XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机序列
对连续加密算法的加密抗药性标准的研究
已知问题是基于生成伪随机序列的发生器解决的。基于单向（不可逆）转换的原始密钥的伪随机序列的发电机，例如：独立转换位，nibbles和bytes，压缩表，矩阵扩展，矩阵扩展，具有成比例的行和柱子，逻辑序列和图表的分布元素，并在统一的分布元素中，在真实的分布元素中，构造了真实的分布元素，该元素在真实的pse extriention in of真实分布元素组合，并将其组合为组合。等。[4-5]。具有相对较小的长度的初始键，但目前至少有256个字符，具有伪随机序列发生器，基于单向转换，生成了足够大长度的序列，其元素具有一定的操作，并通过加密消息的字符转换（Gammed）。因此，正在开发连续的加密算法。对作者进行的系统研究和科学观察结果使得可以作为评估连续加密算法强度的必要条件制定以下陈述。
探索性研究
在提供可能的适应性优势的意义上，从非编码DNA从非编码DNA中脱颖而出可能对细胞生理产生负面影响。在这里，我们采用了两种方法来研究人类细胞系中缺乏人类基因组同源物的随机序列和小鼠从头基因。我们表明，这两种AP都会导致细胞克隆的不同生长效应，取决于它们表达的序列。对于随机序列，在关节生长实验中，53％的克隆频率下降，频率增加约8％。降低了，频率增加了3个。单独分析时，每只小鼠基因基因都会触发人类细胞中独特的转录组反应，这主要指示特定的效应，而不是普遍的效应。从头基因开放式阅读框（ORF）的结构分析揭示了一系列内在的疾病得分和/或可折叠性在alpha-helices或beta板上，但这些范围与它们对细胞生长的影响无关。我们的结果表明，从头进化的ORF可以很容易地整合到细胞调节途径中，因为大多数与这些途径的组件相互作用，因此，如果一般条件允许，则可以直接受到正选择。
量子信息中的Kolmogorov复杂性-JovanOdavić
文学艺术（和任何艺术）的价值是主观的，取决于读者的个人经验和品味。我学会欣赏小说的一种方式是认为他们的信息内容是指复制整本小说所需的最少信息。有趣的是，单词和单词根的重复意味着该小说不是单词的完全随机序列，可以使用Lempel和Ziv在1976年开发的算法来重建（Lempel; Ziv，1976）。该算法允许创建一个最小的词典，可以从中重建整本小说。值得注意的是，该字典比总体语言词典小，因为后者的某些词在小说本身中没有出现。为了说明算法，让我们考虑以下简单示例。
算术自相关和二进制序列的模式分布
其中n i = | {t≤n≤2t - 1：s n，τ= i} | ，i = 0，1。与经典的自相关相比，算术自相关是伪随机序列的携带相关函数。Goresky和Klapper [3]将算术自相关扩展到互相关，并给出了具有理想算术交叉相关性的二进制序列的大家族。后来，他们将算术自相关推广到[4，5]中的非二元序列。对于更多背景，读者被转介给[6]。序列的算术相关性预计将尽可能小。在[2]中提出了legendre序列算术自相关的非平凡结合。Hofer，M´erai和Winterhof [7]证明了算术自相关性和较高订单的相关度量的关系如下：
XSL•FO
目的：本研究探讨 GPT-4 在头颅 CT 扫描中识别和注释脑出血的能力。它代表了 NLP 模型在放射影像学中的一种新应用。方法：在这项回顾性分析中，我们收集了 2023 年 1 月至 9 月期间在上海交通大学医学院附属仁济医院进行的 208 次 CT 扫描，这些 CT 扫描包含 6 种类型的脑出血。所有 CT 图像都混合在一起并按顺序编号，因此每张 CT 图像都有自己对应的编号。生成从 1 到 208 的随机序列，并按随机序列的顺序将所有 CT 图像输入 GPT-4 进行分析。随后使用 Photoshop 检查输出，并由经验丰富的放射科医生根据 4 分量表进行评估，以评估识别的完整性、准确性和成功率。结果：6 种类型脑出血的总体识别完整率为 72.6%（SD 18.6%）。