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World File Search System算法设计
计算机科学硕士（网络安全专业）......
IPM-24fkbIOS1EG 进攻性安全简介 I. L+Pr. 1 1 4 A 4 IPM-24fkbIMCSG 网络安全专业化入门数学 0 1 1 A 1 IPM-24fkbPETEG 隐私增强技术 L.+Pr. 1 1 4 A 4 IPM-22fRMEG 研究方法 L+Pr. ** 1 2 5 A,S 5 IPM-24fkbSKCE 对称密钥加密 L. (6*) 2 0 2 A 2 IPM-24fkbSKCG 对称密钥加密 Pr. 0 2 2 A 2 IPM-22fASTE 高级软件技术 L. ** 2 0 4 S 4 IPM-24fkbIDSE 数据安全简介 L. 2 0 4 S 4 IPM-24fkbIOS2EG 进攻性安全简介 II. L.+ Pr. 1 1 4 S 4 IPM-22fDAAE 算法设计与分析 L. ** 2 0 4 S 4 IPM-24fkbNSE 网络安全 L. (6*) 2 0 2 S 2 IPM-24fkbPKCE 公钥密码学 2 0 4 S 4 IPM-22fkbCRPE 加密协议 L. (6*) 2 0 3 A 3 IPM-22fkbCRPG 加密协议 Pr. 0 2 3 A 3 IPM-24fkbPTE 渗透测试 L. (6*) 2 0 3 A 3 IPM-24fkbPTG 渗透测试 Pr. 0 2 3 A 3 IPM-24fkbTCG 密码学主题研讨会 Pr. 0 2 4 A 4 必修科目总学分 56 18 22 16 选修科目 6 6 必修选修科目*** 28 6 8 14 IPM-22fTHCONS 论文咨询 30 A,S 30 IPM-22fPRG 实习（4*） 0 每学期总学分 30 30 30 30 总学分 120
通过流算法的镜头尖峰神经网络
峰值神经网络中先前的算法工作与流算法有许多相似之处。但是，这两个空间有限模型之间的连接尚未正式解决。我们采取了第一个步骤来理解这种联系。在上边界，我们根据已知的流媒体算法设计神经算法，用于基本任务，包括不同的元素，近似中位数和重型击球手。我们溶液中神经元的数量几乎与相应的流算法的空间界限匹配。作为一种一般算法原始的原始算法，我们展示了如何在尖峰神经网络中实现有效的线性素描的重要流技术。在下边界，我们给出了通用的还原，表明可以通过空间良好的流媒体算法模拟任何有效的尖峰神经网络。这种还原使我们能够将流空间的下限转换为几乎匹配的神经空间下限，从而在两个模型之间建立了密切的连接。
检测工业中异常的三层方法...
