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World File Search System经典技术
平衡和马鞍节点分叉
在本文中，我们描述了一种组合组合/数值方法，用于研究系统生物学中引起的网络模型中的平衡和分叉。ode模型具有高维参数，这对通过数值方法研究全局动力学有很大的阻塞。本文的要点是证明，尽管参数尺寸较高，但适应和将经典技术与最近开发的组合方法相结合提供了更丰富的全局动力学图。给定一个网络拓扑描述状态变量，该状态变量通过单调和有界函数相互调节，我们首先使用了由注册网络（DSGRN）软件生成的动态特征来获得动力学的组合摘要。此摘要很粗糙，但全球性，我们将此信息用作第一个通过，以识别要关注的参数的“有趣”子集。我们使用我们的网络动力学建模和分析（NDMA）Python库构建具有高参数维度的关联ODE模型。我们介绍了算法，以有效研究限于这些参数子集的这些ODE模型中的动力学。最后，我们形成了该方法的统计验证以及几个有趣的动态应用程序，包括在54个参数模型中找到鞍节点分叉。
基于视觉的无人机自主着陆学习方法...
根据 ONERA [1] 和 EASA [21] 的路线图，实施机器学习 (ML) 技术以提高飞行器的自主性和可靠性是一个非常活跃的研究领域。视觉传感器和计算性能的最新进展以及 ML 技术和算法的改进使基于计算机视觉的解决方案成为改进制导、导航和控制架构的真正资产，例如通过丰富数据融合算法，从而提高无人机的导航性能 [24]。此外，这些解决方案是被动的、廉价的，除了机载摄像头和视觉处理单元外，不需要任何特殊设备。近年来，ONERA 和 ISAE-SUPAERO 为基于计算机视觉的民用飞机自主性和安全性的最新进展做出了重大贡献。尽管获得了宝贵的成果和多次成功的飞行演示，但大多数开发的方法都是基于经典技术，数据驱动算法的使用非常有限，并且考虑的场景仅限于正常能见度条件。因此，其他机器学习方法和架构仍有很大的改进和探索空间，特别是在民用飞机着陆阶段，在正常和下降的能见度条件下。事实上，着陆阶段被认为是迄今为止最关键的阶段，它可以从计算机视觉工具中受益，这些工具可以为飞行员提供信息，甚至可以部分或完全控制飞机。基于视觉的着陆是 EASA CoDANN（神经网络设计保证概念）报告 [6] 中详述的第一个具体示例，需要在传感器生成的图像上识别着陆跑道。
文章 蒸汽垫系统显热储能运行的节能分析†
为波兰最大的城市之一供热和供电并配备 TES 系统的三座城市 (DHS) 均采用了蒸汽缓冲系统。所分析的三座 TES 的容量从 12,800 到 30,400 立方米不等，水箱直径从 21 到 30 米不等，壳体高度从 37 到 48.2 米不等。在 TES 水箱中使用蒸汽缓冲系统的主要目的是保护其中储存的水不会通过位于水箱顶部的调压室和安全阀吸收周围大气中的氧气。这里介绍的用于向水箱注入和排出热水的上部孔口和用于循环水的吸水管的技术解决方案使我们能够在蒸汽缓冲系统中节省大量能源。上部孔口和吸水管末端均可通过使用浮筒移动。由于采用了该技术解决方案，在 TES 水箱上部的上部孔口上方形成了稳定的绝缘水层，从蒸汽垫空间到水箱中储存的热水的对流和湍流热传输受到显著限制。最终，与 TES 水箱中蒸汽垫系统的经典技术解决方案（即上部孔口和循环水管）相比，热通量减少了约 90%。本文提出的简化分析及其结果与蒸汽垫空间到 TES 水箱上部储存的热水的热流实验数据的比较充分证实了所用热流模型的有效性。
Quantum-Safe密码学：Quantum ERA的网络安全未来
