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World File Search System模糊的
基于优化模糊的 Ant-Hocnet 路由协议...
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV)，由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关；此外，它们现在被广泛用于民用领域，包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而，由于其独特的架构，它们带来了相当大的设计和部署挑战，主要与路由协议有关，因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如，由于高移动性和稀疏拓扑，频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中，我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法“Ant-Hocnet”来改进飞行自组织网络的路由。模糊逻辑用于分析无线链路状态信息（例如可用带宽、节点移动性和链路质量），并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计，我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明，我们的方法在吞吐量和端到端延迟方面有所改进，从而提高了 FANET 的可靠性和效率。
使用SWOT模糊的AHP-TOPSIS
数字转换是一个变革的过程，不仅涉及新技术的使用，而且还涉及商业模型的变化和数字化策略的制定，因此动态业务变化发生1）。数字化转型是商业世界变化的推动力，因为它利用了新的基于Internet的技术对整个社会的影响2）。数字化转型利用数字技术，通常与物联网（IoT）和人工智能（AI）3）相结合，改变业务部门范式，使服务能够更加可用于客户4），并改变他们的决策5）。数字转型的成本支出预计将从2017年持续增加到2025年，复合年增长率为 +14.32％。图1显示了从2017年到2025年全球数字转换的成本数据。响应这一预测，有两个主要因素极大地影响了数字转型支出，即Covid-19大流行和客户需求的现象。麦肯锡调查表明，在COVID-19大流行期间，与业务数字化有关的潜在变化是，在Covid-19-19-大流行后实施和数字化转型所需的时间差异比大流行7之前的速度快20至25倍。
模糊的界限：人工智能如何重塑
根据给定的信用规范。人工智能提供更准确的信用评估和潜在借款人的还款能力，从而促进金融机构和贷方做出适当的决策。先进的机器学习和人工智能组合通过考虑各个维度的因素，以更短的时间和成本提供高精度的有关信用历史和评估报告的综合数据（Addo 等人，2018 年）。如果信用分析是由人进行的，那么很有可能出现偏见因素。在人工智能分析中，它完全由计算机和相关设备完成。因此信用评分
el3xir：模糊的COTS安全显示器
抽象ARM Trustzone构成移动设备的安全骨干。基于信任的可信执行环境（TEE）促进了对安全敏感的任务，例如用户身份验证，磁盘加密和数字权利管理（DRM）。因此，TEE软件堆栈中的错误可能会损害整个系统的完整性。el3xir引入了一个框架，以有效地重新主机和模糊基于Trustzone Tees的安全监视器固件层。虽然其他方法集中于天真地重新安置或模糊的受信任应用程序（EL0）或TEE OS（EL1），但El3xir的目标是针对高度私有但未探索的安全监视器（EL3）及其独特的挑战。安全显示器通过各种安全的监视器呼叫揭示取决于多个外围设备的复杂功能。在我们的评估中，我们证明了最先进的模糊方法不足以有效地模糊COTS安全显示器。虽然幼稚的模糊似乎实现了可追溯的覆盖范围，但由于缺失的外围仿真而无法克服覆盖范围，并且由于输入空间较大和输入质量较低而导致触发错误的能力受到限制。我们遵循负责任的披露程序，并报告了总共34个错误，其中17个被归类为安全至关重要。受影响的供应商确认了其中14个错误，结果，El3xir被分配了6个CVE。
