👸🏿 👨🏻‍🎤 🚃 बायोमेट्रिक्स 2013: यह बैंक कार्ड को मना करने का समय है। एक सपना? 😭 🍰 🙅🏻

यह जोर से लगता है, लेकिन वास्तविकता यह है कि यह तकनीक पहले से ही एक बड़े रूसी बैंक की शाखाओं में से एक पर बीटा परीक्षण से गुजर रही है।
मैं डेवलपर्स की सहमति से, यहां नेटवर्क के लिए काफी दिलचस्प जानकारी प्राप्त करने में कामयाब रहा। मैं इस क्षेत्र में हार्डवेयर से एल्गोरिदम तक के मौजूदा विकास के बारे में बात करना चाहता हूं। मैं इस बात पर जोर देता हूं कि यह एक रूसी विकास है जिसका कंपनी कर्मचारी इतना बड़ा नहीं है, लेकिन कई प्रतियोगियों के लिए अंतरराष्ट्रीय परीक्षणों में अपनी नाक पोंछने के लिए पर्याप्त है।

हब पर पहले से ही बॉयोमीट्रिक लेख थे, लेकिन पुरानी जानकारी के साथ, इसलिए मैंने उनसे सभी गर्म प्रश्न एकत्र करने और सोंडा कंपनी के संस्थापक अनातोली बोकोव से पूछने की कोशिश की।

हमारे दो हब्रायुजर्स ने इस तकनीक की नींव के परीक्षणों के परिणामों पर अपनी विशेषज्ञ राय दी : उंगलियों के लिए एक अच्छा परिणाम।

टिप्पणियों में अपने प्रश्न लिखें, क्योंकि आप पहले से ही दूसरे पोस्ट पर फैसला कर चुके हैं।

इस क्षेत्र में आप कैसे आए, इसके बारे में थोड़ा बताएं। यह सब कैसे शुरू हुआ?

एक सिर था। न्यूमेरिकल इंस्टीट्यूट ऑफ कंप्यूटर साइंस में ऑटोमेशन विभाग ने पैटर्न मान्यता पर शोध का बचाव किया, और इसीलिए 1989 में मुझे एक फिंगरप्रिंट पहचान प्रणाली बनाने के लिए कहा गया। विषय बहुत गंभीर निकला, और 1991 में मैंने संस्थान छोड़ दिया और पूरी तरह से एक नए विषय में लगा रहा - अपराधियों के लिए ADIS का निर्माण। और केवल 10 साल पहले हमने पहचान प्रणालियों के नागरिक उपयोग की संभावना को देखना शुरू किया।

वैज्ञानिक क्षेत्र में आपके पास कितने लोग हैं? सभी गणितज्ञ और प्रोग्रामर या कोई और है?

हमारे देश में यह बहुत गंभीर समस्या है - विज्ञान को करने वाला कोई नहीं है। इस तथ्य के बावजूद कि हमारे पास औपचारिक रूप से एक डॉक्टर ऑफ साइंस और चार उम्मीदवार हैं, केवल दो ही गंभीर शोध में लगे हुए हैं:

गुडकोव - फिंगरप्रिंट प्रसंस्करण और टेम्पलेट पीढ़ी
मोसुनोव - पैटर्न की तुलना और सबसे महत्वपूर्ण - खोज त्वरक।

हर एक में दो सहायक, एक गणितज्ञ और एक प्रोग्रामर होता है। एक गणितज्ञ को शुद्ध रखना अक्षम है, सभी प्रयोगों को तुरंत कार्यक्रम पर रखा जाता है। युवा विज्ञान नहीं करना चाहते हैं, उन्हें एक ही बार में बहुत अधिक धन की आवश्यकता होती है। केवल पिछले पांच वर्षों में, हमारे 7 शिष्य विदेश गए हैं। और यह केवल हमारी समस्या नहीं है - देश के लिए एक समान। पहले से ही प्रोग्रामर को ढूंढना जल्द ही असंभव होगा।

मुझे पता है कि अंतर्राष्ट्रीय परीक्षणों के अनुसार, आपने 5 स्थानों से आगे नहीं, बल्कि कहीं पहले स्थान पर प्रवेश किया। हमें अधिक विस्तार से बताएं कि परीक्षण कैसे किए जाते हैं, किसके द्वारा और किन मानदंडों से तुलना की जाती है? प्रतियोगी कितने अच्छे हैं और आपको क्या लगता है कि आपके हाथ अंदर नहीं हैं?

