椭圆曲线密码学是一种可逆的非对称密码学算法，其英语全称：Elliptic Curve Cryptography，缩写为：ECC。
影像组学是放射学领域的一个相对较新的词，意思是从医学图像中提取大量的定量特征。人工智能（AI）大体上被定义为一组先进的计算算法，可以对所提供的数据模式进行学习，以便对未知的数据集进行预测。由于与传统的统计方法相比，人工智能具有更好的处理海量数据的能力，因此可以将影像组学方法与人工智能结合起来。总之，这些领域的主要目的是提取和分析尽可能多和有意义的深层定量特征数据，以用于决策支持。如今，影像组学和人工智能都因其在各种放射学任务中取得的显著成功而备受关注，由于担心被人工智能机器取代，大多数放射科医生对此感到焦虑。考虑到计算能力和大数据集可用性的不断发展进步，未来临床实践中人与机器的结合似乎是不可避免的。因此，不管他们的感受如何，放射科医生都应该熟悉这些概念。我们在本文中的目标有三个方面：第一，让放射科医生熟悉影像组学和人工智能；第二，鼓励放射科医生参与这些不断发展的领域；第三，为未来方法的设计和评估提供一套良好实践建议。本文发表在Diagnostic and Interventional Radiology杂志。
空转细胞类型聚类方法大PK 此前小编已经为大家整理过 👉 10款空间转录组去卷积工具的综合比较，除了去卷积，聚类也是空转数据分析中的关键步骤。近日，《Briefings in Bioinformatics》发表了综述文章，根据聚类性能、鲁棒性、计算效率和软件可用性对七个软件工具提供的15种聚类方法进行了综合测试。 测试数据集及算法信息 为了全面评估不同聚类方法的性能，研究团队基于不同技术准备了七个具有真实位置信息的空间转录组学数据集。同时设计了一个RShiny程序，使用真实数据提供的空间位置并考虑到预定
量子位智库 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这个赛道火到全球大厂都想插一脚，却从未诞生一家真正意义上的公司。 它就是计算生物。 谷歌Meta英伟达百度阿里，还有比比皆是的初创企业，都屡屡传出最新前沿进展。 作为工具类学科，很难想象会在诞生近30年之后迎来如此盛况。 如今在AI激活、数据驱动下，计算生物已经来到大规模应用前夜。它将如何落地？发展到什么阶段？国内外差距到底有多大？ 量子位智库做了个全球体系化梳理写下《计算生物学深度产业报告》，并整理出七个问答速览整个行业全貌。 1、计算生物学究
利用素数算法来加强企业文档管理软件的效能和安全性，可是个有趣的法子。这可不只是在电影里才看得到的情节，素数算法可以在好几个方面给软件的性能和安全性添点料。下面就来看看有哪些酷炫的方式吧：
最近发现密码学很有意思，刚好还和工作有点关系，就研究了一下，本文是其中一部分笔记和一些思考。
好巧！刚好前几天有同学私信也问过我这个问题：面临专业分流，计算机大类到底该选择哪个学科呢？
有些人觉得这门课很虚，似乎都是一些条条框框的知识点。比如说书中提到的软件过程、敏捷方法、需求分析等等内容，读起来有些道理，但细想又觉得是正确的废话。
前述GP TEE PP文档内容，参照： 我们一起来学习CC认证之GP TEE PP保护轮廓(一) GP TEE之安全威胁分析 GP TEE安全资产问题分析 下雪了，天气冷！ 攻击路径举例 A.3.1基于硬件的攻击路径 本部分内容描述了几种基于硬件方法的攻击路径，他们有可能完成一个成功的攻击识别步骤。 A.3.1.1侧信道分析攻击 本攻击的目标是从可信存储中恢复一个密钥，该密钥用于保护某个可信应用（TA）的数据资产。 通过攻破可信存储具体实现中使用的安全保护措施，可以提取相关密钥，例如，在可信存储执行操
史前纪事 1976-1998 密码学与电子货币理论发展 1976年，Bailey W. Diffie、Martin E. Hellman两位密码学的大师发表了论文《密码学的新方向》，论文覆盖了未来几十
近来经常有朋友问，程序员需要学算法吗？为什么需要学算法？不会算法也能找个Java开发岗造软件所以就别浪费时间了。如果真要学，算法感觉很高深，需要数学，可是我数学不好，所以放弃它吗？
今天先预热，介绍一下研究生计算机专业的方向有哪些，这也是很多即将读研的小伙伴关心的话题。
