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World File Search System诅咒
复杂网络中的拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * HAR
复杂网络中用于拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * Rajesh Kumar博士 *哈里亚纳邦计算机科学系助理教授，哈里亚纳邦工程科学技术大学，印度哈里亚纳州哈里亚纳州希亚尔市，20024年9月10日获得，于2024年9月10日接受，在2024年9月30日在线获得，第5卷，第5卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，每隔2024年10月5日（台阶）。在机器学习，计算机图形和空间数据库等领域，高维空间越来越重要，在该领域中，大规模，动态数据很普遍。本研究探讨了能够支持动态操作（例如插入，删除和查询）的优化几何数据结构的开发，同时在高维设置中保持性能和可扩展性。通过解决诸如维度和计算复杂性的诅咒之类的挑战，该项目旨在提高高维几何计算中使用的算法的性能。此外，还将探索近似技术，并行计算和分布式算法的集成，以确保对大型数据集的可扩展性。研究的实际应用包括实时渲染，最近的邻居搜索以及在动态环境中的空间数据查询。关键字：计算几何，动态几何数据结构，高维空间，机器学习，近似算法，最近的邻居搜索，并行算法，实时查询处理，KD-TROOD简介拓扑数据分析（TDA）已成为从提取有意义的模式和结构的强大框架中，从而从中提取了有意义的模式和结构。本研究探讨了计算几何学和拓扑的交集，以开发用于分析复杂网络时针对TDA应用的几何算法。重点是创建有效且可扩展的算法，这些算法可以处理大规模网络的复杂拓扑特征，从而使他们对其结构和动态有了更深入的了解。关键研究领域持续的同源计算
利用涡旋光束进行轴向超定位
辨别活细胞、组织和材料的纳米级细节对许多现代研究工作至关重要。随着一组方法的出现，开辟了一条通往这一圣杯的道路，这些方法被统称为超分辨率显微镜 [ 1 , 2 ]，能够突破衍射极限 [ 3 – 5 ]：传统上被认为是无法逾越的障碍。许多此类技术还可以揭示三维 (3D) 结构细节：相关示例包括受激发射损耗显微镜 [ 6 ]、PSF 工程 [ 8 – 12 ]、光激活定位显微镜 [ 7 ] 和多平面检测 [ 13 – 15 ]，这只是其中的一部分。所有这些技术都依赖于非常精确的点源定位；它们的不同之处在于如何激发点物体以及如何收集相应发射的光子。对于 3D 成像，发射器经过荧光标记，确定其轴向位置是必不可少的一步。迄今为止，该问题已得到彻底研究，并已取得一些令人印象深刻的成果 [16]。但直到最近才开始考虑通过任何此类工程方法实现的基本深度精度 [17-19]。其背后的原理是系统地利用量子 Fisher 信息 (QFI) [20] 和相关量子 Cram´er-Rao 边界 (QCRB) 来获得与测量无关的极限 [21,22]。这与 Tsang 等人量化横向两点分辨率 [23-27] 的工作非常相似，后者已消除了瑞利诅咒 [28-31]。在最近的一项研究 [32] 中，已经确定了使用高斯光束的轴向定位的极限精度。只要将检测平面放置在一个最佳位置，只需一次强度扫描即可达到此极限。在本文中，我们概括了这些结果，并推导出拉盖尔-高斯 (LG) 光束轴向定位的量子极限，该光束携带量化的轨道角动量 [33]。在这里，光束腰充当点源在模式转换等之后发射的光的实现。另一个相关情况是在表面拓扑测量等中光束从表面的反射。通过线性叠加不同的 LG 模式，可以实现具有幅度、相位和强度模式的光束，这些光束在自由空间传播下简单旋转，保持横向形状。这些旋转结构是各种传感技术的核心 [34-37]。我们证明，强度扫描中只能获得全部（量子）信息的一小部分，其中只有一小部分可以归因于旋转。这清楚地证实了模式
空间法杂志