टेस्ट दो संगठनों - यूएसए (एनआईएसटी) के राष्ट्रीय मानक संस्थान और इंटरनेशनल बायोमेट्रिक एसोसिएशन (यूएसए, कनाडा, यूरोप के कई विश्वविद्यालयों) द्वारा किए जाते हैं। एनआईएसटी परीक्षणों का ध्यान अपराधियों के लिए अधिक है (परीक्षण स्वयं एफबीआई द्वारा तैयार किए जा रहे हैं), और असैन्य उपयोग के लिए एसोसिएशन परीक्षण अधिक हैं। अब एनआईएसटी 10 मिलियन फिंगरप्रिंट कार्ड के डेटाबेस के आधार पर सबसे कठिन परीक्षा आयोजित करता है।

पहली बार, न केवल त्रुटियों की संभावना, बल्कि खोज की गति को भी ध्यान में रखा जाएगा। परीक्षण के परिणामों के अनुसार उंगलियों के निशान द्वारा बायोमेट्रिक्स बाजार का ध्यान देने योग्य पुनर्वितरण होगा। कुल 22 कंपनियों ने घोषणा की है, लेकिन कुछ पहले ही मध्यवर्ती परीक्षण परीक्षण पर भी बाहर हो गए हैं। मेरी राय में 13 कंपनियां बची हैं। हमारा काम शीर्ष पांच में आना है।

इस परीक्षण पर इतना ध्यान क्यों दिया जाता है? जीवन ने चुनौती दी है - सैकड़ों लाखों नागरिकों के डेटाबेस पर पहचान प्रणालियों को लागू करने का समय आ गया है। पुरानी प्रौद्योगिकियां विफल होती हैं - बहुत महंगी प्रणाली प्राप्त की जाती है। ऐसी प्रणालियों को लागू करने के लिए, सैकड़ों बार खोज की गति को एल्गोरिदम को बढ़ाना आवश्यक था। और यह नई टीमों के लिए एक मौका है, क्योंकि वर्तमान में तीन राक्षसों ने राष्ट्रीय स्तर की प्रणालियों के लिए बाजार को व्यावहारिक रूप से विभाजित किया है, ये NEC (जापान), Sagem / Morfo (फ्रांस), 3M / Cogent (USA) हैं।

आप बैंकिंग क्षेत्र को भी लक्ष्य बनाते हैं, और क्रेडिट कार्ड से इनकार करने का मुद्दा उठाते हैं। क्या आपके पास इस तकनीक को चलाने के लिए पहले से ही परियोजनाएं हैं?

अभी तक बैंकों के साथ कोई पूर्ण परियोजना नहीं है, केवल लेटो बैंक (VTB24 सहायक) पर काम शुरू हो गया है, और कई बैंकों के साथ बातचीत चल रही है, दोनों बड़े बैंक जैसे कि Sberbank और Gazprombank, और क्षेत्रीय लोगों के साथ। सबसे अधिक संभावना है कि इस साल हम कई क्षेत्रीय बैंकों के साथ एक पूर्ण परियोजना को लागू कर रहे हैं, नौकरशाही कम है।

बैंक बहुत रुचि रखते हैं, कार्ड उनके लिए बहुत सारी समस्याएं पैदा करते हैं। लेकिन इसमें समय लगता है। आइए आभासी कार्ड के साथ काम करना शुरू करें, क्योंकि इसके लिए कानून बदलने की जरूरत नहीं है। और सीधे ग्राहक खातों के साथ काम करने के लिए - कानून में समस्याएं हैं।

स्कैनर डमी के बारे में कैसे अनुमान लगाएगा? आज 3 डी प्रिंटर हैं जो ग्रामोफोन रिकॉर्ड प्रिंट करते हैं। क्या यह वास्तव में भविष्य का युद्ध है? प्रिंटर और स्कैनर?

