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CSE 475的教学大纲：机器学习的基础（...
联系信息。讲师：Paulo Shakarian，pshak02@asu.edu ta：盛大的课程学生，仅通过Canvas Catalog Description与教学团队进行交流。机器学习技术包括数据准备，模型评估，监督学习，基于功能的学习，深度神经网络，其他机器学习技术，机器学习操作和道德问题。先决条件。将对以下先决条件要求不例外。w/min C：Comp Sci BS，Comp sys Engs bse，Data Sci BS或Informatics BS Maj或Se BS Maj； CSE 310或SER 222; DAT 300或IEE 380或EGR 280; MAT 342或343或Comp Sci或软件工程级STDT；仅CSE 475或494（介绍机学习）或访问大学生调试。作为先决条件，所有学生都可以在基本编程和IT技能方面知识渊博，以包括（但不限于）安装软件和库，编写Python程序，调试代码，阅读文本文件等。教学团队的任何成员都不会调试学生代码。参考材料。
利用人工智能进行假脸检测
随着技术的进步，可以以非常无缝的方式为伪造媒体创建人脸图像，利用视频的大规模可访问性。这些假面孔可能用于对目标对象进行冒充攻击。ASCII 文本文件计算机代码和各种商业应用程序的可用性提供了通过几种方式获取选定目标对象的伪造视频的机会。在本文中，我们倾向于通过一系列研究来判断检测方法的普遍性，以对检测准确性进行基准测试。为此，我们从非复制网站收集了一个包含 50,000 多张图像的新数据库，这些图像来自多种数字生成的伪造来源，包括计算机图形图像生成和许多基于篡改的方法。此外，我们还使用了智能手机上常见的应用程序修改的视频。使用基于纹理的手工检测和使用 CNN 方法进行了广泛的实验，以确定检测方法的适用性。通过这种方式，我们可以通过 CNN 方法检测假脸。检测一张看起来很逼真的假脸。我们获取大量图像数据集并对其进行规范化。因此，我们从互联网上收集了大量名人照片，并希望从这些照片中检测出假脸。这样就可以从人脸中检测出假脸。
LAM-作者须知（在线）6.19.pdf
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第二章
密码系统的示例是：DES，3DES，IDEA，RSA，ELGAMAL，PGP等。消息的原始形式称为纯文本，加密形式称为密码文本。加密数据的安全性完全取决于两件事：加密算法的强度和密钥的保密性。加密算法，加上所有可能的密钥以及使其正常工作的所有协议，包括一个加密系统或加密方案。加密是密码系统构建的科学。密码学是密码学和密码分析的科学。密码分析是破坏密码系统的数学技术科学。隐肌是隐藏对象内部信息的科学 /艺术。密码学可以理解为crypt = secret and Graph =写入术语可以理解为stega = hidden and graph = graph =写作示例：在文本文件中隐藏消息。在图像文件中隐藏版权标记。图片中隐藏消息。隐藏图片中的声音。传统上，密码学主要用于军事和外交目的，但是，近年来，加密系统的加密系统的实际和潜在应用已扩展到包括许多其他领域，这些领域在许多其他领域中发挥了至关重要的作用 - 收集并保留机密数据，电子金融交易的记录，等等。一个隐性药物的任务是打破加密，这意味着隐ryptanalyst试图推断密码文本消息的含义，或者确定与加密算法匹配的解密算法。
GAMMA 软件信息
