Neural nets on the MPP

The Massively Parallel Processor (MPP) is an ideal machine for computer experiments with simulated neural nets as well as more general cellular automata. Experiments using the MPP with a formal model neural network are described. The results on problem mapping and computational efficiency apply equally well to the neural nets of Hopfield, Hinton et al., and Geman and Geman

XSS attack detection based on machine learning

As the popularity of web-based applications grows, so does the number of individuals who use them. The vulnerabilities of those programs, however, remain a concern. Cross-site scripting is a very prevalent assault that is simple to launch but difficult to defend against. That is why it is being studied. The current study focuses on artificial systems, such as machine learning, which can function without human interaction. As technology advances, the need for maintenance is increasing. Those maintenance systems, on the other hand, are becoming more complex. This is why machine learning technologies are becoming increasingly important in our daily lives. This study use supervised machine learning to protect against cross-site scripting, which allows the computer to find an algorithm that can identify vulnerabilities. A large collection of datasets serves as the foundation for this technique. The model will be equipped with functions extracted from datasets that will allow it to learn the model of such an attack by filtering it using common Javascript symbols or possible Document Object Model (DOM) syntax. As long as the research continues, the best conjugate algorithms will be discovered that can successfully fight against cross-site scripting. It will do multiple comparisons between different classification methods on their own or in combination to determine which one performs the best.À medida que a popularidade dos aplicativos da internet cresce, aumenta também o número de indivíduos que os utilizam. No entanto, as vulnerabilidades desses programas continuam a ser uma preocupação para o uso da internet no dia-a-dia. O cross-site scripting é um ataque muito comum que é simples de lançar, mas difícil de-se defender. Por isso, é importante que este ataque possa ser estudado. A tese atual concentra-se em sistemas baseados na utilização de inteligência artificial e Aprendizagem Automática (ML), que podem funcionar sem interação humana. À medida que a tecnologia avança, a necessidade de manutenção também vai aumentando. Por outro lado, estes sistemas vão tornando-se cada vez mais complexos. É, por isso, que as técnicas de machine learning torna-se cada vez mais importantes nas nossas vidas diárias. Este trabalho baseia-se na utilização de Aprendizagem Automática para proteger contra o ataque cross-site scripting, o que permite ao computador encontrar um algoritmo que tem a possibilidade de identificar as vulnerabilidades. Uma grande coleção de conjuntos de dados serve como a base para a abordagem proposta. A máquina virá ser equipada com o processamento de linguagem natural, o que lhe permite a aprendizagem do padrão de tal ataque e filtrando-o com o uso da mesma linguagem, javascript, que é possível usar para controlar os objectos DOM (Document Object Model). Enquanto a pesquisa continua, os melhores algoritmos conjugados serão descobertos para que possam prever com sucesso contra estes ataques. O estudo fará várias comparações entre diferentes métodos de classificação por si só ou em combinação para determinar o que tiver melhor desempenho

Laboratorios matemáticos para la enseñanza desarrolladora del componente numérico variacional en los estudiantes del grado quinto

Este estudio tiene como objetivo diseñar una estrategia didáctica basada en laboratorios matemáticos para la enseñanza desarrolladora del componente numérico variacional en el grado quinto de la básica primaria de la IE Integrado Carrasquilla Industrial, de tal manera que los docentes dinamicen su quehacer educativo y tengan otra forma de llevar esos contenidos a sus estudiantes, en donde ellos se entusiasmen o se motiven para aprender. Está basado en una metodología descriptiva con enfoque cualitativo y cuantitativo, a través de la experimentación con materiales manipulativos. Como resultado se destacan las dificultades existentes en el componente numérico variacional en el 62% de los estudiantes, lo que deja ver la problemática de estudio y que el 58% se queja de la falta de materiales didácticos en las clases por parte de los docentes; esto muestra que para enseñar matemáticas es necesario un ambiente agradable en aula. Se concluye la importancia de la utilización de materiales manipulativos en el aula a través de la enseñanza desarrolladora y volver al estudiante en el protagonista de su conocimiento

A method for predicting full scale buffet response with rigid wind tunnel model fluctuating pressure data. Volume 1: Prediction method development and assessment

The method requires unsteady aerodynamic forces, natural airplane modes, and the measured pressure data as input. A gust response computer program is used to calculate buffet response due to the forcing function posed by the measured pressure data. By calculating both symmetric and antisymmetric solutions, upper and lower bounds on full-scale buffet response are formed. Comparisons of predictions with flight test results are made and the effects of horizontal tail loads and static aeroelasticity are shown. Discussions are also presented on the effects of primary wing torsion modes, chordwise and spanwise phase angles, and altitude