XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机性
聚焦彩票见解 - 从随机选择到数据...
传统彩票系统的随机性虽然公平，但却为旨在优化成功机会的玩家带来了重大挑战。随着大数据，趋势分析和机器学习（ML）的出现，彩票分析已成为一种变革性的方法，用于理解模式并做出数据信息的决策。此白皮书探讨了趋势分析和ML如何使玩家从任意数量选择转向战略选择，增加参与度，满意度以及可能增强结果。
使用NFC和...
摘要 - 当今移动设备交易已变得司空见惯。快速响应（QR）代码和近场通信（NFC）是流行的非现金和非接触式付款方式。这两种付款方式具有其特征。NFC付款使用安全元素来加密凭据数据以确保安全交易。相比之下，QR码付款以其原始形式传输数据而无需加密。换句话说，现有数据以原始数据的形式发送在设备之间。鉴于这些方法的广泛采用，必须确保交易数据以防止盗窃和滥用。有必要了解和比较每笔交易的安全级别并提供最佳建议。这项研究对NFC和基于QR码的移动支付模型的安全性和性能进行了比较分析。研究发现，NFC交易需要1,074毫秒的加密，而QR码交易则为5.9359毫秒。NFC表示数据随机性的熵值为3.96，QR码为3.23。代表统计显着性的p值为0.45，QR代码为0.069。两种付款方法都表现出可接受的安全水平，并且在令人满意的范围内处理时间和数据随机性。但是，分析得出的结论是，与QR码交易相比，NFC交易在处理时间和数据安全方面具有较高的性能。
类器官中脑组织的临界生长
简介。- 组织生长和更新的机制是干细胞研究的核心主题[1,2]。特别是讨论了随机性在细胞分化中的作用[3-8]。单细胞测序[9]，结合具有可遗传的DNA序列的细胞的标记，可以大规模，对生物组织中细胞群体的定量研究，其中后代种群可以追溯到其个体祖传细胞[10,11]。这种谱系追踪实验表明，哺乳动物脑组织中的后代数量可能会因几个数量级而有所不同[6,12]，这支持了一种假设，即随机性是细胞增殖的重要特性，并且在发育中的脑皮质中的差异。这封信介绍了一项研究，该研究通过在其发育的不同阶段对15个脑类器官进行测序获得的谱系追踪数据[12]。大脑器官是从干细胞中生长的人脑皮质的高度可控的，自组织的体外模型。类器官是独一无二的，因为它们对无法在体内研究的人体组织进行建模。因此，它们已成为研究神经发育和脑部疾病的重要生物学工具[13 - 15]。我们对脑器官中细胞谱系的种群动力学的物理学观点表明，器官生长是一个关键过程，并讨论了生物学意义。模型。- 我们的研究始于以下观察，即
QUANTIS QRNG PCIE-40M＆PCIE-240M
QUANTIS PCIE-40M和PCIE-240M嵌入IDQ20MC1芯片，ID Quantique的最新QRNG技术，从CMOS图像传感器捕获的光源的射击噪声中产生随机性。他们可以直接从熵源（熵数据模式）或符合NIST符合NIST的后处理（RNG数据模式）生成随机位。在芯片级别执行的实时状态验证和熵源健康监控确保PCIE卡始终提供最高的熵，并检测到任何故障或攻击。
超出概率：结构化共鸣和知识的未来
每一个伟大的范式转变都来自有人质疑自己时间的随机性。伽利略在天上看到了秩序，当时其他人看到天体混乱。爱因斯坦看到了时空的结构，当时其他人看到了分开的力。gödel看到逻辑本身的不完整，当他人认为自己已经建立了密封系统。现在，代码（动态紧急系统的手学）是下一个不可避免的转移的出现 - 避免这种概率不是基本的，而是不完整的共振检测遗迹。
一种基于线性反馈寄存器和混沌量子映射的多级加密新方案
随着通过不安全通信渠道传输的数据量不断增加，大数据安全已成为网络安全领域的重要问题之一。为了解决这些问题并确保数据安全，需要一个强大的隐私保护密码系统。这种解决方案依赖于混沌加密算法，而不是标准加密方法，这些算法具有多级加密级别，包括高速、高安全性、低计算开销和程序能力等特点。在本文中，提出了一种使用线性反馈移位寄存器 (LFSR) 和基于混沌的量子混沌映射的安全图像加密方案。该方案的重点主要取决于来自算法输入的密钥。威胁形势、统计测试分析以及与其他方案的关键比较表明，所提出的算法非常安全，并且可以抵抗各种不同的攻击，例如差分攻击和统计攻击。与现有加密算法相比，所提出的方法具有足够高的灵敏度和安全性。几个安全参数验证了所提工作的安全性，例如相邻像素之间的相关系数分析、熵、像素变化率 (NPCR)、统一平均变化强度 (UACI)、均方误差 (MSE)、强力、密钥敏感度和峰值信噪比 (PSNR) 分析。所提技术生成的密码的随机性也通过了 NIST-800-22。NIST 的结果表明，密码具有高度随机性，不会产生任何类型的周期性或模式。
