XiaoMi-AI文件搜索系统
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增强 ECC 设计抵御水平攻击的固有抵抗力的方法
由于关键基础设施和物联网等应用的性质，侧信道分析攻击正成为一种严重威胁。侧信道分析攻击利用了可以观察到加密实现行为的事实，并提供简化密钥泄露的提示。一种新型的 SCA 是所谓的水平差分 SCA。在本文中，我们研究了两种不同的方法来增加硬件加速器对 kP 操作的固有抵抗力。第一种方法旨在通过实现寻址的定期安排来减少我们设计中寻址的影响。在第二种方法中，我们研究了用于实现 GF(2 n ) 元素乘法的公式如何影响针对 Montgomery kP 实现的水平 DPA 攻击的结果。我们实现了 5 种具有不同部分乘法器的设计，即基于不同的乘法公式。我们使用两种不同的技术（即 130 和 250 nm 技术）来模拟功率轨迹以进行分析。我们表明，实施的乘法公式对水平攻击的成功有显著影响。这两种方法的结合产生了最有抵抗力的设计。对于 250 nm 技术，只有 2 个关键候选者可以以大约 70% 的正确率显示出来，这是一个巨大的进步，因为对于原始设计，7 个关键候选者的正确率超过了 90%。对于我们的 130 nm 技术，没有一个关键候选者的正确率超过 60%。
远程医疗中人工智能 (AI) 聊天机器人的准确性
部分由于疫情的影响，远程医疗中的人工智能 (AI) 聊天机器人是医疗领域的最新进展，并正在推动医疗界向自动化医疗迈进。这项研究的目的是发现人工智能聊天机器人是否能够有效地让患者在咨询医疗专业人员之前了解自己可能患有的疾病。假设在所使用的四个人工智能聊天机器人（Symptomate、Ada、Isabel 症状检查器和 K Health）中，K Health 是最准确的。这一预测是基于用户界面和应用程序的可访问性做出的。聊天机器人的测试方法是，在咨询医疗专业人员后，首先开发一组医疗症状。预先确定的医疗症状被输入到人工智能聊天机器人中，然后由聊天机器人进行诊断。在三十次试验中，聊天机器人的准确率如下。Symptomate 平均诊断正确率为 66%，Isabel 症状检查器平均诊断正确率为 86%，K health 和 ADA 的平均准确率为 80%。由于 F u 小于 F，因此无法拒绝零假设。简介
RPS_OBE 基础电子学 - 计算机工程 |联合国开发计划署
CPL 学习成果 参加 CPL 2 课程的学生具有计算机工程和其他相关领域的科学能力和专业知识，支持个人和团队的工作专业性，以及在工作环境中适应和发展自己的能力。 CPL 3 学生对计算机工程领域有科学的理解和掌握的技能，包括嵌入式系统和机器人、计算机网络和安全、软件工程、多媒体、游戏和人工智能，并以专业性、扎实的基础科学和工程知识为支持。 CPL 4 具有批判性和进步性的科学观点，能够适应计算机工程和相关领域的科学技术发展，能够通过多种渠道吸收知识，独立或集体练习技能，努力终身学习和自我发展。 CPL 5 能够批判性地分析所面临的问题，并能够运用适当的方法和工具来设计解决方案，从而基于标准实验产生可靠的系统解决方案，同时关注技术、经济、社会、法律和环境可持续性方面。 CPMK（课程学习成果） CPMK 2-1 学生能够解释电流、电压和电阻的基本定律，正确率为 80% CPMK 3-1 学生能够完整解释无源元件：电阻器、电容器和电感器，正确率为 80% CPMK 4-1 学生能够清晰有效地展示小组工作的成果 CPMK 5-1 学生能够正确应用简单电路的基本定律 CPMK 5-2 学生能够解释影响的原因
具有热梯度的微型多传感器系统