北京时间10月9日晚，世界顶级科学期刊Nature Methods（《自然-方法》，影响因子47.99）刊发了由复旦大学马剑鹏教授领衔的科研团队开发的新型计算方法OPUS-DSD。该算法不但能够成功地解析冷冻电子显微镜（Cryo-EM）结构解析技术中因传统方法无法分辨而缺损的生物大分子（比如蛋白质、核酸或蛋白质/核酸复合物等）结构，并且高效精准地分辨出柔性结构域在受测样品中的构象分布。这一新方法能有效建立高精度的生物大分子结构模型，帮助解决药物设计中因目标蛋白结构不准而导致的新药研发失败问题。
这篇综述文章《Bioinformatics Methods for Mass Spectrometry-Based Proteomics Data Analysis》由Chen Chen等人撰写，发表在《International Journal of Molecular Sciences》上，主要讨论了基于质谱（MS）的蛋白质组学数据分析中的生物信息学方法。不过这个综述里面的蛋白质组学数据分析的上下游划分方式我不是很认可，我认为的：
此前小编已经为大家整理过 👉 10款空间转录组去卷积工具的综合比较，除了去卷积，聚类也是空转数据分析中的关键步骤。近日，《Briefings in Bioinformatics》发表了综述文章，根据聚类性能、鲁棒性、计算效率和软件可用性对七个软件工具提供的15种聚类方法进行了综合测试。图片测试数据集及算法信息为了全面评估不同聚类方法的性能，研究团队基于不同技术准备了七个具有真实位置信息的空间转录组学数据集。同时设计了一个RShiny程序，使用真实数据提供的空间位置并考虑到预定的空间模式，将真实细胞类型标签分
机器之心整理 参与：杜夏德 运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的东西都是要靠优化，不管是学习还是刚才讲到的决策问题，都要有 OR (运筹学)的结合。 作为优化算法的基础，运筹学在第二次世界大战期间因英美两国配置资源的需求而发展起来。近些年，随着数据量大幅度攀升等科技环境的变化，运筹学得以快速发展，并广泛应用于零售、金融、物流等行业。正如运筹学顶级专家叶荫宇所说，运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的
在Hyperledger Fabric中，BCCSP（Blockchain Cryptographic Service Provider）是一个关键的组件，用于处理加密和密钥管理相关的功能。BCCSP的设计目标是提供一个可插拔（pluggable）的架构，允许在不同的密码学库之间切换，以满足不同的安全需求。以下是对Hyperledger Fabric BCCSP的简介：
上一篇总结了一些入门的知识内容，本文结合个人经验，总结编程软件方面的内容，对各种软件在量化上的应用做一个对比，供参考。首先我的观点是，没有最好的软件，只有最适用的领域，先明确自己想做的是什么，再选择最合适的软件。这不是一篇广告文，也不是百度复制粘贴的结果。
人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？ 我假定题主是想得到一个清晰的图，上面有各个领域清晰的分界线。因此，在这里我尝试用我最简单的方式来解释这个问题。 机器学习是一门涉及自学习算法发展的科学。这类算法本质上是通用的，可以应用到众多相关问题的领域。 数据挖掘是一类实用的应用算法（大多是机器学习算法），利用各个领域产出的数据来解决各个领域相关的问题。 统计学是一
云机器人就是云计算与机器人学的结合。而机器人则是云机器人的主要终端，云可以为机器人提供数据监控以及分析服务，同时也可从远端遥操作机器人的动作。腾讯云社区为大家了解和使用腾讯云服务提供了优秀的平台。而对于机器人部分，下面给出关于机器人关键技术之一的动力学建模与仿真的介绍。
2021年11月23日，Nature杂志发表文章Artificial intelligence powers protein-folding predictions。在该文章中，多位专家对AI应用于蛋白质折叠预测的现状和问题进行了评述。
聊聊我的选择 大家好，我是鱼皮，前几天看到一位大一计科同学的问题：我想学做 Web 项目，又想学算法搞 ACM，如何取舍呢 ? ACM 是国际大学生程序设计竞赛，旨在展示大学生创新能力、团队精神、编写
自2016年第一项名为 "空间转录组学 "的技术发表以来，关于空间转录组学的论文数量大幅增加。