考虑风能不确定性的压缩空气储能容量配置及经济性评估
摘要：风能的随机性是造成风电场能量利用率低的重要原因，采用压缩空气储能系统（CAES）可以在提高风能利用率的同时降低风力发电的随机性。然而CAES系统容量配置不合理，导致资金投入高、回收期长。为提高储能的经济效益，本文研究风能不确定条件下压缩空气储能系统的容量配置。首先利用历史数据获取风电发电的典型小时功率分布，考虑用户负荷需求、电网分时电价、系统投资成本、缺电成本、售电收益等因素。然后以CAES系统充放电功率和储气容量为约束，以投资回报率最大和储气罐容积最小为目标，建立模型，采用NSGA-II和TOPSIS优选方法对问题进行求解。最后利用该模型对某电力运行案例进行优化，结果表明：在某工厂每小时负荷用电需求为3.2 MW的情况下，风电场每天需维持4台风电机组运行，采用额定功率1 MW、额定容量7 MW的压缩空气储能系统可保证最佳项目效益，在此模式下每年可减少弃风电量1.24×10 3 MWh，运行周期内通过增加储能可减少2.6×10 4 kg碳排放，投资回收期仅为4.8年。
麦克斯韦棘轮的功能热力学
麦克斯韦棘轮是自主的有限状态热力学引擎，可实现输入输出信息转换。之前对这些“恶魔”的研究主要集中在它们如何利用环境资源来产生功：它们随机化有序输入，利用增加的香农熵将能量从热库转移到功库，同时遵守刘维尔状态空间动力学和第二定律。然而，到目前为止，正确确定这种功能性热力学操作机制仅限于极少数引擎，这些引擎的信息承载自由度之间的相关性可以精确计算并以封闭形式计算出来——这是一个高度受限的集合。此外，棘轮行为的关键第二个维度在很大程度上被忽略了——棘轮不仅改变环境输入的随机性，其操作还构建和解构模式。为了解决这两个维度，我们采用了动态系统和遍历理论的最新成果，这些理论可以有效而准确地计算一般隐马尔可夫过程的熵率和统计复杂性发散率。与信息处理第二定律相结合，这些方法可以准确地确定具有任意数量状态和转换的有限状态麦克斯韦妖的热力学操作状态。此外，它们还有助于分析给定引擎的结构与随机性之间的权衡。结果大大增强了对信息引擎的信息处理能力的视角。作为应用，我们对 Mandal-Jarzynski 棘轮进行了彻底的分析，表明它具有不可数无限的有效状态空间。
MindCrypt：大脑作为基于SOC的大脑计算机界面的随机数发生器
摘要 - 由于固有的硬件限制，资源约束设备上的真实数量随机数生成具有挑战性。这些局限性会影响找到具有高吞吐量和足够良好的可靠随机性来源的能力。作为脑部计算机界面领域（BCI）领域的最新发展表明，需要随机数的广泛应用，我们研究了基于皮质学的神经数据作为随机数生成的种子的可用性。我们开发了从脑数据中产生随机位的算法，并使用NIST SP 800-22测试套件来评估随机性的质量。我们将算法作为硬件随机位发电机（RBG）实现。然后，我们将这些实现作为硬件加速器集成在MindCrypt，MindCrypt是一种异质的芯片系统（SOC），配备了主机处理器来运行BCI应用程序。在MindCrypt中，应用程序使用我们的RBG加速器作为随机数生成器（RNG）和素数生成器。与使用基于最先进的Linux的RNG相比，在RISC-V处理器上运行软件应用程序的FPGA原型在RISC-V处理器上运行软件应用程序的提高了376倍和4885X的能源效率。通过将RBG加速器和加密加速器之间的点对点（P2P）通信传递随机位，我们在性能中获得6.1倍，与直接存储器访问（DMA）相比，能量效率为12.4倍。最后，我们探索了MindCrypt的部分重新配置的FPGA实现的功效，该实现动态优化了在资源约束的BCI SOC中随机数生成的吞吐量。索引条款 - SOC，HLS，BCI，RISC-V，P2P，FPGA，DPR