摘要：本文提出了战略步骤，组织可以采取使未来的安全体系结构免受量子威胁，以防止量子威胁，以确保量化后时代的数据完整性和机密性。量子计算的进步太快是一个非常威胁，经典的加密系统将处于危险之中。因此，我们需要在量子安全加密中修改加密方法。在本文中，我们专注于揭示面临量子攻击的现有公开密码系统的脆弱性，以及量词后加密（PQC）算法的方向，以确保基础架构的基础基础架构。本文讨论了由美国国家标准技术研究所（NIST）领导的持续努力，以标准化密码系统。它概述了几种抗量子的加密技术：基于晶格，基于哈希的示例和基于代码的示例。此外，该论文还概述了将量子安全的加密解决方案实施到当前的网络安全框架中的困难，尤其是在金融，医疗保健和关键的基础设施行业中。关键字：Quantum加密后（PQC），量子安全加密，Shor's算法，量子密钥分布（QKD）。1。引言即使量子计算对多个行业产生深远的影响，其对网络安全的影响也是戏剧性的。因此，在量子时代，RSA，ECC和DH密钥交换等流行的加密协议将过时。此外，它还研究了企业和政府为Quantum做好准备的努力和实践策略。2。经典加密系统依赖的安全通信和数据保护的基础是基于数学问题，例如整数分解和离散对数，量子计算机可以使用Shor和Grover的算法更快地求解成倍的求解。随着量子威胁的出现，全球开发和实施量子后加密术（PQC）的计划加速了，因为PQC是一种新的加密算法，可抵抗量子攻击。NIST（例如），欧洲电信标准学院（ETSI）等公司和行业一直在努力标准化抗量子的加密解决方案。 但是，基于经典和量子安全的密钥对的密码学具有巨大的经典技术和操作挑战，包括关键管理，计算效率以及与现有系统的集成。 在本文中分析了经典加密的脆弱性，PQC算法的当前水平以及在不同工业领域中部署PQC的障碍。 这项研究是关于如何解决这些问题以有助于开发弹性网络安全框架以承受量子计算的变革性影响。 随着量子计算的快速发展，网络安全挑战的概述，网络安全正在争先恐后地避免可能损害现代加密算法的新问题。 传统的加密系统可能会通过量子算法使其不安全（这可以更能解决这些问题NIST（例如），欧洲电信标准学院（ETSI）等公司和行业一直在努力标准化抗量子的加密解决方案。但是，基于经典和量子安全的密钥对的密码学具有巨大的经典技术和操作挑战，包括关键管理，计算效率以及与现有系统的集成。在本文中分析了经典加密的脆弱性，PQC算法的当前水平以及在不同工业领域中部署PQC的障碍。这项研究是关于如何解决这些问题以有助于开发弹性网络安全框架以承受量子计算的变革性影响。随着量子计算的快速发展，网络安全挑战的概述，网络安全正在争先恐后地避免可能损害现代加密算法的新问题。传统的加密系统可能会通过量子算法使其不安全（这可以更能解决这些问题
利用负责任的量子技术为未来做好准备
量子技术 (QT) 的发展既有可能性，也有风险。我们需要开始考虑如何以及在何处嵌入量子技术。具体来说，需要解决安全性、访问权和不确定性问题。量子技术既可用于好事，也可用于坏事。例如，在安全领域，它带来了破解数据加密的手段，也带来了新的安全通信方式。由于量子技术的这种双重用途，所有权是一个重要话题。谁可以/应该访问这项技术既是安全性问题，也是可访问性问题。这些问题要求我们在道德和责任的背景下思考量子技术。为量子技术的未来做准备意味着为它将产生的影响做准备。虽然不确定性仍然存在，但其中一些影响是已知的。因此，我们可以开始将影响转化为可操作的过程。虽然安全性似乎是主要关注的方面，但也应该考虑对研究和教育领域的特定影响。量子如何影响现有的科学实践和规范，例如可重复性和开放性？将部分计算基础设施从经典技术迁移到量子技术需要新的知识和经验。我们需要教育或协助目前从事密码学和信息安全领域的人员，并为我们当前的系统做好迁移到不同加密形式的准备。总的来说，关于如何将量子技术融入社会，还有很多问题需要回答。幸运的是，有人和组织正在努力解决这些问题。慢慢地，这些组织的评估需要转化为具体的加密系统和计算基础设施。我们仍然不完全知道量子将如何融入社会、研究和教育，但我们正在为我们所知道的事情做准备。
