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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]。
RFA FAQ 3-1-23 事实说明书：NIST网络安全和隐私计划 DOD微电子共享 芯片研发更新 美国研发设施模型 NAPMP-Vision-Paper-20231120.pdf 国家高级包装制造计划的愿景 制造供应链可追溯性 工作机会研究人员筹码筹码研发计量计划国家标准与技术研究所 美国的筹码筹码和半导体供应链项目的战略愿景和申请过程 芯片门户更新：如何选择应用程序管道 美国的筹码：英特尔社区影响报告 事实说明书：纽约半导体行业 2025年1月 ncst对尚普兰塔的调查南倒塌 美国的筹码一项两党计划，使美国更安全，更具弹性，更繁荣 物联网数字经济价值链草案v1.5 商业制造设施概况：建筑A ... 三星社区影响报告
‘（5）在整个Hollings制造扩展合作伙伴关系中建立能力，以进行国内供应链弹性和优化，包括 - （a）评估国内制造能力，扩大了研究和部署有关供应链风险的信息的能力，隐藏的信息，隐藏的依赖成本，依赖离岸供应商的依赖，重新设计的产品和流程，以鼓励重新使用相关的产品和其他相关的产品，并; （b）扩大的服务提供了整个业务支持的服务，以帮助美国制造商进行重新制造，以增强国内供应链的弹性，包括在关键技术领域和基础制造能力，这些功能是国内制造竞争力和韧性的关键，包括形式，铸造，铸造，铸造，加工，加工，结合，工具，工具，工具，工具以及金属或化学精制。”
资本主义经济中的失业
摘要： - 本文介绍了隐藏的马尔可夫模型在波兰语言中的文本生成中的应用。开发了一个生成文本的程序，利用隐藏的马尔可夫模型。该程序使用参考文本来学习可能的字母序列。还讨论了文本处理的结果。提出的方法也可以在语音识别过程中有所帮助。键字： - 自然语言处理，文本生成，隐藏的马尔可夫1简介言语综合和识别的领域在过去30年中，由于蜂窝电话的开发，它被广泛使用。在最流行的语音综合方法和分析方法中，采用了隐藏的马尔可夫模型（HMM）[2,6]。隐藏的马尔可夫模型也可以在其他领域中使用，仅命名遗传学，复制DNA代码或经济学，以预测未来的经济结果[3,4]。hmm of str k的估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。 计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。 序列以相同的k字符开始构成上下文。 它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。 2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。 它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。序列以相同的k字符开始构成上下文。它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。然后从公式1计算出可能性，其中p ij是条件下元素x i的概率，前面的符号为x j。[8] p ij（x i /x j）= p（xi∩xj） /p（x j）（1）如果给定序列中n元素的值S n取决于元素n-1的值，则可以应用HMM的值来预测连续值。条件下元素x n+1发生的概率是：p（x n+1 /x n）给出：p（x n+1 /x n）（2）
搜索存在和未来的长期颗粒
•违反SUSY的RP•AMSB SUSY•仪表介导的SUSY•SUSY•SUSY•隐藏的山谷模型•深Qed/Dark Photons•磁性单极管•Quirk模型•暗物质模型•稳定的Sexaquarks•Sexaquarks•Axion样粒子•……。6
在量子图中发现隐藏层
在复杂的网络中找到隐藏的层是现代科学中的一个重要且非平凡的问题。我们探索量子图的框架，以确定多层系统的隐藏部分是否存在，如果是这样，则其程度是多少，即那里有多少个未知层。假设唯一可用的信息是在网络的单层上波传播的时间演变，因此确实可以发现仅通过观察动力学而隐藏的东西。我们提供有关合成和现实世界网络的证据，表明波动力学的频谱可以以其他频率峰的形式表达不同的特征。这些峰表现出对参与传播的层数的依赖性，从而允许提取上述数量。我们表明，实际上，只要有足够的观察时间，人们就可以完全重建行范围标准化的邻接矩阵频谱。我们将我们的命题与用于多层系统目的的波数据包签名方法进行了比较与机器学习方法。
黑客供应链：SBOM生存指南
•广泛的影响：一位受损的供应商可以感染许多下游客户。•利用信任：攻击者操纵供应商与客户之间的可信赖关系。•隐藏的入口点：攻击者隐藏在软件依赖性层中，从而使检测变得困难。
对称性，Hopf分叉和在新型变色龙系统中的增强
摘要：变色龙系统是动态系统，根据参数值表现出自激发或隐藏的振荡。本文对二次变色龙系统进行了全面研究，包括对其对称性，耗散，局部稳定性，HOPF分叉和各种混乱动态的分析，因为控制参数（µ，A，C）各不相同。在这里，µ用作y方向的耗散参数。进行了µ = 0的四个方案的分叉分析，揭示了在不同的参数设置下出现各种动态现象的出现。o ff设置的提升意味着将常数引入系统的一个状态变量之一，以将变量提升到不同的级别。此外，通过不同的µ示出了隐藏的混乱双重性，并具有OFF集的增强性。参数µ既充当HOPF分叉参数和O FF集促进参数，而其他参数（A，C）也作为控制参数起关键作用，从而导致了与自我激发或隐藏混乱吸引者的周期上升的路线。这些发现丰富了我们对二次变色龙系统中非线性动态的理解。