डमी के साथ वास्तव में समस्याओं की तुलना में अधिक शोर है। सबसे पहले, ऐसे स्कैनर हैं जो ज्यादातर डमी का पता लगाते हैं। यद्यपि यह संघर्ष शाश्वत है। दूसरे, संघर्ष के संगठनात्मक तरीके हैं - यदि संभव हो तो सार्वजनिक स्थानों पर स्कैनर स्थापित करने के लिए। हम डबल फिंगर अटैचमेंट का उपयोग करते हैं, और दूसरी बार स्कैनर आपको बताता है कि किस उंगली को संलग्न करना है। सभी 10 उंगलियों पर डमी बनाने की संभावना नहीं है। एक "परेशान उंगली" भी है - इसे ड्यूरेस के तहत लागू किया जाना चाहिए, खाता अवरुद्ध हो जाएगा और अलार्म कानून प्रवर्तन में जाएगा। हम भुगतान प्रणालियों के लिए एक विशेष स्कैनर बनाते हैं, जहां यह सब परिकल्पित है।

सबसे प्रभावी स्कैनर डमी के लिए प्रतिरोधी, फर्म लुमिडिगम (यूएसए) और एनईसी (जापान)। पहला स्कैनर त्वचा के नीचे मल्टीस्पेक्ट्रल विकिरण मर्मज्ञ का उपयोग करता है। और दूसरा स्कैनर न केवल फिंगरप्रिंट की छवि का उपयोग करता है, बल्कि नस पैटर्न भी है। यहां तक कि अगर आप प्रिंट पैटर्न पर नकली बनाते हैं, तो नस पैटर्न को प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है। हम दोनों कंपनियों के साथ सक्रिय रूप से सहयोग कर रहे हैं; उनके स्कैनर के नमूने हैं। हम इनमें से किसी एक स्कैनर को अपने भुगतान टर्मिनल, या, सबसे अधिक संभावना है, हमारी सुरक्षा प्रणाली में सम्मिलित करते हैं, जिस पर हम लंबे समय से काम कर रहे हैं।

ऑप्टिकल मल्टीस्पेक्ट्रल ल्यूमिडिगम फिंगरप्रिंट सेंसर

क्रांतिकारी फिंगरप्रिंट पहचान तकनीक

Lumidigm ने एक मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग डिवाइस विकसित की है जो उंगली की त्वचा की सतह की निचली परत से अतिरिक्त जानकारी एकत्र करने में सक्षम है। पारंपरिक प्रौद्योगिकियों के विपरीत, मल्टीस्पेक्ट्रल तकनीक उंगलियों के निशान की गुणवत्ता और प्रामाणिकता पर निर्भर नहीं करती है। Lumidigm सेंसर अपनी प्रामाणिकता को सत्यापित करने और पहचान छवि को बड़ा करने के लिए उंगली की त्वचा की ऊपरी परत के माध्यम से छवि देख सकता है। यदि एक पहना हुआ फिंगरप्रिंट पैटर्न वाला व्यक्ति (जैसे कि बढ़ई) तुलना के लिए एक उंगली लागू करता है, तो Lumidigm सेंसर उंगली की त्वचा के नीचे एक अद्वितीय, अप्रभावित, आंतरिक फिंगरप्रिंट पैटर्न पढ़ता है और तुलना के लिए छवि को बढ़ाता है। इसके अलावा, अगर उंगली गीली या गंदी है, या पूरी तरह से पाठक पर नहीं रखी गई है, तो मल्टीस्पेक्ट्रल रीडिंग तकनीक उंगली की त्वचा की निचली परत के एक अनूठे पैटर्न को पहचानने में सक्षम है। ल्यूमिडिगम सेंसर नकली उंगलियों का पता लगाने के लिए एक अनूठा उपकरण है। मल्टीस्पेक्ट्रल तकनीक "नकली" त्वचा की विशेषताओं को जानते हुए, एक नकली उंगली का पता लगाना आसान बनाता है। तकनीक आपको उनकी पहचान सत्यापित करने के लिए उपसतह और सतह परतों की तुलना करने की अनुमति देती है।

मल्टीस्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट पहचान तकनीक

Lumidigm ने एक मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग तकनीक विकसित की है जो आपको उंगली की त्वचा की सतह की निचली परत से अतिरिक्त जानकारी एकत्र करने की अनुमति देती है। मल्टीस्पेक्ट्रल सेंसर में 2 मुख्य घटक होते हैं: एक प्रकाश स्रोत, एक इमेजिंग सिस्टम। टीआईआर सेंसर के विपरीत, इन घटकों को विशेष रूप से कुल आंतरिक प्रतिबिंब से बचने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक मल्टीस्पेक्ट्रल सिस्टम क्वासी-मोनोक्रोम के बजाय रोशनी के कई तरंग दैर्ध्य का उपयोग करता है, जैसा कि आमतौर पर टीआईआर सेंसर में उपयोग किया जाता है। रैखिक ध्रुवीकरण प्रकाश त्वचा की सतह को घुसना करने के लिए मल्टीस्पेक्ट्रल प्रकाश की अनुमति देता है। एक मल्टीस्पेक्ट्रल सेंसर आपको ऑप्टिकल टीआईआर सेंसर की तुलना में अपनी उंगली से अधिक जानकारी एकत्र करने की अनुमति देता है।

क्या उपसतह की जानकारी वास्तव में आवश्यक है?