这是关于分布式架构新手入门的第三篇文章。这一篇文章主要简要的介绍分布式工程学在理论上的基本概念，历史和现状，以及未来发展方向。让大家能够了解为什么学习分布式工程学。分布式工程学在计算机科学中的地位，以及分布式工程学要解决的问题。您可以点击以下链接找到前面三篇文章。
英文版地址：ITDSD- 3. Overview of Distributed Engineering
时间过的真快，本期为“数据挖掘”专题推送的最后一期了，520这天，就给大家介绍个特有意思的文章，技术男们有福了，超级干货！ 前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？ 它们之间到底有什么共同点和不同点？ 如果它们之间有层次等级的
前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题，引起了他的注意。经过阅读和分析 StackExchange 上的所有答案后，他觉得有必将其想法写下来。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，
首先，机器学习深度学习这些和硬件是两个领域的内容，个人不建议一起学，注意力不能聚焦的话效果会很差。。而且机器学习对数学要求很高，在数学水平不够的时候很难做出什么比较新奇的东西。最好先把硬件底子学好，软件部分知识可以同时学，硬件基础一定要打好。。。个人认为分为以下几个阶段吧。提示：本回答只针对稚晖君嵌入式基础部分的学习路线。
大家好，我是吴师兄，今天来详细聊一下怎样才算一个计算机知识体系完整的毕业生，希望对大家有帮助。
前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题，引起了他的注意。经过阅读和分析 StackExchange 上的所有答案后，他觉得有必将其想法写下来。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？
在合成有机化学、药物化学和药物设计的建模方面，分子力学（Molecular mechanics，MM）是一种传统的计算方法。但是它在一些情况下（例如，MM方法用于研究药物-受体微环境中基于电子的特性时）存在很大的局限性。
新智元编译 来源：Nature 作者：Sarah Webb 编译：赵以文 【新智元导读】深度学习为分析生物大数据提供了强大的工具。BioRxiv预印本服务器上有超过440篇文章讨论深度学习；PubMed在2017年列出了700多篇与深度学习有关的参考文献。生物学家和临床研究人员之间正在掀起一股使用深度学习相关的工具的浪潮。但是，研究人员在理解和使用这些算法方面仍然面临着挑战。 四年前，谷歌科学家出现在神经科学家Steve Finkbeiner的家门口。Finkbeiner在位于旧金山的格莱斯顿神经病
很多人开始学编程的时候都会有一个疑惑，我到底该学什么编程语言？参考的依据要么来自“砖家”、要么是来自热门语言排行榜、要么是来自薪资排行榜等。殊途同归，所有的人都会给出他们的依据和这样做的利弊。如果说一开始这样还可以理解，但是我们发现很多软件工程师、或者计算机专业毕业的人、甚至是从事软件研发工作的人每隔一段时间都会来这么一次内心挣扎的过程（那些靠一门语言就像混到退休的人除外）。
为何要学编程 乔布斯说，「每个人都应该学习编程，因为它教会你思考的方式」。 我们学习编程，是不一定要成为程序员的。就像每个人都应该学习法律，但不是都要成为律师；就像每个人都应该学习经济学，但不是必须成
摘要： 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短
本文将系统的介绍统计学专业的专业概况、就业前（钱）景、就业方向、以及企业对招聘时对学历的要求、最后将谈一些自己的择校建议。
中国大多数程序员的职业生涯是从C语言开始的，我们大多数人接触编程是从大学开始的，C语言几乎是中国大学计算机专业的标准语言。但是我们在大学除了学习C语言外,其它语言如C/C++/java基本都学一边。小编不得不说这就是中国大学的特色啊。我们学了那么多也只是学了这些语言的皮毛，到我们找工作时才发现我们在大学学的基本都用不上，甚至还不如花钱去培训机构培训几个月来的快。小编在这里就告诉大家，无论你是自学编程还是在学校学习编程对于一门语言要持之以恒的学习下去才会有收获。既然我们大多人都是从C语言基础开始的，在这里小编
