XiaoMi-AI文件搜索系统
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用于在线加密的蜜罐密码认证...
摘要：密码认证是最广泛使用的认证技术，因为它成本低廉且易于部署。用户经常选择熟悉的单词作为密码，因为这些单词容易记住。密码可能会从薄弱的系统中泄露。介绍了一个集成创新技术的综合安全框架，以增强密码保护和用户身份验证。该方法涉及蜜字的结合和 AES（高级加密标准）算法的实现，以实现安全的密码存储。增强密码认证密钥交换（aPAKE）针对内部人员，蜜字技术针对外部攻击者。但它们都无法抵御这两种攻击。为了解决这个问题，我们引入了蜜字 PAKE（HPAKE）的概念，它使认证服务器能够识别密码泄露并达到超越传统方法的安全级别。此外，我们在蜜字机制、蜜字加密和标准化 aPAKE OPAQUE 的基础上构建了一个 HPAKE 结构。我们对我们的设计进行了正式的安全分析，确保能够抵御内部威胁并检测密码泄露。我们实施了巡回设计并将其部署在真实环境中。实验结果表明，我们的协议一次完整运行仅耗时 71.27 毫秒，计算耗时 20.67 毫秒，通信耗时 50.6 毫秒。这表明我们的设计既安全又适合实际实施。索引术语 – Honey 密码、AES、TLS、增强密码认证密钥交换 (aPAKE) I 引言
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
使用选择性搜索和脉冲耦合神经网络特征提取进行脑肿瘤检测
摘要。基于磁共振图像 (MRI) 分析识别脑中的肿瘤组织是一项具有挑战性且耗时的任务，高度依赖于放射科医生的专业知识。由于肿瘤的及时诊断往往是患者生存的固有因素，因此，减少花在 MRI 手动分析上的时间，同时提高检测过程的准确性至关重要。为了解决这些问题，许多研究工作已经调查了高效的计算机视觉系统。它们为协助医疗保健提供者建立快速、更准确的肿瘤检测、分类和分割提供了新的机会。然而，这些解决方案通常基于深度学习方法，开发和调整这些解决方案仍然耗时耗力，同时导致决策系统缺乏可解释性。在本研究中，我们通过使用选择性搜索 (SS) 算法结合简化的脉冲耦合神经网络 (PCNN) 进行视觉特征提取和检测验证来解决脑肿瘤检测任务，以应对这些问题。
使用计算机视觉的自动出勤管理
摘要：在每个会话的开始和结束时，出席是每日课堂评估的重要方面。使用传统方法（例如呼叫拨打电话或接管学生的签名）时，管理出勤可能是一项耗时的任务。老师通常会检查它，尽管老师可能会多次错过某人或某些学生的答案。基于面部识别的出勤系统是解决面孔的问题，目的是通过基于高清监视器视频和其他信息技术利用面部识别技术来收集出勤。我们提供了一个实时的面部识别系统，而不是依赖耗时的方法，用于跟踪这项工作中的学生出勤。识别完成后，出席率将立即在数据库中更新，并带有相关信息。许多机构将从这项努力中获得可观的利益。结果，它花费的时间和人为错误的数量被最小化，从而提高了效率。关键字：面部检测，面部识别，出勤，OpenCV。
应用材料与可持续科学
工业状态和观点 • 机器通常诊断能力有限 • 基础研究“耗时太长”且“成本太高”（而是使用反复试验的方法） • 然而，工业界认识到基础研究的好处并愿意合作（CRADAs 与 AMAT、Lam；SPP 与三星）
高亮度同步辐射有助于确定半金属合金的最佳成分
由于自旋极化受 Heusler 合金元素组成的影响，因此表征和优化 Heusler 合金的原子组成以实现最高自旋极化非常重要。但目前用于确定半金属自旋极化的方法要么耗时，要么仅提供间接测量。
Intralinks AI 编辑扫描、审查、编辑。已完成。
传统的修订方法既耗时又容易出错。独立软件可以提供帮助，但这些工具大部分是手动的，即使外包，也需要花费大量时间和费用。此外，维护文档的多个版本可能会对您的工作流程和 VDR 完整性造成挑战。
利用 RPA、IA 和 AI 的力量
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