两个微芯片用作纳米电子鼻，分别有四个相同的使用 SnO 2 纳米线作为传感材料的微结构传感器（一个芯片装饰有 Ag 纳米粒子，另一个装饰有 Pt 纳米粒子）。由于集成微加热器产生的热梯度，这种创新方法使用在不同工作温度下工作的相同传感器。使用内部开发的硬件和软件的系统收集来自八个传感器的信号并将它们组合成八维数据向量。这些向量用支持向量机处理，以便在校准后对所有气体进行定性和定量区分。该系统在校准范围内运行良好（100% 正确分类，浓度值平均误差为 6.9%）。这项工作的重点是尽量减少校准所需的点数，同时保持良好的传感器性能，包括分类和浓度估计误差。因此，校准范围（就气体浓度而言）逐渐缩小，并使用超出这些新降低限值的浓度进行进一步测试。尽管只有几个训练点（每种气体只有两个），但该系统表现良好，对于浓度高达校准范围 25 倍的气体，分类正确率为 96%，平均误差率为 31.7%。在非常低的浓度下（低至校准范围的 20 倍），系统工作得不太好，分类正确率为 93%，平均误差率为 38.6%，这可能是因为接近传感器的检测限。© 2023 越南国立大学，河内。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
塞浦路斯有关儿童疫苗接种的母亲的研究文章知识：一项横断面研究
共有703位塞浦路斯母亲参加了这项研究。大多数参与者表示，他们为孩子疫苗接种（97％），有关疫苗接种的最流行的信息来源是他们的儿科医生（90％）。超过一半的参与者（57％）将其儿童疫苗接种推迟了儿科医生的建议是主要原因。36％的母亲的知识较低，而整体正确率为13.6％，中位数（IQR）知识得分为11（9-12）。对疫苗接种的中等知识与中等收入或高收入有关，而与低知识相比，知识与较低的知识相关，与完成高等教育和高收入有关。我们的分析表明，按照当地的建议，母亲的正确知识增加了接种子女的可能性
针对 ECC 的横向攻击：从模拟到 ASIC
摘要。本文分析了不同编译选项对侧信道分析攻击成功率的影响。我们在综合和布局后使用两种不同的编译选项对同一 kP 设计的模拟功率轨迹进行水平差分侧信道攻击。由于我们对对生产的 ASIC 的影响感兴趣，我们还在制造 ASIC 后对测量的功率轨迹进行了相同的攻击。我们发现，与简单编译选项相比，compile_ultra 选项将成功率从 5 个关键候选（正确率在 75% 到 90% 之间）显著降低到 3 个关键候选（最大成功率为 72%）。此外，布局后的成功率与攻击测量的功率和电磁轨迹的成功率显示出非常高的相关性，即模拟是 ASIC 抵抗力的良好指标。
使用机器学习的水稻谷物检测系统
稻米是一种重要的主食，是从100多个国家 /地区跨越1.63亿公顷土地的地区收获的，以满足全球约35亿人口的食物需求。实验结果表明，识别整个米饭的正确率超过95％。将借助彩色数码相机获取图像，并执行不同的操作，例如预处理，背景估计和RGB到二进制转换。第二步是构建用于系统培训的数据库。系统通过至少100张具有白色背景的大米的图像来训练。以形态特征，特征值和所有数据库图像的向量形式的数据将存储。分类和质量分析是通过将示例图像与数据库进行比较来完成的。手动质量分析耗时且昂贵。根据物理和化学特性，提出了用于质量分析质量分析的替代解决方案。物理特性包括大小，形状，粉笔，铣削程度，而化学特性则包括胶质化和温度。
使用机器学习对硬件椭圆曲线标量乘法进行非剖析无监督水平迭代攻击
摘要：虽然物联网技术使工业、城市和家庭变得更加智能，但它也为安全风险打开了大门。有了合适的设备和对设备的物理访问，攻击者可以利用旁道信息（如时序、功耗或电磁辐射）来破坏加密操作并提取密钥。这项工作对椭圆曲线标量乘法运算的加密硬件加速器进行了旁道分析，该加速器在现场可编程门阵列和专用集成电路中实现。所提出的框架包括使用最先进的统计水平攻击进行初始密钥提取，然后是正则化的人工神经网络，它将水平攻击中部分错误的密钥猜测作为输入并迭代地纠正它们。通过应用迭代学习，水平攻击的初始正确率（以正确提取的密钥位的分数来衡量）从 75% 提高到 98%。