第 43.2 卷无疑是兼收并蓄的，但令人惊讶的是，它的主题非常明确，关注的是我们非常关心的问题。虽然许多太空律师不仅能够——而且会抓住机会——在太空真空中工作，但事实是，如果我们试图在知识真空中工作，没有人会受益。现在，太空律师比以往任何时候都更需要了解正在使用、扩展和操纵以利用太空资源的技术。我们需要与工程师和科学家交流，分享跨学科的建议和指导。毕竟，我们都有同一个梦想。我们寻求扩展人类的经验，将太空作为我们的下一个家园。初创企业和私人太空公司应该将法规视为好处，而不是诅咒。非律师需要认识到法律会有所帮助。律师需要认识到如何提供帮助。在密西西比大学法学院，我们致力于将太空技术方面带入法律教育的前沿。我们的课程包括有关当前技术能力以及需要克服的限制的技术演示。我们不仅研究哪些法律可能适用于小行星采矿，我们还研究此类采矿可能如何、何时和在何处发生。我们挑战我们的学生不要利用，而是填补法律空白，以适当平衡商业投资和外层空间条约制度、国际法和基本道德所规定的责任。本期讨论了令人兴奋的新技术、与太空探索相关的令人不安的现实、与武装冲突有关的巨大差距以及争端解决的重要性——这对社会或行业的任何方面都至关重要。我们的学生文章很好地总结了这个问题。每位作者都传达了这样的信息：国际合作必不可少。当然，这不是一个惊天动地的信息（双关语），但值得重复。如果需要，可以无限重复。一如既往地感谢我们所有的学生编辑，特别是高级编辑 Charles Ellzey、Hunter Williams 和 Sean Taylor，他们为本期杂志、我们的进程和《空间法杂志》的未来投入了大量的时间和精力。有了这样的学生，我可以向你们保证，人类在太空的未来非常光明。我还要特别感谢我们的执行编辑 CJ Robison 和 Jeremy Grunert。CJ，他总是能抽出时间。还有 Jeremy，如果没有他，本期杂志既不会那么有诗意，也会被严重推迟。我们希望您喜欢，并期待您的贡献。Michelle L.D.Hanlon 主编 密西西比州牛津 2019 年 12 月
计算几何的进步：综合...
MONIKA SINGH，PRATAP SINGH PATWAL博士计算机科学与工程系，Laxmi Devi工程与技术研究所Bikaner技术大学，Alwar-Tijara-delhi，Rajasthan，Rajasthan 301028摘要：计算几何学：计算机科学的子场，计算机科学的一个子领域，在求解复杂的角色中扮演着重要的al-Algorice a a al algorith al gorice a a a al gymitic a viake a a al goritic a viake a viake。本文对计算几何形状的原理和进步进行了深入的探索，并特别关注C编程语言中的实现。Through an extensive review of literature, research articles, and practical applications, this paper aims to elucidate the key algorithms, data structures, and challenges in Computational Geometry while highlighting the efficiency and versatility of C as a programming language for these tasks.This comprehensive review explores the vibrant landscape of Computational Geometry with a focus on its implementation in the C programming language.它涵盖了基本的几何算法，例如凸赫尔计算，线段交集和多边形三角剖分，强调了它们的实际应用。讨论扩展到Quadtree和Octree等关键数据结构，从而实现有效的空间分区。的挑战，包括数值稳定性和维度的诅咒，通过在GIS，计算机图形和机器人技术中实现的强大解决方案来解决计算几何学的多功能性。本文还探讨了3D和高维几何形状，并行计算以及机器学习的集成的进步。道德考虑以及教育在促进协作和知识传播中的作用得到了强调。随着计算几何形状的不断发展，本文通过强调社区驱动的努力和道德考虑在塑造其未来的重要性而得出结论。关键字：计算几何，C编程语言，几何算法，数据结构，数据结构，凸面船体，线段相交，点位置，点位置，多边形三角剖分，Quadtree，Octree，Delaunay三角测量，三角形三角形，Voronoi图，Voronoi图，Voronoi图，数值，数值稳定性，相似的计算式实现，高度计算，较高dimiCore insimens grounice equorne，3 dike e e e equore，3d dime e egeorse，3d dim dime e georse，3D deceorce，3D d.考虑因素，教育，协作平台。
点播视频 (Whova)