उच्च गुणवत्ता और वास्तविक उंगलियों के साथ प्रस्तुत किए जाने पर TIR सेंसर सटीक उपकरण हैं। हालाँकि, यह स्थिति उतनी सामान्य नहीं है जितनी आप सोच सकते हैं। जब उंगली पूरी तरह से सेंसर पर नहीं रखी जाती है, या सूखी होती है, तो टीआईआर सेंसर से छवि अधूरी होगी। उसी समय, मल्टीस्पेक्ट्रल सेंसर उंगली की निचली परत से जानकारी का उपयोग करने में सक्षम होते हैं, फिर छवि को बड़ा करने के लिए। टीआईआर सेंसर किसी भी उंगली की चोटों को प्रतिबिंबित करते हैं, भले ही वे नकली हों, लुमिडिग्म सेंसर नकली उंगली को अस्वीकार करने के लिए नीचे देखने में सक्षम है। मल्टीस्पेक्ट्रल सेंसर उच्च आर्द्रता और उज्ज्वल प्रकाश, सूखी उंगलियों में भी प्रभावी हैं।

फेक फिंगर प्रोटेक्शन

एक मल्टीस्पेक्ट्रल सेंसर एक नकली से एक जीवित उंगली का पता लगाने में सक्षम है। आकृति एक जीवित और नकली उंगली के लिए उपसतह और सतह परत की वर्णक्रमीय विशेषताओं में अंतर दिखाती है। इस डेटा को जानने के बाद, Lumidigm सेंसर आसानी से नकली उंगली का पता लगा सकता है। चूंकि उंगली की त्वचा की परत की आंतरिक संरचना बाहरी पर निर्भर करती है, जो वास्तविक उंगली का निर्धारण करेगी। जब उंगली को सेंसर पर रखा जाता है, तो रक्त पीला हो जाता है। चूंकि सेंसर उंगली की त्वचा की आंतरिक परत को देखता है, इसलिए यह इस तथ्य को निर्धारित कर सकता है।

विषम परिस्थितियों में काम करें

पारंपरिक ऑप्टिकल सेंसर सीमित पर्यावरणीय परिस्थितियों में काम करते हैं। Lumidigm सेंसर अत्यधिक पर्यावरणीय परिस्थितियों में उपयोग के लिए आदर्श हैं।

गीली स्थिति

पानी (बारिश या पसीना, उदाहरण के लिए), परिवेश प्रकाश, सूखापन, उंगली संदूषण Lumidigm मल्टीस्पेक्ट्रल तकनीक के साथ हस्तक्षेप नहीं करेगा, क्योंकि सेंसर के साथ उंगली के सीधे संपर्क की आवश्यकता नहीं है। यह सेंसर को उंगलियों के साथ काम करने की अनुमति देता है जो सूखे हैं और शहरी गंदगी से ढके हुए हैं।

तस्वीर दो चरम स्थितियों को दिखाती है: उंगली सेंसर और गीली उंगली को नहीं छूती है। दोनों मामलों में, उंगली को पहचानने की मल्टीस्पेक्ट्रल तकनीक की क्षमता दिखाई देती है।

सीधी धूप

प्रत्यक्ष सूर्य के प्रकाश सबसे ऑप्टिकल सेंसर में फिंगरप्रिंट स्कैनिंग को नकारात्मक रूप से प्रभावित करते हैं, लुमिडिगम मल्टीस्पेक्ट्रल सेंसर को विशेष रूप से प्रत्यक्ष सूर्य के प्रकाश में विश्वसनीय बाहरी उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है।

आपके स्कैनर्स, प्रिज्म के अलावा, 120 डिग्री की ऊँगली देने वाले, सेंसर की सतह पर गंदगी के रूप में अनावश्यक जानकारी प्राप्त करने से बचने के लिए इन्फ्रारेड लाइट में शूट किए जाते हैं। उनके पास और क्या है?

