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World File Search System深入分析
对AES-256的深入分析
AES大约在二十年前由美国国家标准技术研究所（NIST）建立以来，已成为世界范围内的事实上的加密标准。此规范取代了数据加密标准（DES），这是1977年引入的56位密钥加密模型，后来破裂了。作为一项临时度量，将DES加强到三重DES中，该DES采用了DES算法的三个通过。AES最初由国际加密专家（International Cryptographic Experts）开发了六年，它使用128、192和256位的关键长度提供了加密。后两个关键长度适用于加密秘密信息。
使用深度学习网络对 MRI 图像中的脑肿瘤检测进行深入分析
摘要：创造行为和工作方式与人类相似的机器是人工智能 (AI) 的目标。除了模式识别、规划和解决问题之外，具有人工智能的计算机活动还包括其他活动。机器学习中使用了一组称为“深度学习”的算法。借助磁共振成像 (MRI)，深度学习被用于创建用于检测和分类脑肿瘤的模型。这可以快速简单地识别脑肿瘤。脑部疾病主要是由于异常的脑细胞增殖造成的，这会损害大脑结构并最终导致恶性脑癌。早期识别脑肿瘤并随后进行适当的治疗可能会降低死亡率。在这项研究中，我们提出了一种卷积神经网络 (CNN) 架构，以便使用 MRI 图像有效识别脑肿瘤。本文还讨论了 ResNet-50、VGG16 和 Inception V3 等各种模型，并对所提出的架构与这些模型进行了比较。为了分析模型的性能，我们考虑了不同的指标，例如准确率、召回率、损失和曲线下面积 (AUC)。使用这些指标分析了我们提出的模型的不同模型后，我们得出结论，提出的模型比其他模型表现更好。使用 3264 张 MR 图像的数据集，我们发现 CNN 模型的准确率为 93.3%，AUC 为 98.43%，召回率为 91.19%，损失为 0.25。与其他模型进行比较后，我们可以推断，提出的模型对于早期检测各种脑肿瘤是可靠的。
利用尖端高通量测序技术对兰花基因组和功能基因组进行深入分析
高通量测序技术为研究植物基因组和亚基因组的起源与进化、群体驯化以及功能基因组学等提供了新的方法和途径。自然界中兰科植物有数以万计的成员，许多在生态链的延长与保护、观赏花卉的园艺利用、植物药材的利用等方面有着巨大的应用潜力。然而，兰花种质资源的改良还缺少大规模的基因敲除突变体文库和完善的遗传转化体系，新型基因编辑工具，如目前备受青睐的CRISPR-Cas9或一些碱基编辑器，尚未在兰花中得到广泛应用。除了品种繁多之外，与性状相关的功能基因的挖掘也需要高精度、高通量的基因组测序技术。目前兰花基因组学的研究重点已转向物种的起源和分类、基因组的进化和缺失、基因复制和染色体多倍体以及花形态发生的相关调控。这里讨论了过去几十年来兰花分子生物学和基因组学所取得的进展，包括基因组大小的进化和多倍体化。LTR 逆转录转座子的频繁插入在兰花基因组的扩展和结构变异中起着重要作用。核基因组的大规模基因复制事件产生了大量近期串联重复的基因，从而驱动了新基因的进化和功能分化。质体基因组的进化和缺失主要影响与光合作用和自养相关的基因，这表明兰花比任何其他陆生植物经历了更多的向异养的独立转变。此外，大规模重测序为构建遗传图谱提供了有用的SNP标记，这将有利于培育新的兰花品种。高通量测序和基因编辑技术在兰花性状相关基因的鉴定和分子育种中具有重要意义，它为我们提供了具有代表性的性状改良基因以及一些
人工智能：理解知识产权：深入分析版权和人工智能带来的挑战
放眼海外，英国允许将作品的创作者 ''›”‹‰Š– –' •—„•‹•– ‹ Ǧ…”‡ƒ–‡† ™'” • „› ƒ––”‹„—–‹ ‰ ƒ—–Š'”•Š‹' 归属于作品的创作者 ƒ”–‹ϐ‹…‹ƒŽŽ› ‹ –‡ŽŽ‹‰‡ – ƒ…Š‹ ‡ '” ' '—–‡” '”'‰”ƒ Ǥ ‡…–‹' ͻȋ͵Ȍ 根据英国 1988 年版权、外观设计和专利法 (CDPA) 的规定，作品的作者 ‹• Dz…' '—–‡”Ǧ‰‡ ‡”ƒ–‡†dz •ŠƒŽŽ „‡ –ƒ ‡ –' „‡ –Š‡ '‡”•' Dz„› ™Š'的作品”。‡…–‹' ͳͺ 'ˆ –Š‡ ˆ—”–Š‡” †‡ϐ‹ ‡• ƒ …' '—–‡”Ǧ‰‡ ‡”ƒ–‡† ™'” ƒ• ' ‡ –Šƒ– Dz‹• ‰‡ ‡”ƒ–‡† „› 计算机，在这种情况下，作品并没有人类作者”。
引用/参考：Tosun, M. & Çetin, O. (2021)。使用经验模态分解和 Welch 方法对四类运动幻像脑电信号进行深入分析
在基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）应用中，从想象相关肢体运动获得的运动想象（MI）信号中提取特征并对其进行分类是一个非常重要的问题。在 MI-EEG 信号的研究中，已经使用了许多不同的特征提取方法和分类算法。然而，随着这些信号中类别数量的增加，分类成功率之间存在显著差异。在提出的方法中，提出了一种包括信号功率谱密度（PSD）信息的特征提取方法。通过对原始 EEG 数据应用经验模态分解 (EMD)，可以获得不同频率水平的信号。这些信号的PSD值是使用Welch方法计算的。将得到的PSD值组合成特征向量。使用生成的特征向量，训练了一种流行的深度学习算法——长短期记忆 (LSTM) 网络。对培训后获得的测试成功情况根据个人和渠道进行了详细的比较。比较结果发现，位于头皮中心点的通道比其他通道更成功。
南方共同市场一体化的深入分析 - 巴黎政治学院
全球化观察站（巴塞罗那大学 - 巴塞罗那科学园）（www.ub.es/obsglob） Roberto Bouzas Pedro Da Motta Veiga Ramon Torrent 2002 年 11 月 “本报告是在欧洲共同体委员会的资助下编写的。本文表达的观点为顾问的观点，不代表委员会的任何官方观点”。