ABULHAB, Aseel (西北大学) 弥合差距：聋哑难民、双语习得和课堂中聋哑未来的发展 (残疾 TIG) BILLINGSLEY, Krista (JMU) 尼泊尔和平时期的暴力：战后冲突受害者的经历 (HRSJ) CHEN, Binhua (奥克兰大学) 将阶级分析融入自传民族志：提高社会实践者的批判意识 CHENG, Yueqi (杜克大学) 边缘家庭：中国公立医院的护理人员及其长辈 (HRSJ) GULLETTE, Gregory (GGC)、SINGTO, Sayamon (UGA) 和 VISETPRICHA, Boonlert (法政大学) 曼谷的可持续性、城市生态和基础设施发展 JORDAN, Janae， GELECH, Jan , FORRESTER, Shannon , 和 JAUNZEMS-FERNUK, Judy (萨斯喀彻温大学) 课堂上的倾诉：学生如何体验和理解高等教育教师披露的精神疾病和/或神经多样性 (高等教育 TIG) JOYCE, Molly (UVA) 残疾、家庭、艺术：寻求平衡与机会 (残疾 TiG) MCCOY, India (UNCC) 博物馆、非殖民化和代表性：分析非裔美国人在非裔美国人博物馆的经历，附录 (旅游与遗产 TIG) MORERA, Maria (SE 社会环境 Rsch)、REYNOLDS, William (Onda Vision Tech) 和 TOVAR-AGUILAR, J. Antonio (国家家庭农场联盟) 传感器和敏感性：评估可穿戴式水分传感器在农业工人中的可用性 (C&A)帕克斯顿，布列塔尼 (American U)，《医学解释中的障碍和问题综述文献》(Migration & Int'l Dialogue TIG) 皮尔斯，格蕾丝 (Binghamton U)，《残疾人的生物社会社区：生物社会性、残疾和互联网》(Disability TiG) 斯蒂芬斯，蕾切尔 (UPenn)，《回收锡纸帽：围绕无线辐射社会空间分布的政治》(ExtrAction & Env TIG) 斯塔基，拉里 (Retired)，维恩·德洛里亚 (Vine Deloria) 在 1969 年令人震惊地宣称“印第安人是历史上受到诅咒最多的人”时，为什么他是对的。 “印第安人有人类学家” (旅游与遗产 TIG) STUMPF-CAROME, Jeanne Marie (肯特州立大学 Geauga 分校) 魔镜魔镜：反射 (旅游与遗产 TIG) ZHAN, Ginny 和 PEARCEY, Sharon (肯尼索州立大学) 考察美国、日本和中国大学生的文化取向 (SCCR) 点播课程 (Whova) 多元文化背景下的身份认同 (SCCR)
用于检测和分类恶意软件的框架...
抽象恶意软件构成了对网络基础架构的主要威胁，该威胁容易受到几种破坏性恶意软件攻击的影响，例如病毒和勒索软件。传统的Antimalware软件可提供有限的效率，以防止恶意软件删除，因为不断发展的恶意软件能力（例如多态性）。Antimalware仅删除了其签名的恶意软件，并且对零日间攻击无效和无助，几项研究工作利用了监督和无监督的学习算法来检测和分类恶意软件，但假阳性占上风。这项研究利用机器学习来通过采用机器学习技术（包括特征选择技术以及网格搜索超参数优化）来检测和对恶意软件进行分类。主成分分析与Chi Square结合使用，以治愈维数的诅咒。支持向量机，K最近的邻居和决策树用两个数据集分别训练模型。使用混乱矩阵，精度，召回和F1评分评估了研究模型。使用CICMALMEM数据集分别使用K最近的邻居，决策树和支持向量机获得了99％，98.64％和100％的精度，该数据集分别具有相等数量的恶意软件和良性文件，K最近的邻居无法实现误报。未来的作品包括采用深度学习和集成学习作为分类器以及实施其他超参数优化技术。关键字：恶意软件检测，功能选择，超参数调整，网格搜索，机器学习。Accuracy of 97.7%,70% and 96% was achieved with K Nearest Neighbor, Decision Tree and Support Vector Machine respectively with Dataset_Malware.csv dataset, K Nearest Neighbor achieved False Positives of 38.The Model was trained separately with default hyperparameters of the chosen algorithms as well as the optimal hyperparameters obtained from Grid Search and it was discovered that optimizing超参数和与主组件分析获得的功能和Chi Square获得的功能使用具有相等数量的良性和恶意文件（CICMALMEM数据集）的数据集训练模型，从而通过支持向量机获得了最佳性能。