作者：魏子敏，龙牧雪，朱星宇，唱歌的蔬菜，Jenny 被称为“机器学习之父”的Michael I. Jordan教授上周（9月12-14日）在清华进行了为期三天的校内公开课，面对清华同学分享了他在伯克利AMP Lab和RISE Lab的最新研究成果。 Jordan教授本次亲自上阵授课实属难得，为保证教学质量，本次系列课程也只面向清华学生开放，且不设录像直播，颇为珍贵。据大数据文摘了解，Jordan教授授课风格颇传统，全程抛弃多媒体设备，手写版书公式。本次讲座内容由机器学习方法和系统组成，主要涉及概率图模型、
各位芯片设计爱好者，大家好，今天给大家分享本人（CSDN：摆渡沧桑）参加电子设计大赛的经验，仅供参考。去年参加了第二届“复微杯”全国大学生电子设计大赛数字赛道，以及第三届“华为杯”中国研究生创芯大赛，均取得了不错的成绩；复微杯是数字赛道的一等奖（第一名），华为杯是企业专项一等奖（第一名），团队三等奖；拿到总共三万的奖金。
1、密码学的概述 1.1、密码学定义 密码学是研究编制密码和破译密码的技术科学。研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密的，称为编码学；应用于破译密码以获取通信情报的，称为破译学，总称密码学。 1.2、密码学的基本功能 （1） 机密性 仅有发送方和指定的接收方能够理解传输的报文内容。窃听者可以截取到加密了的报文，但不能还原出原来的信息，即不能得到报文内容。 （2） 鉴别 发送方和接收方都应该能证实通信过程所涉及的另一方， 通信的另一方确实具有他们所声称的身份。即第三者不能冒充跟你通信
就比如大学生们几乎都参加过的全国计算机等级考试，比如二级 Office 考试，考察的是 Word、Powerpoint、Excel 这种常用软件的操作，但据统计通过率还不足三分之一……
摘要：本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短路径。例如，旅行商问题（TSP）就是一个典型的搜索优化问题：给出城市列表以及城市之间的距离，寻找可以遍历每个城市，并花费最少的时间和开支的最佳路线。送货卡车就是这个问题的一个实际应用，假设在伦敦有100个人提交了网络订单，所有箱子都装进了一个货车里， 现在快递公司（比方说DPD）必须计算出最有效的路线（平衡距离/所花
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银
最近在对基于区块链构建的信任社会（未来社会形态）非常感兴趣，区块技术去中心化的特性，让没有金融机构成为了可能（包括央行，以及各种商业银行）。 除了在数字货币领域大放异彩外，在包括供应链，网络购物，公平
而且这些案例文献都不约而同的使用了monocle2这个软件，但是并不意味着它是金标准，也不意味着非monocle2不可。这个纯粹就是生物信息学领域的“马太效应”，大家都用monocle2做拟时序，所以后来者就简单的追随即可，而且绝大部分人其实并不关心算法细节，仅仅是为了做拟时序而做，那么就无所谓选择哪个软件了。实际上，做拟时序确实是有很多软件和算法的选择，我们可以来看看两个经典的综述，借此机会系统性梳理一下这方面背景知识。
求助各位数据挖掘前辈~~ 还有几天就马上研一了，我学的是数据挖掘方向，具体方向应该是微博文本类，这段时间学的挺乱的，一直没有个方向的感觉。假期期间把老师推荐的《web数据挖掘》看了一大半，java又看了一遍，发现也总是忘，可能还是练得少。看了一些python，前面的部分跟java还是很像的，看的很快，到了模块那，又感觉学的好痛苦。 我想请教一下各位前辈，如果研究生毕业想从事数据挖掘方向，我们是俩年研究生，也就是明年9月份就要签工作了。 1 我应该学些什么，哪些书籍或者技能是必须要会的呢，或者是对找工作有利
1984年，邓小平的一句话开启了中国计算机的新篇章“计算机普及要从娃娃抓起”。而且在2017年浙江省就明确表明，Python将纳入浙江省的的高考。如果说这离我们还比较遥远，但是最近发生了一件事，我们“算法与编程之美”公众号的一名粉丝，他向我们咨询，关于少儿编程的教学。这让我觉得少儿学编程已经是一个大的趋势了。
一种是直接彻底的转，如果打算直接进军互联网行业，进大厂，拿机械一辈子也可能达不到的高薪并做好了996的准备，那就直接转。
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