在预处理步骤中，处理参数根据原始数据和元数据确定（例如CEOS 领导者文件）。在距离压缩期间，可以通过预过滤在方位角上抽取数据以进行快速查看图像处理。方位角处理器使用距离多普勒算法，并根据 RADARSAT-1 数据的要求选择二次距离偏移。用户可以选择图像的输出几何形状是倾斜校正还是非倾斜校正。自动对焦算法用于改进沿轨平台速度估计。处理后的图像针对天线方向图、雷达的沿轨增益变化、方位角和距离参考函数的长度以及斜距进行辐射归一化。使用有源转发器或通过与机构处理的校准数据进行交叉验证，确定了许多可用传感器/模式的绝对校准常数。已经证明，伽马处理器可以保留干涉处理的相位。多视图像由单视复杂图像样本的时间域平均生成。处理相关参数和数据特性保存为文本文件，可以使用商业绘图包显示。支持使用精密轨道（“Delft”、PRC、DORIS）。支持 ASAR 替代极化 (AP) 原始数据处理。对于 PALSAR-1，支持细光束单极化 (FBS)、细光束双极化 (FBD) 以及来自 JAXA（针对科学用户）或 ERSDAC（针对商业用户）的全极化数据处理。此外，还支持 PALSAR-1 ScanSAR 原始数据处理。对于 COSMO-SkyMed，支持所有条带模式的 RAW 数据处理。不支持 Sentinel-1 数据的原始数据处理。
ANI 宣传册 2023
使用 ANI 的 NeuroNavigator，现在可以动态地看到从头皮一直到下皮质区域的大脑电活动。可以以绝对值和 z 分数（基于 ANI 的新 swLORETA 数据库）映射电位。易于使用、直观的工具允许您：• 使用易于使用的 xyz 光标切片大脑• 通过输入坐标导航到特定的 Brodmann 区域• 在可重定位的 z 分数面板中快速查看不正常的 Brodmann 区域• 只需单击鼠标即可将所有图像和/或值粘贴到所需的文字处理软件中• 可视化与症状检查表的症状相关的网络和 Brodmann 区域。包括症状检查表的所有选项。 • 打开 Atlas 功能以查看所显示网络的 Brodmann 区域的边界 • 轻松更改配色方案、比例、正常范围、头部模型透明度以及更多显示功能，以增强对基础数据的视图。 • 查看特定频率的所有切片，或将频率折叠为波段（即 delta、theta 等） • 向下钻取，从头皮电位开始到下皮层和小脑层。 NeuroNavigator 现在包括杏仁核、丘脑下部、丘脑、海马、蚓部、红核、伏隔核和小脑。 • 查看功能和有效连接以及相位重置测量值（原始分数和 z 分数）。 • 查看大脑和/或连接组的功能连接。 • 自动为 NeuroGuide 准备 sLORETA 或 swLORETA 反馈协议文件。 • 将中心体素值和连接测量值输出为文本文件。 ... 还有更多
各种密码学技术的深入分析
摘要在越来越数字世界中，密码学对于保证数据的安全性，隐私和完整性至关重要。即使加密技术已经显着提高，网络威胁的复杂性日益增加，需要对这些方法进行更深入的理解，以改善数据保护。这项研究对许多加密方法进行了彻底的分析，包括AES，DES，Blowfish和3DES等对称算法以及RSA，RC6，ECC和Diffie-Hellman等不对称策略。在本研究中评估了诸如加密和解密时间，吞吐量，功耗，记忆利用和安全弹性之类的关键特征。通过基于仿真的实验和对当前文献的彻底分析，该研究确定了各种情况下每种方法的优势，例如云计算系统，多媒体和文本文件。这项研究发现了先前研究领域的惊人模式。在大多数情况下，研究人员专注于分析DES，3DES，Blowfish和AE等流行算法的加密和解密时间。由于它们的历史意义，广泛使用和在保护各种应用中的数据方面的重要功能，因此这些算法引起了很多关注。，由于这种强烈的重点，他们迄今为止研究最多的加密算法之一。另一方面，RC6，RC4，RC2，ECC和D-H算法的关注相对较少。关键字：密码学，数据安全性，公共密钥，资源使用情况，秘密密钥介绍，以防止数据免受黑客的影响，安全性至关重要。密码学是保证数据机密性的最关键技术之一（Vegesna，2019年）。
气候研究R02：P17 -Ross McKitrick
McKitrick＆Michaels（2004）提出了一个重要的问题，即经济活动和其他非气候条件是否可能影响来自气候符号网络的真实温度趋势的估计。他们使用了许多非气候方面和计量经济学计划Shazam（White 1993）来得出异性恋性的Covari-Ance Matrix（White 1980），以建模趋势估计和非气候因素之间的统计关系。普通的最小二乘（OLS）模型可能会产生偏见的估计，并且残留物中的异性症的存在可能是模型错误规范的指示，例如不正确的函数形式。因此，Shazam模型应该对描述许多因素与温度趋势之间关系的系数进行公正的估计。