हमारे स्कैनर में दो प्रकार के बैकलाइट हैं। एक पारंपरिक - नीचे से एक प्रिज्म के माध्यम से, और दूसरा - उंगली के प्रत्येक तरफ एक उंगली के माध्यम से। हमने इस रोशनी को बेलनाकार अवकाश की पूरी सतह पर एक समान रोशनी सुनिश्चित करने के लिए किया था, लेकिन अप्रत्याशित रूप से खुद के लिए हमें एक दूसरा प्रभाव मिला - त्वचा की स्थिति (शुष्क, गीली) पर प्रिंट की छवि गुणवत्ता की निर्भरता कम हो गई। इसके अलावा, डमी से सुरक्षा दिखाई दी - आप नाड़ी को माप सकते हैं और डमी फिल्मों को उंगली पर लागू करने पर रोशनी तेजी से घट जाती है। हमने संकल्प भी बढ़ाया, जो शिशुओं और बुजुर्गों के लिए महत्वपूर्ण है (उनकी उंगलियों की त्वचा पर कई गुना है)।

हार्डवेयर के लिए कौन जिम्मेदार है, कौन ड्राइवरों को लिखता है, और कारखाने में चीनी के साथ संचार कैसे है? आप कस्टम-मेड उत्पादों के बारे में कैसा महसूस करते हैं, क्या पहले डिजाइन भयानक थे? आप सीमा पार अपने उत्पादों के आयात और सीमा शुल्क निकासी के बारे में कितना चिंतित हैं? स्कैनर की लागत को कम करने के लिए क्या किया जा सकता है?

एक गंभीर समस्या यह है कि रूस में प्रतिस्पर्धात्मक रूप से सक्षम उपकरणों को व्यवस्थित करना असंभव है, सामान्य बाजार मूल्यों पर कोई उच्च तकनीक वाला बुनियादी ढांचा नहीं है। सभी उत्पादन सैन्य कमिश्रिएट के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जहां वे कीमतों को नहीं देखते हैं। हम चीन की तुलना में हांगकांग के साथ अधिक काम करते हैं। इसके अलावा, हांगकांग में उन कंपनियों को पाया गया जो या तो पूरी तरह से रूसी द्वारा स्थापित हैं, या रूसी की भागीदारी के साथ। इसलिए, कोई समस्या नहीं है, हम सामान्य चक्रों से गुजरते हैं: एक बैच के प्रोटोटाइप, सुधार और उत्पादन।

चीन में, हम केवल एक ऑप्टिकल कंपनी के साथ काम करते हैं। मुझे कहना होगा कि उन्हें एक अच्छी कंपनी मिली, जो हांगकांग के साथ सीमा के पास स्थित है, और निर्यात पर केंद्रित है। वे आम तौर पर टिप्पणियों का जवाब देते हैं, हमारे अक्सर खराब होते हैं। और गुणवत्ता - इसने हमें मारा कि प्रसिद्ध ऑप्टिकल-मैकेनिकल प्लांट में येकातेरिनबर्ग की तुलना में गुणवत्ता बेहतर है और तीन गुना सस्ता है।

सीमा शुल्क के लिए अनुकूल, Urals - यह मास्को नहीं है, हम रिश्वत के बिना करते हैं।

लागत को कम करने के लिए, डिजाइन को बदलना आवश्यक है, इसे कम घटकों के साथ और मैन्युअल श्रम में कमी के साथ अधिक तकनीकी रूप से उन्नत बनाने के लिए। हम प्लास्टिक से ऑप्टिक्स के विनिर्माण भाग की संभावना पर विचार कर रहे हैं। साथ ही, बड़े बैचों को ऑर्डर करते समय लागत काफी कम हो जाती है।

फिंगरप्रिंट मैट मॉडल के भंडारण के लिए डेटाबेस कैसे बनाए जाते हैं? इसलिए मुझे एक-दो साल में कुछ खरोंचें आईं, क्या काटने और अन्य चोटों के लिए स्कैनर की प्रतिक्रिया है? इस मामले में क्या करना है?

