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Stereoisomers02:32

Stereoisomers

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On the basis of mirror symmetry, stereoisomers of an organic molecule can be further classified into diastereomers and enantiomers. Diastereomers are stereoisomers that are not mirror images of each other. Substituted alkenes, such as the cis and trans isomers of 2-butene, are diastereomers, as these molecules exhibit different spatial orientations of their constituent atoms, are not mirror images of each other, and do not interconvert. Here, the interconversion is suppressed due to...
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¹³C NMR: Distortionless Enhancement by Polarization Transfer (DEPT)01:20

¹³C NMR: Distortionless Enhancement by Polarization Transfer (DEPT)

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When proton-coupled carbon-13 spectra are simplified by a broadband proton decoupling technique, structural information about the coupled protons is lost. Distortionless enhancement by polarization transfer (DEPT) is a technique that provides information on the number of hydrogens attached to each carbon in a molecule. While the DEPT experiment utilizes complex pulse sequences, the pulse delay and flip angle are specifically manipulated. The resulting signals have different phases depending on...
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Masking and Demasking Agents

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EDTA titrations may necessitate masking and demasking agents to temporarily protect a particular metal ion in a mixture from the EDTA reaction. These agents facilitate the sequential analysis of the metal ions by forming stable complexes with some—but not all—metal ions during certain steps.
There are many masking agents, such as cyanide, fluoride, triethanolamine, thiourea, and 2,3-bis(sulfanyl)propan-1-ol (formerly 2,3-dimercapto-1-propanol), with the masking agent chosen based on...
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Extraction: Advanced Methods00:56

Extraction: Advanced Methods

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Metal ions can be separated from one another by complexation with organic ligands–the chelating agent– to form uncharged chelates. Here, the chelating agent must contain hydrophobic groups and behave as a weak acid, losing a proton to bind with the metal. Since most organic ligands used in this process are insoluble or undergo oxidation in the aqueous phase, the chelating agent is initially added to the organic phase and extracted into the aqueous phase. The metal-ligand complex is...
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Reconstruction of Signal using Interpolation

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Signal processing techniques are essential for accurately converting continuous signals to digital formats and vice versa. When a continuous signal is sampled with a period T, the resulting sampled signal exhibits replicas of the original spectrum in the frequency domain, spaced at intervals equal to the sampling frequency. To handle this sampled signal, a zero-order hold method can be applied, which creates a piecewise constant signal by retaining each sample's value until the next...
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Censoring Survival Data01:09

Censoring Survival Data

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Survival analysis is a statistical method used to analyze time-to-event data, often employed in fields such as medicine, engineering, and social sciences. One of the key challenges in survival analysis is dealing with incomplete data, a phenomenon known as "censoring." Censoring occurs when the event of interest (such as death, relapse, or system failure) has not occurred for some individuals by the end of the study period or is otherwise unobservable, and it might have many different...
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STFEEG-Tool: A Spatial-Temporal-Frequency EEG Analysis Tool for Motor Imagery Brain-Computer Interfaces

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Sistema esteganográfico optimizado basado en mapas fusionados y cifrado Blowfish

Ahmed Aljughaiman1, Rana Alrawashdeh2

  • 1Department of Computer Networks and Communications, College of Computer Sciences and Information Technology, King Faisal University, Al-Ahsa, 31982, Saudi Arabia. aaaljughaiman@kfu.edu.sa.

Scientific reports
|January 9, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio presenta esteganografía de imágenes adaptativa utilizando optimización evolutiva y mapas fusionados para la incrustación segura de datos. El nuevo marco equilibra alta capacidad y calidad visual, resistiendo eficazmente el estegoanálisis de aprendizaje profundo.

Palabras clave:
BlowfishMapas fusionadosOptimización por enjambre de partículas (PSO)Esteganografía

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STFEEG-Tool: A Spatial-Temporal-Frequency EEG Analysis Tool for Motor Imagery Brain-Computer Interfaces

Published on: March 10, 2026

Área de la Ciencia:

  • Procesamiento de imágenes digitales
  • Seguridad de la información
  • Visión por computadora

Sus antecedentes:

  • La esteganografía oculta datos en imágenes, pero el equilibrio entre la imperceptibilidad, la capacidad y la robustez frente al estegoanálisis avanzado es un desafío.
  • Los métodos de aprendizaje profundo (DL) representan una amenaza significativa para las técnicas esteganográficas tradicionales.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un nuevo marco de esteganografía de imágenes adaptativa.
  • Mejorar la seguridad y la calidad visual manteniendo una alta capacidad de incrustación de datos.
  • Garantizar la resistencia al estegoanálisis estadístico y basado en DL.

Principales métodos:

  • Se utilizaron los conjuntos de datos BOSSbase y USC-SIPI para imágenes de portada e imágenes secretas.
  • Se implementó el cifrado Blowfish para la confidencialidad de los datos secretos.
  • Se generó un mapa fusionado utilizando mapas de entropía y ruido Laplaciano para áreas de incrustación óptimas.
  • Se empleó la optimización por enjambre de partículas (PSO) para la selección y el ordenamiento de la ubicación de incrustación.
  • Se aplicó la sustitución de bits menos significativos (LSB) guiada por prioridad para la incrustación de datos.

Principales resultados:

  • Se logró una alta relación señal-ruido (PSNR) de 51-61 dB y un índice de similitud estructural (SSIM) de 0.9972-1.0.
  • Se demostró una reconstrucción secreta perfecta (SSIM = 1.000) con capacidades de incrustación de hasta 0.1-1.0 bits por píxel (BPP).
  • Las pruebas de seguridad mostraron esteganografía indetectable con un área bajo la curva (AUC) de 0.49-0.57 y estadísticas singulares regulares (RS) de 0.59-0.66.
  • Los tiempos de procesamiento de incrustación y extracción fueron inferiores a 0.25 segundos.

Conclusiones:

  • El marco de esteganografía adaptativa propuesto equilibra eficazmente la capacidad, la calidad visual y la seguridad.
  • El sistema demuestra robustez frente al estegoanálisis avanzado basado en DL, incluidas las redes neuronales convolucionales (CNN).
  • El método ofrece una solución práctica para el ocultamiento seguro de datos en imágenes digitales.