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探索图像密封造影中的高级技术和安全通信的日期隐藏
多媒体数据，例如图像，文本，文件或带有数据加密的视频。图像模拟是一种将图像隐藏在另一个图像中的技术。在图像密封造影中，封面图像被操纵，以使隐藏的数据看不见，这不会使其可疑，例如在加密中。相反，使用切解来检测任何秘密。图像中的消息并提取隐藏的信息[1]。在提出了一种略有不同的方法中，考虑了样式图像以及内部信息和掩护图像。生成的支撑图像被转换为给出的样式图像作为输入。揭示网络用于解码从Stego图像创建的秘密信息。与其他方法一样，使用基于VGG的自动编码器架构进行了任意调整秘密数据的大小，样式图像是通过自适应示例[2]完成的。该通道是因为CR和CB通道中的所有语义和颜色信息。此外，为了将有效载荷减少三分之二，隐藏的图像将转换为灰度图像格式。y通道Haltone Secret Image被馈送到编码器 - 模块网络以生成支撑图像。源图像是Y通道与CR和CB通道结合使用，以在YCRCB颜色空间中创建封面图像括号图像。为了编码隐藏的图像，Y通道DE Brace图像被馈回启示网络，以输出灰度刻度隐藏的图像。另外，将两种不同的变体用于生殖模型 - 基本和残留模型[3]。提出了k-lsb方法，其中k最小位被秘密消息替换。使用加密和隐肌的结合，其中封面图像的LSB被秘密图像的最重要位取代。使用伪随机数生成器来选择像素，并且每次旋转时都会对键进行加密。Stega分析使用熵过滤器检测并揭示秘密图像[4]。LSB方法也用于在视频中隐藏秘密信息笑话。视频是称为视频帧的图像序列。每个视频都被切成框架，秘密信息的二进制位隐藏在视频帧的LSB中。LSB替代方法和视频的基本形式结合了Huffman编码和LSB替代方法。另一种有趣的方法是将音频与录像带一起使用以改善隐藏性[5]。
洛雷托的隐藏财富：经济复杂性分析和生产性多元化机会
洛雷托是一个对比的地方。位于亚马逊丛林的西部侧面，到目前为止，它是秘鲁最大的状态，而且在人口密度最低的情况下。首都是伊基托斯市，坐落在亚马逊河的西岸，周围是Nanay和Itaya支流。它更接近巴西和哥伦比亚边界，而不是其最近的秘鲁邻国圣马丁和Ucayali的首都。iquitos只能通过飞机或河船进入，这使其成为世界上缺乏道路通道的城市之一。尽管拥有重要的自然资源捐赠，但多年来吸引了许多游客和冒险家，但洛雷托仍然是秘鲁最贫穷的州之一，并且拥有该国最糟糕的社会，健康和儿童营养不良指标。
机器学习揭示了钯氧化中的隐藏复杂性，阐明了催化剂行为
通过将APE与机器学习的原子间电位（MLIP）整合在一起，研究人员将其应用于钯表面的早期氧化，这是污染控制的关键系统。当应用于钯表面的早期氧化（用于减少排放量的催化转化器中的关键材料）时，APE发现了近3,000种过程，远远超过了传统KMC模拟的能力。这些发现揭示了在催化中类似于分子过程的时间尺度上发生的复杂原子运动和重组过程。
被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏潜力
对被忽视和未充分利用的农作物（NUC）的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限，是打击营养不良和提高粮食安全的关键，尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物，主要是构成了小农户农业区，是营养丰富，气候缓解且局部适应性的（Li and Siddique，2020; Mudau等，2022）。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全，并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿（Dansi等，2012; Ojuederie等，2015; Joy and Siddhuraju，2017年）。至关重要的是，我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究，展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏的潜力”令人印象深刻，涵盖了这些农作物的各个方面，从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成：6篇原始研究文章和3条评论，重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善，保护和利用。柑橘grandis（L.）Osbeck，通常称为Pomelo，是一种未充分利用的柑橘类水果，其潜力作为豆酮，苯酚和抗氧化剂的来源，被忽略了。
计算机辅助分析常规脑电图以识别癫痫的隐藏生物标志物：系统评价方案
