我们还将和比较了六个方面中使用的深度学习方法：图像加密从图像压缩，图像分辨率改进，图像对象检测和分类，钥匙生成，端到端图像加密和图像加密式分析。第三，我们从五个角度收集图像身份验证中的深度学习方法：图像伪造检测，图像产生，图像水印提取和检测，图像水印攻击以及图像水印。最后，我们总结了图像密集术，图像加密和图像身份验证中深度学习利用的未来研究方向。©2021光学仪器工程师协会（SPIE）[doi：10 .1117/1.OE.60.12.120901]
Microsoft Word - Q 热协调公共卫生_动物健康反应无水印
预防和控制人畜柯克斯体感染：协调公共卫生和动物健康应对指南，2013 年 国家公共卫生兽医协会 国家动物卫生官员大会 Q 热是由细菌柯克斯体引起的一种急性或慢性人畜共患疾病，近年来引起了国际社会的关注，主要是因为 2007 年至 2010 年荷兰发生了大规模疫情，涉及 4,000 多例人类病例，50,000 只山羊被安乐死，山羊是该细菌的主要宿主之一 (94) 。2011 年，美国西北部爆发 Q 热疫情，波及三个州的 21 个山羊农场，导致 20 人感染 (21) 。荷兰爆发的疫情是历史上报告的最大规模疫情，而最近美国爆发的疫情说明了协调动物和人类健康应对此类疫情的重要性，以及为公共卫生和动物卫生官员提供全面应对指导的必要性。2012 年 1 月，在国家公共卫生兽医协会 (NASPHV) 和国家动物卫生官员大会 (NASAHO) 的联合领导下，成立了 NASPHV Q 热委员会，以制定协调应对 Q 热疫情的建议。本文件简要介绍了人类和动物中 C. burnetii 感染的流行病学、诊断和管理，以及对人类和动物中 C. burnetii 感染进行综合调查和应对的指导。这些建议旨在指导公共卫生官员、动物卫生官员、医生、兽医和其他与控制 C. burnetii 感染和保护公共卫生有关的人员。委员会成员：Alicia Anderson，疾病控制与预防中心 Tom Boyer，美国山羊联合会 Ann Garvey，国家公共卫生兽医协会联合主席 Katherine Marshall，美国农业部流行病学和动物健康中心 Paula Menzies，圭尔夫大学 Julia Murphy，国家公共卫生兽医协会 Paul Plummer，爱荷华州立大学 Gatz Riddel，美国牛科动物从业者协会 Paul Rodgers，美国绵羊产业 Joni Scheftel，国家公共卫生兽医协会 Tahnee Szymanski，国家动物卫生官员大会联合主席
同型联合学习中的加密DNN的白盒水印调制
侵入性真菌感染每年在全球造成超过160万患者，由于抗真菌药物数量有限（偶氮，echinocandins和polyeners）以及抗真菌耐药性的出现，因此难以治疗。转录因子CRZ1是细胞应激反应和毒力的关键调节剂，是一个有吸引力的治疗靶标，因为该蛋白在人类细胞中不存在。在这里，我们使用了CRISPR-CAS9方法在两个抗Caspofungin的c临床分离株中产生同基因CRZ1Δ菌株。glabrata分析了该转录因子在非脊椎动物（Galleria mellonella）和脊椎动物（小鼠）念珠菌病模型中对eChinocandins，胁迫耐受性，生物膜的形成和致病性的敏感性的作用。在这些临床分离株中，CRZ1破坏恢复了体外和体内模型中echinocandins的敏感性，并影响其氧气应激反应，生物膜形成，细胞大小和致病性。这些结果强烈表明，考虑到抗真菌抗性的出现和可用的抗真菌药物数量少，CRZ1抑制剂可能在针对真菌感染的新型雌激素中起重要作用。
评估数字融资作为数字
摘要该研究探讨了数字融资在实现尼日利亚数字经济发展方面的关键作用。众所周知，真正的数字经济是从农业到制药商的行业，它将数字技术嵌入了生产过程中，以促进经济绩效。从工业范围内的企业投资于数字，并最大程度地利用了它，因为世界生活在一个时代，在这个时代，数字技术更快，更强大，更便宜，尤其是在其在数字金融服务交付方面的应用领域。据估计，到2025年，数字经济将对全球GDP贡献高达25％。数字融资特别有效的数字支付系统在所有蓬勃发展的数字经济的国家中都发挥了非常重要的作用。该研究采用了从CBN出版物获得的二级数据采用描述性研究方法，并使用了多个线性回归方法进行分析。获得的结果表明，数字融资在数字经济的发展中起着重要作用。这项研究结束时呼吁尼日利亚政府投资数字基础设施的发展以及其公民的数字技能，以实现强大的数字经济，这可以促进其对多元化经济的渴望并增加收入的产生。
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
摘要：联合学习（FL）是一个分布式范式，它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中，同态加密（HE）通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新，以推断私人客户数据，这是在医疗保健行业（患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步，但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点，水标作为保护深神经网络（DNNS）的知识产权的解决方案。但是，传统的水印方法与HE不兼容，这主要是因为它们需要使用非溶液功能，而HE并非本地支持。在本文中，我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后，我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明，所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