NROB60：神经解剖实验室
教师Gadziola博士是心理学系的兼职教学流教师。她获得了肯特州立大学的神经科学博士学位，随后在凯斯西部储备大学获得了博士后研究。她的研究和教学兴趣在于感觉系统，以及影响和评估影响动机行为的显着刺激的基础的神经机制。课程描述人的大脑非常复杂！估计有860亿个神经元，每个神经元能够与许多其他神经元建立联系，我们的大脑包含> 10万亿个突触，引起了我们所有的思想，感觉和动作。神经科学是一个高度高度的跨学科领域，它广泛涉及大脑和神经系统的结构，功能和发展，以了解我们行为和认知功能的神经基础。生物学中的一个总体主题是结构为功能提供了信息，大脑也不不同：首先了解单个组件以及它们如何连接至关重要，以欣赏其专业功能。通过讲座和实验室，本课程将向您介绍中枢神经系统的解剖结构，原代细胞的结构和功能以及神经元如何互连形成电路和系统。我们将重点介绍可视化神经系统并更详细地检查选定的大脑区域以进一步关联形式和功能的经典技术和现代技术。课程学习成果将为您的高级神经科学课程提供基础。通过动手绵羊的大脑解剖和使用数字脑图集的使用，实验室将通过允许您操纵和查看3D的大脑来增强您的学习。前提条件BIOA01H3和BIOA02H3和CHMA10H3以及[CHMA11H3或CHMA12H3]和PSYA01H3和PSYA02H3
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网络安全和加密[3：0：0 = 3]课程内容
简介：攻击，服务和机制，互联网工程安全模型。密码学：基本概念，加密攻击，经典技术和密码分析。密码学：对称算法，基本概念和原理，块密码操作模式，DES，AES。数字理论简介。密码学：不对称算法（公共密码密码学），基本概念和原理。RSA。 密钥管理。 消息身份验证，哈希功能和MAC算法。 数字签名，DSS。 证书，证书授权。 网络安全应用程序：身份验证应用程序，Kerberos，X.509，目录身份验证服务，相当不错的隐私，S/MIME。 IP安全体系结构：概述，身份验证标头，结合安全关联的安全付费负载，密钥管理。 Web安全性：需求：安全插座层，传输层安全性，安全的电子交易。 网络管理安全性：SNMP体系结构的概述，SNMPV1通信功能，SNMPV3。 系统安全：入侵者，病毒和相关威胁，防火墙设计原理，使用可用软件平台/案例工具的全面示例，配置管理。RSA。密钥管理。消息身份验证，哈希功能和MAC算法。数字签名，DSS。证书，证书授权。网络安全应用程序：身份验证应用程序，Kerberos，X.509，目录身份验证服务，相当不错的隐私，S/MIME。IP安全体系结构：概述，身份验证标头，结合安全关联的安全付费负载，密钥管理。Web安全性：需求：安全插座层，传输层安全性，安全的电子交易。网络管理安全性：SNMP体系结构的概述，SNMPV1通信功能，SNMPV3。系统安全：入侵者，病毒和相关威胁，防火墙设计原理，使用可用软件平台/案例工具的全面示例，配置管理。
Robust-Deep：一种增加脑成像数据集以提高深度学习模型性能和鲁棒性的方法