具体而言，GPT-4 在硬膜外出血和脑实质内出血中的识别完整度较高（分别为 89.0%、SD 19.1% 和 86.9%、SD 17.7%），但其在慢性硬膜下出血中的识别完整度百分比很低（37.3%、SD 37.5%）。复杂性出血（54.0%、SD 28.0%）、硬膜外出血（50.2%、SD 22.7%）和蛛网膜下腔出血（50.5%、SD 29.2%）的误识别率相对较高，而急性硬膜下出血（32.6%、SD 26.3%）、慢性硬膜下出血（40.3%、SD 27.2%）和脑实质内出血（26.2%、SD 23.8%）的误识别率相对较低。大出血和轻微出血的识别完整性百分比均未显示
基于数组元素替换的密钥生成算法
RC4算法广泛用于各种信息安全系统和计算机网络（例如，在协议中）。SSL用于密码加密Windows NT等）。Spritz是由Bruce Schneier和Daniel Whiting开发的轻量级溪流密码。它以其简单，速度和安全性而闻名。Spritz特别适合资源约束设备，例如微控制器和智能卡。Spritz本质上是RC4算法的改进版本，考虑到现代的加密工具和算法。它还使用256个元素字节数组。Spritz使用古字母和旋转轮的概念来生成用于加密数据的伪随机序列。该算法具有较小的内部状态，可以在内存有限的设备上有效地实现它。
Math/Comp Sci/ECE 435-002：加密概论...
我们将涵盖古典和现代密码学和密码分析。古典系统，包括替代密码，仿射密码，Vig´enere密码和Feistel Ciphers，使用基本数学来构建；攻击和解密的分析还使用基本数学，包括概率和统计的某些方面。des（数据加密标准），基于经典方法，并由AES取代（高级加密标准）。我们将开发必要的背景来了解DES和AES。现代加密系统（公共键系统）是数学上的大量数学，采用了模块化算术，质数理论，因素化理论，群体理论，现场理论，。。。）。因此，我们将不得不花费大量时间在基础数学上。我们还将讨论各种加密协议，伪随机序列（反馈移位寄存器），。。。。
将疼痛与对人脑的预期分离
在有两个热刺激强度的伪随机序列（疼痛的热或非粉状温暖）时。彩色的灯光提前发出了两种热刺激。在成像过程中学到的受试者，其中颜色表明疼痛并表示温暖（10）。我们通过比较疼痛期间的大脑激活与温暖刺激期间的激活相比，确定了参与疼痛经历的大脑区域。这种训练，表示“疼痛”，控制与疼痛无关的somato感官输入。此外，我们通过比较在温暖刺激之前的有色光期间，在疼痛之前的彩色光之前比较了疼痛的脑激活，从而确定了与疼痛进行疼痛的大脑区域。这种比较表示“抗性”，对与疼痛相关的预期过程进行了控制（11）。
算法信息论与量子力学简介
本文对算法信息论和量子力学交叉领域的已发表和未发表的资料进行了综述。据作者所知，这是此类综述的首例。综述了三种不同的量子态算法内容概念。介绍了算法量子典型性和互信息的概念。探讨了算法信息与量子测量之间的关系。令人惊讶的结果之一是，绝大多数量子态（纯态和混合态）在进行退相干时，将产生没有算法信息的经典概率。因此，大多数量子态退相干为白噪声。综述了 Martin L¨ 的随机序列的量子模拟。算法信息论为多世界理论带来了新的复杂性，因为它与独立性假设相冲突。当排除算法复杂的过程时，需要测量来产生具有可克隆信息的量子态分布。
基于光纤萨格纳克干涉仪的可调量子随机数发生器
摘要 量子随机数生成器 (QRNG) 基于对单个量子系统执行的自然随机测量结果。在这里，我们展示了使用具有可调分光比的 Sagnac 干涉仪实现的分支路径光子 QRNG。分光比的微调使我们能够最大化生成的随机数序列的熵，并有效地补偿组件中的公差。通过从衰减的电信激光脉冲产生单光子，并使用市售组件，我们能够直接从原始测量数据生成超过 2 GB 的随机数序列，平均熵为 7.99 位/字节。此外，我们的序列通过了 NIST 和 Dieharder 统计测试套件的随机性测试，从而证明了其随机性。我们的方案展示了一种基于动态调整生成的随机序列均匀性的 QRNG 替代设计，这对于依赖于独立实时测试其性能的现代生成器的构建至关重要。