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吠陀数学在计算机科学中的应用
Ravi Prakash Mathur博士数学系，S。G。S. G.政府学院，纳西拉巴德（印度）摘要：古代智慧与现代计算的融合是本研究论文中探讨的有趣的边界，该论文研究了吠陀数学在计算机科学领域的潜在应用。吠陀数学源自古老的印度文本，称为吠陀经，为数学问题提供了独特的方法 - 解决强调心理敏捷性，模式识别和优雅算法的方法。本文深入研究了吠陀数学的历史背景，追踪其起源和关键原则，并强调了其在当代计算机科学中的相关性。吠陀数学和计算机科学的交集通过识别共同原则（例如模式识别和优化）来照亮。本文探讨了具有提高计算效率的特定吠陀数学技术，包括减法的“ Nikhilam”方法以及用于乘法的“垂直和横向和横向”方法。案例研究以证明吠陀数学技术在计算机科学中的实际应用，跨越了数据处理，算法优化以及错误检测和校正等领域。但是，这种整合并非没有其挑战和道德考虑。本文解决了对准确性和可靠性的担忧，尤其是在将非常规数学技术整合到现代计算范式中时。文化敏感性和对吠陀数学起源的适当认可至关重要，需要确保多元化受众可以使用这些技术。还探索了交叉知识交流的道德意义，强调了协作和尊重的重要性。展望未来，本文概述了计算机科学教育的潜在研究方向和影响。吠陀数学的整合为开发新算法，增强问题的技能和培养跨文化理解提供了机会。数学家与计算机科学家之间的合作被强调为算法设计创新的有前途的途径。总而言之，吠陀数学和计算机科学的融合代表了古代传统和现代进步的动态相互作用。当我们浏览集成的复杂性时，我们踏上了超越学科界限，促进文化欣赏的旅程，并具有在数字时代重塑计算方法的潜力。关键字：吠陀数学，计算机科学，算法优化，模式识别，文化敏感性，交叉 - 学科整合1.简介吠陀数学是一种源自印度次大陆的古代数学技术系统，它引起了人们的关注，因为其出色的计算效率和优雅的问题 - 解决方法 - 解决方法。我们都非常了解教育方法的不断发展以及各种教学方法的重要性。在计算机科学领域，数学原理的整合是必不可少的，因为它是算法，数据结构和计算建模的基础。本文探讨了吠陀数学与计算机科学之间的引人入胜的交集，阐明了通过使这些看似不同的学科合并而产生的潜在应用和收益。对吠陀数学的研究将其根源追溯到吠陀经，这是古老的印度文本，这些文本封装了知识的各个方面，包括数学。这些数学技术被保留并传递到世代相传，促进了与常规方法不同的独特系统，但通常会产生相同的结果，尽管更有效。计算机科学是基于逻辑，算法和数学原理的现代领域，它共同为我们所居住的数字时代提供了掌控。这两个领域之间的相互作用是吠陀数学提高计算效率的有趣潜力，问题 - 解决速度，
kremer – grest of商品聚合物熔体
摘要：kremer-- gg（kg）聚合物模型是研究分子动力学模拟中通用聚合物特性的标准模型。它的受欢迎程度归功于其简单性和计算效率，而不是代表特定聚合物物种和条件的能力。在这里，我们表明，通过调整链条态，可以使KG模型适应实际聚合物的融化。特别是，我们为各种商品聚合物提供了从kg到SI单位的映射关系。实验和kg熔体之间的连接是在库恩量表（即，从化学特定的小规模到通用大尺度行为的交叉量表上建立的。我们希望库恩尺度映射的kg模型能够忠实地代表以大型构象统计和灵活聚合物的动态为主的普遍特性。特别是，我们观察到我们KG模型的纠缠模量与目标聚合物的实验模量之间的良好一致性。
heblid：增强有效的二进制本地图像描述符
在许多计算机视觉应用程序中，本地图像特征的抽象有效匹配是一项基本任务。然而，由于其硬件和有限的能源供应的简单性，因此在计算有限的电视（例如手机或无人机）中，在计算有限的DECES（例如移动电话或无人机）中，实时性能受到损害。在本文中，我们介绍了一个有效的学习二进制图像描述符。它改善了我们以前的价值描述符，Belid，使其更有效地进行匹配和更准确。为此，我们将使用Adaboost进行了改进的弱体培训计划，从而产生更好的本地描述。此外，我们通过迫使所有弱学习者在强大的学习者组合中具有相同的权重，并在不平衡的数据集中训练它，以解决在匹配和检索任务中产生的不对称性。在我们的实验中，与Orb相比，在本文中，其精确度接近SIFT，计算效率更好，Orb是文献中最快的算法。
使用 Bcrypt 和 salt 修改 SHA-512 以实现安全电子邮件
电子邮件在访问各种在线账户方面发挥着重要作用，因此电子邮件安全，尤其是针对网络钓鱼、欺骗和分布式拒绝服务 (DoS) 攻击的安全保护，已成为当务之急。该研究引入了一种改进的 SHA-512 算法，实现了额外的安全层，包括随机生成的盐和 Bcrypt 算法。对改进的 SHA-512 的哈希构造、计算效率、数据完整性、抗碰撞性和抗攻击性等参数进行了全面评估。结果表明，其雪崩率超过了 50% 的目标，达到了 50.08%。实验性哈希破解无法解码改进算法创建的哈希，从而验证了其保护效率。该算法还成功展示了数据完整性和抗碰撞性。这表明增强型 SHA-512 算法是一种有效、更安全的哈希方法，特别适用于电子邮件地址。