然而，如果得出的结论是，在温度趋势估计上存在明显且显着的污染，那么它们的结果不应特别是一个特定模型。尽管OLS和广义线性模型（GLM）可能无法产生最佳的非偏置值，但在这些更常见的回归分析中应找到相同的模式。在这里，他们的结果得到了重新努力，以检查是否忽略了将站间依赖的忽视可能影响他们的结论。McKitrick＆Michaels（2004）的定居地点意味着显着的空间相关性，例如44个站点来自东欧或西欧。分析使用了McKitrick＆Michaels（2004）的数据，可从WWW获得。uoguelph.ca/~rmckitri/research/gdptemp.html。数据是在Excel Difformat中提供的，使用Excel读取，然后保存为纯DOS文本文件。'd-'使用emacs更改为“ e-”，以将数据读取到R-Environment中（Gentleman＆Ihaka 2000，
量子信息论
信息的概念在我们这个时代无处不在。但要对这个术语的含义给出一个精确的定义却不那么明显。一个基本的直觉是，信息与知识相关，并且可以被传递。在 20 世纪 30 年代和 40 年代，图灵和香农将信息的概念从其物理载体中抽象出来，目的是建立一个适用于所有物理系统的通用信息和计算理论。在通用信息理论中，基本单位是比特。一个比特可以取两个值。在实践中，比如在计算机中，这可能是电流是否存在，或者一个微小的磁铁是指向上方还是下方，等等。然而，对于信息论而言，物理细节完全不重要，我们只需用值 0 或 1 标记这两个状态。在信息论中，我们想到的是某个过程，一个源，生成符号序列。例如，这可能是你在电脑上打字。我们如何使用比特来测量信息？让我们用压缩的基本例子来具体说明这一点。假设您在计算机上编写了一份文档。您可以通过将每个符号编码为位来保存文档。如果您使用包含 k 个符号的字母表编写了长度为 n 的文本，这将需要 n ⌈ log k ⌉ 位（因为您需要 ⌈ log k ⌉ 位来编码字母表中的单个符号）。但是，您可能很熟悉，您也可以让计算机将文本文件压缩为更少的位数。此过程使得您可以通过某种算法从压缩文件中恢复原始文档。这表明，考虑文本文档中存在的信息量的合理方法可能是您可以压缩文件到的最小位数。信息的第二个基本方面涉及传输。物理通信信道（例如电缆或电磁波）通常很嘈杂：如果发出特定信号，它可能会在途中损坏。但是，可以通过向信号添加冗余来纠正错误。信息论研究如何添加尽可能少的冗余以实现可靠的通信。信息理论对于高速电子通信的运行至关重要。
开源加密工具的比较分析
电子邮件：21BCS2259 [at] cuchd.in摘要：本文介绍了开放源加密工具，特别是GNUPG和Veracrypt的比较分析，重点介绍其性能，可用性和安全功能。我们的目标是通过测试各种参数（包括加密/解密时间和资源利用率）来确定它们对不同数据类型和用例的有效性。关键字：加密，加密，解密，安全性，gnupg，veracrypt 1。简介密码学涉及将明文（正常，可读文本）转换为密文的过程，即一种称为加密的方法，并随后将其转换回明文，被称为解密。加密算法可以通过各种方式进行分类，最常见的类型是秘密密钥密码学也称为对称密钥密码学和公共密钥密码学，也称为非对称密钥密码[1]。这是一门侧重于编码和解码数据的数学科学，允许在网络或渠道上进行安全的存储和关键信息转换，除了预期的接收者[2]以外，任何人都无法阅读。目前，各个安全领域的研究人员，尤其是在身份验证和关键交换方面，正在开发各种协议，以增强和保护物联网（IoT）环境并有效地实施此方法[3]。本文比较了两种广泛使用的开源加密工具：GNU隐私保护罩（GNUPG）和Veracrypt。gnupg是一种使用公共/私钥密码学来确保文件和通信的加密标准，我们将与AES（Veracrypt）进行比较。该研究将证明，尽管这两种工具在不同的情况下都表现出色，但它们的优势和劣势使它们适合于不同的用例，这是通过多个测试案例研究强调的。将通过动手测试比较性能，可用性和安全功能。这两个工具将在不同的方案下进行评估，包括多种大小的加密文件，其中包括文本文件以及诸如“ MP4”和JPG图像之类的媒体。我们将测量加密/解密速度和系统资源使用情况。详细的测试案例提供了这些工具如何在现实世界环境中运行的深入观点。