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Enregistrement W1483576155 · doi:10.17485/ijst/2013/v6isp6.15

Highly Secured Online Voting System over Network

2013· article· en· W1483576155 sur OpenAlexaboutno aff
K. P. Kaliyamurthie

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Science and Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet Traffic Analysis and Secure E-voting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceVotingElectronic votingComputer securityPollingInternet privacyRanked voting systemThe InternetBallotGroup voting ticketPasswordWorld Wide WebLawComputer networkPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internet voting systems have gained popularity and have been used for government elections and referendums in the United Kingdom, Estonia and Switzerland as well as municipal elections in Canada and party primary elections in the United States. Voting system can involve transmission of ballots and votes via private computer networks or the Internet. Electronic voting technology can speed the counting of ballots and can provide improved accessibility for disabled voters. The aim of this paper is to people who have citizenship of India and whose age is above 18 years and of any sex can give their vote through online without going to any physical polling station. Election Commission Officer (Election Commission Officer who will verify whether registered user and candidates are authentic or not) to participate in online voting. This online voting system is highly secured, and its design is very simple, ease of use and also reliable. The proposed software is developed and tested to work on Ethernet and allows online voting. It also creates and manages voting and an election detail as all the users must login by user name and password and click on his favorable candidates to register vote. This will increase the voting percentage in India. By applying high security it will reduce false votes. Keywords: Internet Voting, e-voting, Face Recognition, Image Processing, Secured Network, JDBC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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