简介的使用互联网的使用兴起，这是一个全球互连计算机网络的网络，带来了新的风险和漏洞。网络安全面临的主要问题之一是恶意攻击（Abiola＆Marhusin，2018年）。恶意软件（也称为恶意软件）是侵入性软件，其设计具有伤害的特定目标，获得
评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法
抽象的心脏病是世界上最公认和致命的疾病之一，许多人每年都会因这种疾病而失去生命。早期发现这种疾病对于存储人们的生命至关重要。机器学习（ML）是一种合成的智能技术，是发现疾病的最方便，最快，最低成本的方法之一。在此浏览中，我们旨在达到一种ML模型，该模型可以期望心脏病，并可能具有最高的性能，即使用Cleveland冠心病数据集。用于训练版本的数据集中的功能，而ML算法的选择在模型的性能上具有显着影响。由于克利夫兰数据集内部的功能大量功能而避免过度拟合（由于维度的诅咒），该数据集降低到较低的维度子空间，因此使用了jelly鱼优化规则的使用集。水母算法具有过高的收敛速度，并且可以灵活地找到特殊功能。已经检查了通过训练使用独家ML算法的功能选择的数据集获得的模型，并将其性能进行了比较。使用水母算法在数据集上教育的SVM分类器版本获得了最高的性能，其敏感性，特异性，准确性和面积为98.56％，98.37％，98.47％和94.48％。我们查看研究中正在发生的事情，指出当前方法中缺少的内容，并勾勒出我们对系统布局的想法。结果表明，水母优化的规则和SVM分类器的总体具有最佳的性能，可用于冠心病的预测。本文研究如何使用机器学习来预测心脏问题。通过挖掘数据，处理一些数字和建筑模型，我们希望添加到早期创建更好，更快的工具，以便早期发现心脏病，这应该有助于早日捕捉并促进患者护理。关键字：以下是这项研究中使用的一些关键字，深度学习，心力衰竭，水母优化，支持向量机•心脏病预测 - 想象一组复杂的计算机模型和算法，这是科幻电影中的东西。他们旨在评估您使用血压，胆固醇水平，心率和其他关键健康指标等医学数据的机会。这里的最终目的是早期发现任何潜在威胁，并在情况恶化之前立即进行干预。•机器学习 - 好吧，所以，您知道人工智能或AI的简称是如何的
描述性人工智能伦理：收集和理解公众意见
鉴于人工智能 (AI) 系统给社会带来的重大变化，许多学者讨论了它们的影响是否以及如何产生积极和消极影响 [21]。随着我们开始在各种道德和法律突出的环境中遇到人工智能系统，一些人已经开始探索如何调整当前的责任归属实践以适应这些新技术 [19, 33]。当今的一个批判观点是，自主和自学习的人工智能系统带来了所谓的责任缺口 [27]。这些系统的自主性挑战了人类对它们的控制 [13]，而它们的适应性导致了不可预测性。因此，如果这些系统造成任何损害，将责任追溯到特定实体可能是不可行的。将责任实践视为对代理人采取某些态度 [40]，学术研究也提出了人工智能系统是否是此类实践的适当主体的问题 [15, 29, 37] — — 例如，它们可能“有身体可踢”，但“没有灵魂可诅咒” [4]。责任差距的困境不仅限于道德领域，也延伸到法律实践 [5, 9]。当前的法律机构没有能力处理这些问题 [36]。自学习算法的性质对这些系统设计者与可能造成的损害之间的近因关系提出了挑战 [29]。如果这些系统不能补救受到伤害的人或从错误中吸取教训，那么让它们为自己的行为负责是没有意义的。因此，对人工智能系统的惩罚是一个开放且有争议的问题 [3]。我们重点关注当前解决责任差距的规范性努力的局限性。他们讨论了人工智能系统可以并且应该如何嵌入到我们的责任实践中。现有研究将责任视为一个关系概念，即一个人要让做错事的人对特定的行为或后果负责 [ 13 ]，或者代理人要对患者负责 [ 18 ]，而忽略了参与此类实践的个人的意见。目前缺乏实证研究来了解普通公众（那些可能遭受人工智能系统损害的人群）如何看待这些差距，以及如何解决这些问题。在自动驾驶汽车领域已经有一些研究 [ 8 , 25 ]，但对于人们如何为自动驾驶系统的行为分配责任、责备和惩罚，我们缺乏更广泛的理解；人工智能以多种形式和环境部署，很少有研究 [26, 39] 解决其他道德上突出的情况。近年来，人工智能的伦理问题越来越受到关注 [ 38 ]。算法部署所引发的许多问题已在学术界和工业界引起了广泛的争论。人们曾尝试了解人们如何看待人工智能系统的伦理问题，如偏见/公平性[ 23 , 35 ]和隐私[ 43 ]。然而，公众舆论尚未在更大范围内被捕捉和理解。在以下章节中，我们将捍卫公众舆论在讨论人工智能伦理时是宝贵和不可或缺的，重点关注责任差距，并提出如何