摘要 简介 癫痫的诊断通常依赖于神经科医生对脑电图 (EEG) 的视觉解释。癫痫在脑电图上的标志是发作间期癫痫样放电 (IED)。该标记缺乏敏感性：仅在癫痫患者 30 分钟常规脑电图中的一小部分中可捕获到它。在过去的 30 年里，人们对使用计算方法来分析脑电图而不依赖于 IED 的检测的兴趣日益浓厚，但目前尚无一种方法应用于临床实践。我们旨在回顾应用于动态脑电图分析的定量方法的诊断准确性，以指导癫痫的诊断和治疗。方法与分析该方案符合 Cochrane 对诊断测试准确性系统评价的建议。我们将在 MEDLINE、EMBASE、EBM 评论、IEEE Explore 以及灰色文献中搜索 1961 年以后发表的文章、会议论文和会议摘要。我们将纳入观察性研究，这些研究提出了一种计算方法来分析脑电图以诊断成人或儿童癫痫，而不依赖于 IED 或癫痫发作的识别。参考标准是医生对癫痫的诊断。我们将报告每个标记的估计汇总敏感度和特异性以及接收者操作特征曲线下面积 (ROC AUC)。如果可能，我们将对每个单独的标记的敏感度和特异性以及 ROC AUC 进行荟萃分析。我们将使用改进的 QUADAS-2 工具评估偏倚风险。我们还将描述用于信号处理、特征提取和预测建模的算法，并评论不同研究的可重复性。道德与传播 不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物传播，并在与该领域相关的会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42022292261。
一个用于学习空中流量的交互式冲突求解器... -Dr -ntu
参数值参与者网络的输入层大小20参与者网络中的隐藏层数3 Actor Network中的每个隐藏层的单位数量300 Actor Network的输出层的大小2输入层的输入层的大小22批评网络网络中的隐藏层数量3 CILTER网络中的每个隐藏层数量的每个隐藏层中隐藏层中隐藏层中的每个隐藏层数量Actor网络300输出网络网络网络10-批评者网络1学习速率10 - 4 4
doi：https：//doi.org/10.48009/3_IIS_2024_110 A I模型的比较以检测图像中隐藏消息
隐身是在看似无害的封面媒体中隐藏秘密信息的艺术，对数字安全和法医分析提出了重大挑战。随着数字图像用作隐藏数据的载体的越来越多，必须有效，准确的切解技术的需求。这项研究比较了几种机器学习模型，包括K-Nearest邻居，高斯，多层感知器，随机森林，随机森林，AA未经训练的卷积神经网络以及一个被称为RESNET-18的预先卷积神经网络模型，称为RESNET-18，在其有效性的情况下，在其有效性的图像中具有sepnagomhichosics Messect embedded empedded的有效性。研究发现，卷积神经网络是检测具有99％准确性的地理含量的最佳模型。
深海：大型语言模型揭示了全球海洋微生物组的隐藏生物合成潜力
图2：在隐性BGC的验证数据集（n = 940）的验证数据集上的现有方法的比较。a，BGC的数量通过每种方法预测至少一个化学有效的结构，并以每种方法（成功率）的至少一个为每种BGC预测的化学有效结构的百分比（成功率）。b，每种方法预测的化学有效SM结构的数量，并用每种方法预测的独特结构的百分比（唯一性）。c，通过每种方法的预测SM结构的化学空间。d，通过每种方法的分子量的分子量分布。e，通过每种方法的综合可访问性（合成可访问性得分）的分布。f，通过每种方法对预测的SM结构的QED分布（药物的定量估计值）。源数据在源数据文件中提供。
库存，起源和未来的轨迹隐藏土壤有机碳在高山高山地区的块状田野中
多年冻土由于全球温度的升高而变暖，从而改变了这些环境中的碳循环。研究主要集中于北极冻土，但我们缺乏有关高山冻土区潜在C积累和释放的时间和幅度的数据。这些环境在带有和没有图案的地面上包含山顶（> 2900 m）上的块状场，这些地面主要不含植被，因此被认为不含土壤有机碳（SOC）。以冰冻和融化的粗糙和细材料分离的事实，我们的目的是测试没有植被的高山区域是否确实不含SoC，或者它们是否含有隐藏的碳，这可能代表气候变暖后可能代表CO 2来源。通过在相同或稍低的海拔地区采样植被土壤，我们想测试在不久的将来，在气候变暖下，Blockfields中的SOC股票将如何发展。
调整输入到隐藏的连接权重
下一步，我们要计算平方误差和对输入到隐藏权重的依赖关系。这次计算与上一次计算的主要区别在于，之前当我们对平方误差和 (SSE) 对特定隐藏到输出连接权重 vh,o 的依赖关系感兴趣时，我们只需要考虑输出节点 O o 处的平方误差。其他输出节点不会影响 SSE 对此输出节点的依赖关系。相反，这一次，当我们想要考虑 SSE 对给定输入到隐藏连接权重 wi,h 的依赖关系时，我们现在必须考虑每个输出节点的平方误差的影响。这是因为输入到隐藏连接权重 wi,h 影响隐藏节点 H h 的激活（结果输出）。但是，这个隐藏节点的激活会影响所有输出节点。因此，我们需要考虑所有输出节点的 SSE，以及它们对 H h 的反向传播影响，以及从该隐藏节点到 wi,h 的反向传播影响。如图 7.1 所示。因此，我们希望