फिंगरप्रिंट पहचान कार्य की एक विशेषता डेटाबेस को अनुक्रमित करने में असमर्थता है। डेटाबेस के लगभग पूर्ण गणना, खोज त्वरक का अर्थ यह सीखना है कि अन्य लोगों के प्रिंट को तुरंत कैसे त्यागें। एक फिंगरप्रिंट का वर्णन करने के लिए हमारा मॉडल टोपोलॉजी के विवरण पर आधारित है, इसलिए, उंगलियों के निशान के विरूपण से और पैमाने से स्वतंत्रता प्रकट होती है। छोटे कटौती डरावने नहीं हैं, क्योंकि विवरण निरर्थक है। गंभीर क्षति के मामले में, अन्य उंगलियों का उपयोग करें। हम हमेशा डेटाबेस में कई उंगलियां दर्ज करते हैं। एसीएस और भुगतान प्रणाली में, एक व्यक्ति को सही ढंग से पहचाने जाने में रुचि है और विशेष उपायों की आवश्यकता नहीं है।

आपके स्कैनर का उपयोग करके मैं कितने प्रिंट कर सकता हूं? नेटवर्क पर जानकारी के अनुसार, मैंने सुना है कि 2 हजार से अधिक उंगलियों के निशान पहले से ही गलत सकारात्मक दे सकते हैं। लेकिन अगर लक्ष्य बैंकों का है, तो हम पहले से ही सैकड़ों हजारों लोगों के ठिकानों के बारे में बात कर रहे हैं।

हमने एक लक्ष्य निर्धारित किया है - कई मिलियन नागरिक । विश्वसनीयता के लिए सही और झूठी सकारात्मकता का मुकाबला करने के लिए - दो उंगलियों का उपयोग करना सुनिश्चित करें। अंतरराष्ट्रीय परीक्षणों में, जहां ऑप्टिकल स्कैनर की मदद से उंगलियों के निशान प्राप्त किए गए थे, हमने प्रति हजार मामलों में एक त्रुटि पर झूठी सकारात्मकता की संभावना तय की है। दो उंगलियों का उपयोग करते समय, संभावनाओं का एक उत्पाद होगा - प्रति मिलियन मामलों में एक त्रुटि।

मैं इस समस्या को भुगतान परियोजना में मुख्य के रूप में देखता हूं, लेकिन हम इसे शांति से लेते हैं। ऐसी त्रुटियों को कम करने के लिए कई विकल्प हैं। जैसा कि हम काम करते हैं, हम कुछ उपाय लागू करेंगे।

और लाखों प्रिंट के डेटाबेस के साथ क्या करना है? आखिरकार, अवैध आव्रजन की समस्या पहले से ही इसके लिए पूछ रही है। एक मिलियन डेटाबेस में पहचान के लिए प्रतीक्षा करने में कितना समय लगता है? आपने क्या लागू करने का प्रबंधन किया? आप इसके बजाय CUDA तकनीक वाले वीडियो प्रोसेसर का उपयोग नहीं करते हैं, जो आज संकीर्ण क्षेत्रों में गणितीय गणनाओं में ध्यान देने योग्य प्रभाव लाता है?

हमारे पास पहले से ही 6 मिलियन (यह गिनी में है) के डेटाबेस के साथ सिस्टम का कार्यान्वयन है, और अब यह 10 मिलियन तक विस्तारित होगा ... राष्ट्रीय स्तर पर सिस्टम में, प्रवासी नियंत्रण प्रणाली सहित, 10-उंगली पंजीकरण का उपयोग किया जाता है और कोई विश्वसनीयता नहीं है समस्याओं (लगभग 100% विश्वसनीयता)। हम, और अन्य सभी बॉयोमीट्रिक कंपनियां, मल्टी-कोर प्रोसेसर वाले क्लासिक कैलकुलेटर - सर्वर का उपयोग करती हैं। हमारे पास सामान्य पूर्णांक अंकगणित और कई संपूर्ण समस्याएं हैं। एल्गोरिथ्म त्वरण हार्डवेयर त्वरण की तुलना में बहुत अधिक प्रभावी है। फिलहाल, लगभग सभी कंपनियों ने विशेष प्रोसेसर का उपयोग करने से इनकार कर दिया है, एल्गोरिदम बहुत तेज़ी से बदल रहे हैं।

आपका ध्यान देने के लिए धन्यवाद।
पुनश्च। अगर किसी के पास कोई सवाल है, तो टिप्पणी में छोड़ दें। अगर आपकी इच्छा है तो हम आपके साथ बने रहेंगे।

बायोमेट्रिक्स 2013: यह बैंक कार्ड को मना करने का समय है। एक सपना?