摘要 小型数据集通常会影响医学成像研究中深度神经网络 (DNN) 的泛化、稳健性和整体性能。由于收集大型临床数据库始终很困难，我们提出了一种生成大型真实/多样化数据集的分析方法。临床脑部 PET/CT/MR 图像包括全剂量 (FD)、低剂量 (LD)（仅对应于 FD 扫描中获取的事件的 5%）、非衰减校正 (NAC) 和基于 CT 测量的衰减校正 (MAC) PET 图像、CT 图像以及 35 名患者的 T1 和 T2 MR 序列。所有图像均已注册到蒙特利尔神经研究所 (MNI) 模板。使用拉普拉斯混合，利用来自两个不同患者的图像的频域信息以及混合蒙版进行自然呈现。这种来自计算机视觉和图像处理社区的经典技术仍然被广泛使用，并且与现代 DNN 不同，它不需要训练数据。实施了改进的 ResNet DNN 来评估四个图像到图像的转换任务，包括 LD 到 FD、LD+MR 到 FD、NAC 到 MAC 和 MRI 到 CT，使用和不使用合成图像。使用已建立的指标进行定量分析，包括峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性指数度量 (SSIM) 和联合直方图分析，以进行定量评估。包含 35 名患者的注册小数据集与包含 350 个合成数据集加 35 个真实数据集的大数据集之间的定量比较显示，LD 到 FD 的 RMSE 和 SSIM 分别提高了 29% 和 8%，LD+MRI 到 FD 的 RMSE 和 SSIM 提高了 40% 和 7%，NAC 到 MAC 的 16% 和 8%，MRI 到 CT 映射任务的 24% 和 11%。定性/定量分析表明，与参考图像相比，所提出的模型通过生成更高质量、更低定量偏差和方差的图像，提高了所有四个 DNN 模型的性能。
CAFQA：Clifford Ansatz 量子精度 - NSF-PAR
摘要 — 变分量子算法 (VQA) 依赖于参数化单元电路针对目标函数的迭代优化。由于量子机器噪声大且资源昂贵，因此必须适当选择 VQA 的假设，并使其初始参数尽可能接近最优值，因为这将改善并加速算法在量子设备上执行的精确收敛。这项工作通过提出 CAFQA（一种用于量子精度的 Clifford 假设）来解决寻找初始假设参数的问题。CAFQA 假设是一种仅使用 Clifford 门构建的硬件高效电路。在此假设中，通过经典模拟在 Clifford 参数空间中进行有效搜索来选择可调门的初始参数，从而产生合适的稳定器状态。结果表明，产生的稳定器状态始终等于或优于传统的经典初始化方法（例如 Hartree-Fock），即找到合适的计算基态，并且通常在量子设备上执行和探索之前就产生高精度估计。此外，该技术适用于经典计算，因为 a) 仅 Clifford 量子电路可以在多项式时间内进行经典精确模拟，以及 b) 离散 Clifford 空间虽然量子比特数量呈指数级增长，但可以通过贝叶斯优化进行有效搜索。对于变分量子特征求解器 (VQE) 任务（即估计多达 20 个量子比特的分子系统的基态能量），CAFQA 的 Clifford Ansatz 实现了接近 99% 的平均准确度，并且能够恢复高达 99.99% 的 Hartree-Fock 初始化分子相关能量。值得注意的是，该方法的可扩展性允许对具有挑战性的铬二聚体 (Cr 2 ) 进行初步的基态能量估计，其精度高于 Hartree-Fock 所达到的精度。CAFQA 还在优化任务上进行了评估，特别是高达 18 个量子比特的 MAXCUT 问题。借助 CAFQA 的高精度初始化，VQA 的收敛速度加快了 2.5 倍。总之，这项工作表明稳定器状态是变分算法的高精度假设初始化。此外，它突出了量子启发式经典技术作为 NISQ 时代及以后 VQA 的替代方案和支持方法的潜力。