摘要 — 本文介绍了一种基于物联网 (IoT) 网络和机器学习算法设计定制解决方案以检测不同工业应用中的罕见事件的通用方法。我们提出了一个基于三层（物理、数据和决策）的通用框架，该框架定义了可能的设计选项，以便可以超可靠地检测到罕见事件/异常。然后将这个通用框架应用于一个众所周知的基准场景，即田纳西伊士曼过程。然后，我们在与数据处理相关的三个线程下分析这个基准：采集、融合和分析。我们的数值结果表明：（i）事件驱动的数据采集可以显著减少样本数量，同时过滤测量噪声，（ii）互信息数据融合方法可以显著减少变量空间，（iii）用于数据分析的定量关联规则挖掘方法对于罕见事件的检测、识别和诊断是有效的。这些结果表明，集成解决方案的优势在于，该解决方案根据所提出的一般三层框架共同考虑了不同级别的数据处理，包括要采用的通信网络和计算平台的细节。
关于组合优化问题的自动生成元启发式算法
元启发式算法已成为解决优化问题的首选方法之一。由于大量可用方法和可能的算法设计，寻找给定问题的最佳元疗法通常很困难。此外，高性能的元启发术通常结合通用目的和特定问题的算法成分。我们在这里提出了一种使用算法组件的灵活框架自动设计元启发式学的方法，该方法通过自动配置方法实例化和评估算法。与先前需要手写算法模板或语法的先前提案相比，每种算法组件的属性隐含地定义了组成算法的规则。因此，使用其他组件（甚至是特定问题或用户定义的）扩展了我们的框架，会自动更新设计空间。此外，由于生成的算法是由组件组成的，因此可以轻松解释它们。我们提供了提案的实施，并通过在与完全不同的家庭中的三个不同问题中的研究优于以前的研究来证明其好处：设施布局问题，车辆路由问题和聚类问题。
自主驾驶的多机构增强学习
摘要 - 强化学习（RL）是顺序决策的有效工具，并且已经在许多具有挑战性的现实世界任务中实现了人类能力。作为多代理系统域中RL的扩展，多代理RL（MARL）不仅需要学习控制策略，而且还需要考虑与环境中与所有其他代理的相互作用，以及不同的系统组件之间的相互影响以及计算资源的分布。这增加了算法设计的复杂性，并对计算资源提出了更高的要求。同时，模拟器对于获取现实数据至关重要，这是RL的基本原理。在本文中，我们首先提出了一系列模拟器指标，并总结了现有基准的功能。第二，为了简化理解，我们回想起基础知识，然后综合了最近对MAL相关的自动驾驶和智能运输系统的高级研究。具体来说，我们检查了他们的环境建模，状态表示，感知单位和算法设计。最终讨论了公开挑战，前景和机遇。我们希望本文能够帮助研究人员整合MARL技术，并触发更有洞察力的想法，以实现智能和自主驾驶。
使用快速行进方法
抽象有效且智能的路径规划算法设计用于在动态海洋环境中进行操作，对于无人体表面车辆（USV）的安全操作至关重要。当前的大多数研究都通过基于解决方案为基于每个USV都有强大的通信渠道以获取基本信息（例如海上车辆的位置和速度）的非执行假设来涉及“动态问题”。在本文中，提出了基于卡尔曼过滤器的预测路径计划算法。该算法旨在预测移动船的轨迹以及实时的USV自身位置，并因此评估碰撞风险。对于计划计划的路径，提出并开发了一种加权快速的正方形方法，以搜索最佳路径。可以通过调整加权参数来针对任务要求（例如最小旅行距离和最安全路径）进行优化路径。已使用包括实际环境方面的许多模拟对所提出的算法进行了验证。结果表明，算法可以充分处理复杂的交通环境，并且生成的实用路径适合于无人驾驶和载人船只。
MDP，政策迭代，Q学习和SARSA -Elijah Adams
这项研究研究了在两个不同的马尔可夫决策过程（MDP）环境中应用了四个强化学习（RL）算法的算法（RL）算法的表现：交通交叉点问题和仓库机器人问题。在交通交叉点问题中，发现策略的收敛速度快于价值迭代，而Q学习的速度比SARSA更快。在仓库机器人问题中，Q学习和SARSA都成功地学习了导航策略，而Q学习更具对环境变化的支持。研究表明，RL算法对重要的MDP参数（例如折现因子，过渡概率和奖励功能）高度敏感，这意味着需要仔细调整这些参数。此外，该研究还探讨了计划者与代理商之间的权衡，从而在融合，稳定性和效率方面进行了权衡。使用Python和各种库进行实施，这些发现提供了有关如何在动荡的环境中应用RL技术的见解，并建议将来改善算法设计和实现的方法。
通过经典和量子生成模型增强组合优化