使用机器检测和分类的框架
恶意软件是任何可能对计算机系统造成损害的软件。恶意软件构成了对信息系统的重大威胁，这些威胁多年来遭受了几次毁灭性攻击的影响。传统的Antimalware软件由于多种恶意软件（例如多态性）的逃避技术提供了有限的效率，以防止恶意软件删除。Antimalware只能删除其签名的恶意软件，并且对零日间攻击无效和无助。几项研究工作利用受监督和无监督的学习算法成功地检测和对恶意软件进行了分类，但是在相关研究工作中占据了误报和虚假否定，以及利用不足的数据集，这些数据集未能捕获尽可能多的恶意软件家庭来概括地发现发现。这项研究利用机器学习来检测和对恶意软件进行使用机器学习技术，包括特征选择技术以及超参数优化。主成分分析用于治疗由于用于容纳大量恶意软件系列的大型数据集而导致的维度诅咒。支持向量机，K最近的邻居和决策树用于使用两个数据集进行性能比较的模型。通过使用网格搜索和K-折叠验证并调用最佳参数以实现最佳性能，以获得最佳性能，以获得最佳的检测准确性和低的检测和低底片，从而提高了模型的性能，从而增强了所选分类器的超参数以呼吁最佳性能。使用混乱矩阵，精度，召回和F1评分评估了研究模型。准确度为99％，98.64和100％，与K最近的邻居，决策树和支持向量机与CICMALMEM数据集分别具有相等数量的恶意软件和良性文件，与K最近的邻居达到了零误报，而准确性的准确性为97.7％，70％和96％的数据，而Datation却在k中相得益彰，而DATAIT则相应地数据。与K最近的邻居一起，还可以实现38的最低误报数量。该模型接受了默认超标仪的培训，以及通过调整超参数来获得的表演来获得的超级参数，并且发现优化超标仪和功能选择技术的优化能力并不一定能够与DataIns的表现更好，并且可以通过良好的数量进行良好的数量，并提供了良好的数量。未来的作品包括使用深度学习和集合学习作为分类器以及其他超参数优化技术，例如贝叶斯优化和随机搜索，其他具有较高恶意软件系列的数据集也可以用于培训。
数字信任与安全中心
项目概述：错误信息无处不在。它操纵了公民的情感和情感，可以说服人们错误地相信一个话题，可能侵蚀信任，从而对社会造成伤害。利用这样一个事实，即假装道德愤怒可能会产生许多重视，穆尔蒙格可以确保在很短的时间内广泛扩散了适当的措辞虚假信息。但是，在社交媒体上传播的大量信息中确定谣言和虚假新闻是极具挑战性的，法规措施的应用也可以减少其扩散。大型语言模型（LLM）具有通过大量文本培训获得的复杂语言理解能力。然而，与许多AI技术相同，LLM可以被视为既是祝福又是诅咒，尤其是在错误信息方面。LLM的智能特征可以被恶意利用，以迅速产生似乎令人信服的虚假信息。此外，由于在包括一定比例的错误信息的网络文本上训练了LLMS，因此在诸如自动汇总或问题回答之类的任务期间，它们可能会无意间产生错误的信息。llms可能会大大加剧错误信息问题，从而使虚假信息更容易渗透社会。因此，迫切需要开发强大的自动化方法，以区分假货与真实信息。增强对这些特征的理解是开发准确的自动化方法的关键方面。幸运的是，LLMS的高级功能意味着它们也可以通过自动检测错误信息来为与谣言和虚假新闻的传播做出积极贡献。我们正在研究如何最好地利用LLM，以根据常规机器学习和深度学习为基础进行自动检测和分析错误信息的分析。错误信息检测是一个因素问题，不仅依赖于确定文本是否是事实是事实的，而且还依赖于确定有关社交媒体帖子的文本内容和结构的各种功能，这些功能可以交互以表示信息是假的。与社会科学学者合作，致力于错误信息，虚假信息，阴谋理论，论证和信任，我们分析了围绕“伟大的替代”深层国家和全球精英阴谋的社交媒体帖子的集合，以确定语义，词典，词典和风格特征，这些特征具有错误的信息。这些特征包括情感，情感和立场，以及结构和话语级别的信息，例如对话行为和时间动态。我们已经评估了特征的不同组合之间的相互作用以及基于情感特征的指导调整如何使用主流模型（例如Llama2，Chatgpt和Vicuna）改善了对错误信息和阴谋的认识。