8、信息安全与医疗诊断算法的前沿探索

信息安全与医疗诊断算法的前沿探索

信息安全领域的加密算法比较

在信息安全领域,多种加密算法被用于保护用户数据。以下是几种常见加密算法的对比:
| 算法 | 算法类型 | 逻辑 | 密钥大小(位) | 块大小(位) | 特点 |
| — | — | — | — | — | — |
| RSA | 非对称密钥 | 使用不同密钥进行加密和解密 | 1024 - 4096 | 128 | 安全但有延迟 |
| Diffe Hillmen (DH) | 非对称密钥 | 利用公钥和私钥进行加密和解密 | 可变 | - | 安全但速度慢 |
| DES | 对称密钥 | 使用相同密钥进行加密和解密 | 64 | 64 | 不灵活且不够强大 |
| AES | 对称密钥 | 使用相同密钥生成密文并还原为明文 | 256 | 128 | 使用3种不同密钥长度,结构简单易破解 |
| 3D - pytocrypt | - | 使用不同密钥进行加密和解密 | 683 | - | 密码分析时间长,构建需更多软件资源 |

还有一些其他的加密方法,如Bulat等人提出的基本算法信息图流程,有助于理解社交媒体中不同形式的个人数字信息加密,但收集个人隐私数据耗时较长;Levena等人提出的椭圆曲线密码学白盒方法,随n增加可提高执行时间以增强安全性,但并行执行时无法长时间保障安全;Bhardwaj等人提出的使用视觉密码学保护二维码的方法,包含n个不同份额以提高安全性,但系统在密钥大小和份额数量上存在限制。

医疗诊断领域:基于高斯混合模型的宫颈癌检测

在医疗诊断领域,宫颈癌是全球女性常见的恶性肿瘤之一,及时准确的诊断对于治

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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