提高脑电图数据质量：异常值检测和清理方法的全面回顾
脑电图 (EEG) 是神经科学和临床诊断中的重要工具，可为了解大脑功能提供宝贵信息。然而，EEG 数据常常受到噪声和异常值的影响，从而影响数据质量和分析准确性。本文全面回顾了针对 EEG 数据的异常值检测和数据集清理技术，并对 EEGEyeNet 数据集进行了附加应用。我们的系统综述涵盖了统计、机器学习、信号处理和视觉检查方法在降噪和去除异常值方面的最新进展。我们根据这些方法的准确性、稳健性、计算效率和对 EEG 数据的适用性对其进行评估。我们的结果强调了当前技术的优势和局限性，并利用这些研究结果提出了对 EEGEyeNet 数据处理的潜在改进。本综述旨在指导研究人员选择有效的异常值检测和清理策略，最终提高 EEG 数据分析的可靠性。
N537246JA.PDF- NERC OPEN REANDER ARCHISE ARCHIVE
摘要国家规模的英国地下水模型（BGWM）用于模拟英国的地下水动力和预算。尽管挑战了大量数据，在计算效率和现实主义之间找到权衡，进行自动校准以及解决结构和参数不确定性的多种来源，但一种定量 - 合理的评估方法表明，BGWM表明，BGWM提供了合理准确准确的地下水系统和流程的数字代表。在这项工作中，该模型用于了解多个空间和时间尺度上预算组件的可变性。比较显示与岩性和气候因素相关的区域差异，而岩性和气候因素又可能与或多或少的地下水对极端气候事件有关。有信心，BGWM的当前和未来版本可以成为未来气候和人口变化下有效水资源管理和适应策略的宝贵工具。
抑制剂：有效变压器（学生摘要）
为了提高量化的传输器的计算效率，我们仅用涉及添加和relu激活的替代机制代替了点产生和基于软max的提示。此侧位于矩阵乘法通常需要的双重精度上的扩展，并避免了昂贵的软效果评估，但保持了传统点产物关注的大部分核心功能。它可以在资源约束的硬件或算法算术系统（例如同态加密）上获得更有效的执行并支持更大的量化变压器模型。在四个常见基准任务上进行的训练实验显示了测试集的预测分数，与传统变压器的观点相媲美。我们的缩放体验还表明，无论是在宣传和加密之外，都表明了大量的计算节省。本文中引起的基于RELU和基于加法的注意机制可以通过避免加密变量的昂贵乘法来实现在同态加密下运行的隐私AI应用。
文本生成的量子选择性状态空间模型
摘要：量子机学习提供了新颖的范式来解决传统自然语言过程中的局限性，例如固定上下文长度和计算效率低下。在这项工作中，我们提出了Qmamba，这是Mamba体系结构的第一个量子适应，将选择性状态空间模型与量子计算集成在一起，以实现有效且可扩展的文本生成。Qmamba利用量子和纠缠等量子原理来实现无界的上下文大小，并减少了计算复合物。我们的贡献包括开发针对硬件结合的量子生成模型，编码，嵌入和测量技术方面的进步，以及其在模式复制和上下文挑战任务上的表现，例如“ Haystack中的针刺”。实验结果证实了Qmamba在不同序列长度上保持高效率和性能的潜力，为未来量子增强自然语言处理的探索奠定了基础。
基于激光雷达的机器人检查电源线的对象识别
摘要：本文使用在自主机器人中实现的光检测和范围传感器提出了一种新技术，用于对高压传输线（LARA）的多模式预测检查。该方法通过使用人工智能技术提供垂直感知并分类传输线组件，从而增强了机器人的功能。基于激光雷达的系统着重分析对象的二维（2D）切片，减少数据量并提高计算效率。对象分类是通过计算2D切片中的绝对差异来创建唯一签名来实现的。当在真实机器人上使用Raspberry Pi上的K-Nearest邻居网络进行实验评估时，该系统在线性运动实验中准确检测到的对象，例如减震器，信号和绝缘体。结果表明，这种方法显着提高了Lara识别电力线组件，达到高分类精度并具有先进自主检查应用的潜力。
使用分散物理感知神经网络进行多区域配电系统状态估计
摘要：有源配电网的发展需要更准确、计算成本更低的状态估计。在本文中，作者研究了一种基于分散学习的大型配电网配电系统状态估计 (DSSE) 方法。所提出的方法将馈线级 DSSE 分解为可以独立解决的子区域级估计问题。所提出的方法是分散修剪物理感知神经网络 (D-P2N2)。物理电网拓扑用于简约地设计 D-P2N2 不同隐藏层之间的连接。基于从智能电表收集的三相配电系统功率流一年的负载消耗数据，开发了蒙特卡洛模拟，以生成测量和电压状态数据。选择 IEEE 123 节点系统作为测试网络，将所提出的算法与经典的加权最小二乘法和最先进的基于学习的 DSSE 方法进行基准测试。数值结果表明，D-P2N2 在估计精度和计算效率方面优于最先进的方法。