设计搜索空间的有效探索是组合优化算法设计中的关键挑战之一。在这里，我们介绍了生成器增强优化（GEO）策略：一个利用任何生成模型（经典，量子或量子启发）的框架来解决优化问题。我们专注于依靠张量 - 网络出生的机器的量子启发的Geo版本，并将其称为TN-GEO。为了说明我们的结果，我们在规范基数约束的投资组合优化问题的背景下通过结构构建S＆P 500和其他几个财务库存索引的情况下运行这些基准，并证明这些量子启发的生成模型的概括能力如何在产业试验的上下文中提供这些量子启发的生成型价值。我们还全面比较了最先进的算法，并表明TN-GEO是最好的。鉴于比较中使用的求解器在这种现实世界的工业应用中已经经过了数十年的研究。另外，通过量子启发的模型迈出了实践优势的有前途的步骤，随后，量子生成模型
教育系统中的算法偏见：检查AI驱动决策在现代教育中的影响
在教育环境中，人工智能和算法系统的融合日益增加，引起了人们对其对教育公平的影响的关键关注。本文研究了各种教育领域的算法偏见的表现和含义，包括招生过程，评估系统和学习管理平台。通过分析当前的研究和研究，我们研究了这些偏见如何使现有的教育差异永久化或加剧，尤其是影响边缘化社区的学生。该研究表明，教育中的算法偏见是通过多个渠道运作的，从数据收集和算法设计到实施实践和机构政策。我们的发现表明，有偏见的算法可以显着影响学生的教育轨迹，从而在教育中创造新形式的系统障碍。我们提出了一个全面的框架来解决这些挑战，将技术解决方案与政策改革和机构指南相结合。这项研究有助于对教育中的道德AI越来越多的论述，并提供了在越来越数字化的世界中创建更公平的教育系统的实用策略。
光学集成电路PDF
算法设计：由Michael Goodrich和Roberto Tamassia撰写的算法算法算法设计的全面介绍，提供了有关计算机算法和数据结构的设计，实现和分析的现代视角。本教科书专为本科和初中算法课程而设计，为理论分析技术，设计模式和实验方法提供了全面的介绍。文本包括几个实施案例研究，并利用Internet应用程序来激励诸如哈希，分类和搜索之类的主题。算法设计专注于实用应用，为学生提供了算法技术的坚实基础，这是那些寻求对算法更全面介绍的人的理想资源。 本书提供了对计算机算法和数据结构的全面介绍。 主要目标是向学生介绍算法和数据结构的设计和分析。 本书涵盖了各种主题，例如算法设计模式，例如贪婪，分歧和动态编程；算法框架，包括NP完整性，近似算法和并行算法；以及列表，树和哈希表等数据结构。 组合算法，图形算法，几何算法，数值算法和Internet算法也涵盖在本书中。 他们还积极从事教育技术研究，特别着重于算法可视化系统和对远程学习的基础设施支持。算法设计专注于实用应用，为学生提供了算法技术的坚实基础，这是那些寻求对算法更全面介绍的人的理想资源。本书提供了对计算机算法和数据结构的全面介绍。主要目标是向学生介绍算法和数据结构的设计和分析。本书涵盖了各种主题，例如算法设计模式，例如贪婪，分歧和动态编程；算法框架，包括NP完整性，近似算法和并行算法；以及列表，树和哈希表等数据结构。组合算法，图形算法，几何算法，数值算法和Internet算法也涵盖在本书中。他们还积极从事教育技术研究，特别着重于算法可视化系统和对远程学习的基础设施支持。作者，古德里奇（Goodrich）和塔玛西亚（Tamassia）教授是数据结构和算法领域的知名研究人员，并发表了许多有关互联网计算，信息可视化，地理信息系统和计算机安全等主题的论文。作者拥有广泛的研究合作记录，并在国家科学基金会，陆军研究办公室和国防高级研究计划局赞助的几个联合项目中担任首席研究人员。Roberto Tamassia获得了博士学位。 1988年，伊利诺伊大学伊利诺伊大学的电气和计算机工程专业。他目前是计算机科学系教授，也是布朗大学几何计算中心主任。他是计算几何形状的编辑：理论和应用以及图形算法和应用杂志，并以前曾在计算机IEEE交易的编辑委员会任职。除了他的研究成就外，塔马西亚在教学方面还具有丰富的经验。自1987年以来，他一直在教授数据结构和算法课程，其中包括新生 - 学生级课程和高级课程，以这种能力获得了几项教学奖项。塔马西亚的教学风格涉及活泼的互动课堂会议，这些课程带来了数据结构和算法技术背后的直觉和见解。Tamas-Sia博士已将数据结构和算法教授为自1988年以来的入门新生课程。学生会发现主题有趣且与互联网应用程序相关。使他的教学风格与众不同的一件事是他有效地利用了互动超文本演讲，延续了布朗的“电子课堂”传统。他所教的课程精心设计的网页已被全球学生和专业人士用作参考材料。