论文基于模糊的中枢神经系统计算复杂性描述
摘要——计算智能算法目前能够处理简单的认知过程，但与人脑从少数样本中学习或分析未明确定义的问题的能力相比仍然效率低下。泛化和决策过程通常需要一个不确定性模型，该模型依赖于概率方法应用于决策选项。因此，此类认知功能模型通常与强化学习相互作用以简化复杂问题。决策者需要从可用的决策选项中进行选择，以确保决策者的选择是理性的。他们最大化预期的主观整体效用，该效用由不同状态下的结果给出，并根据对这些状态发生的主观信念加权。信念由概率捕获，并使用贝叶斯定律纳入新信息。本文描述的模糊模型提出了一种不同的方法——它们可以作为一系列新方法的出发点，从而实现更有效、神经生物学上更可靠的大脑模拟，这些方法基于模糊逻辑技术，并且被证明在基础科学和应用科学中都很有用。所提出的方法为理解上述过程提供了宝贵的见解，以描述性、基于模糊的方式进行，而无需进行复杂的分析。
粘液：模糊的程序敏感能量分配
能源分配策略是改善代码覆盖范围和漏洞发现的最流行技术之一。核心直觉是，模糊器应将更多的计算能量分配给具有高效率的种子文件，以触发突变后独特的路径和崩溃。现有解决方案通常定义几个属性，例如，执行速度，文件大小以及控制流程图中触发的边缘的数量，以作为其分配逻辑中的关键测量值，以估算种子的潜力。通常认为财产的效率在不同的程序中相同。但是，我们发现此假设并不总是有效的。结果，具有静态能量分配逻辑的最先进的能源分配解决方案很难在不同程序上实现理想的性能。为了解决上述问题，我们提出了一种新型的程序敏感解决方案，名为Slime，以在每个程序的各种属性上启用具有各种属性的种子文件的自适应能量。具体来说，史莱姆首先设计了多个属性感知的队列，每个队列都包含带有特定撑杆的种子文件。第二，为了提高投资回报，粘液杠杆
模糊的线：DAW的实用和理论含义...
数字音频工作站（DAWS）占据了创意艺术中的重要空间。词曲作者，作曲家，制作人和音频工程师使用软件和虚拟仪器的组合来录制和制作音乐。教育者越来越多地发现DAWS可用于教学信号流，声学和声音综合以及模拟模拟过程中的概念。随着创意产业转向主要基于软件的平台，参与者的身份，角色和职责相交和模糊。同样，网络技术改变了创意活动的空间和地点。现在，“ studio”几乎存在于任何地方。对于与学生一起工作的教育工作者，这些变化的范式提出了一系列挑战。本文探讨了三个领域的DAW可能性：空间和地点，理论和身份以及教学法。文章提倡使用DAW的技术教学模型较低的模型，而倾向于采用一种培养美学意识和创造力平衡的方法。
量子参考系中模糊的量子达尔文主义
量子达尔文主义通过量子系统与环境的相关性来描述量子系统的客观性——假设的观察者可以通过测量环境来恢复这些信息。然而，观察是相对于参考系进行的。在这里，我们采用 [Giacomini et al. , Nat. Commun. 10, 494 (2019) ] 的形式，并考虑改变量子参考系对客观性的影响。我们发现客观性取决于非退化相对分离、条件状态局部化和环境宏观分数。由于纠缠和相干性以及统计混合和经典相关性的可互换性，不同参考系中存在不同的客观信息。因此，客观性在量子参考系中都是主观的。
基于模糊的无线体域网络动态时隙分配
摘要：随着网络、信息和通信技术的进步，无线体域网 (WBAN) 在医疗和非医疗应用领域越来越受欢迎。实时患者监测应用会在短时间内生成周期性数据。在生命攸关的应用中，数据可能会突发。因此，系统需要一种可靠的节能通信技术，该技术具有有限的延迟。在这种情况下，媒体访问控制标准中的固定时隙分配会导致系统性能低下。本文讨论了实时远程患者监测系统的雾辅助网络中的动态时隙分配方案。雾计算是云计算范式的扩展版本，适用于可靠、延迟敏感的生命攸关应用。此外，为了提高网络性能，提出了一种节能的最小成本父选择算法来路由数据包。动态时隙分配使用模糊逻辑，输入变量为能量比、缓冲比和数据包到达率。动态时隙分配消除了时隙浪费和网络中的过度延迟，并为网络带来了高可靠性和最大通道利用率。与传统 IEEE 相比，所提方案的有效性在数据包传送率、平均端到端延迟和平均能耗方面得到了证明