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World File Search System数据存储
使用加密算法在云中的安全数据存储
云存储服务已显示出非常强大且受到良好喜爱，这对于行业的快速扩展至关重要。但是，由于故意攻击和管理层忽略，仍有许多安全事件导致大量敏感数据在云存储层泄漏。本文提出了一种云安全存储机制（CSSM），以确保云数据的保密性。为了实现加密，切开和分散存储，CSSM并入了以防止存储层的数据泄露，使用分散的存储和数据分散。此外，为了停止加密材料的泄漏，CSSM集成的秘密共享具有分层管理结构。实验发现表明，建议的机制不仅适合保护存储层的数据安全性免受泄漏的影响，而且还可以有效地存储大量的云数据，而无需大量的时间承诺。例如，使用CSSM上传或下载5G大小的文件，仅需646秒或269秒即可，这是可以接受的。
医疗保健中的云计算：数据存储和分析解决方案的全面综述
云计算通过为数据存储，分析和对医疗服务的访问提供可扩展，灵活和具有成本效益的解决方案来彻底改变医疗保健行业。这项全面的评论探讨了医疗保健中云计算的作用，收益，挑战和未来方向。它强调了云计算如何增强数据管理和互操作性，促进远程医疗，确保成本效益并支持研究和开发。尽管有好处，但必须解决诸如数据安全，法规合规性和系统可靠性之类的挑战，以充分利用云计算的潜力。将AI，区块链和物联网等新兴技术与云计算相结合有望在医疗保健方面进一步进步。云计算将极大地影响医疗保健提供，从而实现更个性化，高效和全球医疗保健解决方案。
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
DNA数据存储中错误校正编码的挑战
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年7月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.07.04.602085 doi：Biorxiv Preprint
分析信息的云数据存储模型
本文是由尼日利亚IMO州立大学的云数据存储的现有问题所激发的，例如外包数据，导致数据丢失和未经授权的用户或黑客滥用客户信息，这使客户/客户数据可见且未受到保护。此外，由于设备有缺陷，错误服务器和奇异的操作，这导致了客户/客户的巨大风险。目的如果本文是为了使用Unicode转换格式（UTF）基本64算法来稳定存储数据的算法。使用的方法是采用了对象导向的超媒体分析，并且采用了设计方法（OOOHADM）。Python用于开发安全模型；基于角色的访问控制（RBAC）和多因素身份验证（MFA）以增强安全算法的增强算法已集成到使用HTML 5，JavaScript，Cascading样式表（CSS）版本3和PHP7开发的信息系统中。本文还讨论了以下一些概念。云中计算的开发，计算特征，云部署模式，云服务模型等。结果表明，提议的合作平台信息系统的增强安全模型已处理的操作授权和身份验证威胁，只有一个登录页面将把不同模块的所有登录请求引向服务器上的一个单个符号（SSOS）。经过身份验证后，这将依次将用户重定向到其请求的资源/模块，并利用地理位置集成进行物理位置验证。关键字这个新开发的系统的出现将解决现有系统的缺点，并在使用现有系统时减少时间和资源。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
使用物联网和实时云计算的患者健康跟踪，监视和大数据存储的设计和开发
。科学大学和大学大学。国际伊伯拉玛纳（Iberoamana）未经昆扎（Cuanza）的意见。Cuito，Angola，9 Fundacio，Bogola，Bogola，Bogola，
神经影像数据存储库和人工智能驱动的医疗保健——......
神经影像数据库是数据丰富的资源，包含脑成像以及临床和生物标志物数据。此类数据库改变医疗保健的潜力是巨大的，尤其是它们支持机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 工具的能力。当前关于此类工具在医疗保健领域的普遍性的讨论引发了人们对偏见风险的担忧——ML 模型在女性和少数民族和种族中表现不佳。ML 的使用可能会加剧现有的医疗保健差距或造成部署后的危害。神经影像数据库及其支持 ML/AI 驱动的临床发现的能力，是否既有加速创新医学的潜力，又有缩小神经科学相关医疗保健中社会不平等差距的潜力？在本文中，我们研究了使用神经影像数据库内积累的数据来对全球社区神经科学需求进行 ML 驱动建模的伦理问题。我们分为两部分进行了探讨；首先，在理论实验中，我们主张建立一个东南亚储存库来纠正全球失衡。在此背景下，我们随后考虑了包容与排斥移民工人群体的道德框架，移民工人群体是医疗保健不平等的受害者。其次，我们创建了一个模型，模拟 COVID-19 中嗅觉缺失风险的全球差异对改变大脑结构发现的影响；然后我们进行了一项小型人工智能伦理实验。在这个实验中，我们使用 ML 聚类模型查询了一个实际的试点数据集（n = 17；8 个非嗅觉缺失（47%）vs. 9 个嗅觉缺失（53%））。为了创建 COVID-19 模拟模型，我们引导重新采样并放大数据集。这产生了三个假设数据集：（i）匹配（n = 68；47% 嗅觉缺失），（ii）主要非嗅觉缺失（n = 66；73% 不成比例），以及（iii）主要嗅觉缺失（n = 66；76% 不成比例）。我们发现，每个假设数据集中所代表的相同队列的不同比例不仅改变了区分它们的关键特征的相对重要性，甚至改变了这些特征的存在与否。我们这个小实验的主要目的是了解是否可以以我们能够理解的方式利用 ML/AI 方法对不成比例的数据集进行建模。术语“人工智能伦理”。需要进一步研究将此处提出的方法扩展为可重复的策略。
DNA 作为数据存储
1. 编码。通过将独特的 DNA 核苷酸组合分配给特定的二进制位来编码信息。为了防止编码重复序列（这很难准确排序），通常使用两个或多个核苷酸来编码一个信息位。2. DNA 合成（写入数据）。DNA 由 A、T、G 和 C 核苷酸按照与编码数据相对应的序列构成。3. DNA 存储。通过封装和在稳定的温度下（从室温到 -80°C）存储，DNA 可防止降解和代码错误（通常由紫外线、湿气和氧气等环境因素引起）。4. 检索和 DNA 测序（检索和读取数据）。DNA 通常通过聚合酶链式反应 (PCR) 扩增，然后进行测序以确定核苷酸的顺序。正在开发新方法（例如“随机访问”检索），以避免在只需要部分信息时对整个 DNA 池进行测序的成本。方法可以使用“引物”选择性地靶向和扩增特定的 DNA 数据序列，或使用“条形码”序列标记 DNA 的特定部分以便更快速地检索。5. 解码。测序的 DNA 被转换或“解码”为代表原始数据的二进制代码。解码之前，可以使用纠错算法来识别和纠正在合成、保存或测序步骤中可能引入 DNA 的错误。