算法和与网络相关的主题，例如缓存路由，拍卖机制和爬行技术。我们发现，通过现实世界的应用介绍这些主题并激励学生学习算法可以提高他们的理解。本书提供了Java中的软件实施示例，面向实验分析的实现问题以及各种设计方法。讲师可以根据其喜好构建材料的灵活性，涵盖或跳过某些章节，因为他们认为合适。这本书是围绕算法课程进行的，具有传统算法介绍（CS7）课程或专门的Internet算法课程的可选选择。表0.1提供了一个示例，说明了如何将此材料用于每章，而表0.2提供了另一种选择。此外，该书还提供了一个全面的网站，其中包括大量资源，示例和实施问题与算法和与Internet相关的主题相关的问题。为了增强学习经验，我们提供了补充本书中主题的其他教育辅助工具。我们假设读者对基本数据结构（例如数组和链接列表）有基本的了解，并且熟悉C，C ++或Java（例如C，C ++或Java）等高级编程语言。对于学生，这些资源包括： *以四页格式的大多数主题的演示讲义 *一个有关选定作业的提示的数据库，由问题编号索引 *互动式的小程序，这些互动式小程序可以为本书的Java示例提供基本数据结构和算法 *源代码，而这本书中的Java示例特别有用，这对您的提示服务特别有用，这可能会对某些学生挑战一些学生。For instructors using this book, we offer a dedicated section of the website with additional teaching aids such as: * Solutions to selected exercises in this book * A database of additional exercises and their solutions * Presentations (one-per-page format) for most topics covered in this book Readers interested in implementing algorithms and data structures can download JDSL, the Data Structures Library in Java, from .算法在高级“伪代码”中描述，而特定的编程语言构造仅在可选的Java实现示例部分中使用。在数学背景方面，我们假设读者熟悉一年级数学的主题，包括指数，对数，求和，限制和基本概率。我们在第1章中回顾了大多数这些主题，包括指数，对数和总结，并在附录A中提供了其他有用的数学事实（包括基本概率）的总结。 Algorithm 373-376 8 Network Flow and Matching 381-412 8.1 Flows and Cuts 8.2 Maximum Flow 8.3 Maximum Bipartite Matching 8.4 Minimum-Cost Flow: 8.5 Java Example: Minimum-Cost Flow 398-412 8.6 Exercises **Part II: Internet Algorithmics** 9 Text Processing 417-444 9.1 Strings and Pattern Matching Algorithms 9.2 Tries 9.3 Text Compression 9.4 Text Similarity Testing 9.5 Exercises 10 Number Theory and Cryptography 451-508 10.1 Fundamental Algorithms Involving Numbers 10.2 Cryptographic Computations 10.3 Information Security Algorithms and Protocols 10.4 The Fast Fourier Transform 10.5 Java Example: FFT 500-508 10.6 Exercises **Target Audience** * Computer Programmers * Software Engineers * Scientists **Special Features** * Addresses数据结构和算法的实现 *涵盖了密码，FFT，并行算法和NP完整性