XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加倍的
使用自动化简单 SCA 打破开源完全平衡椭圆曲线设计
椭圆曲线密码 (ECC) 的主要运算是将椭圆曲线 (EC) 点 P 与长二进制标量 k 相乘，记为 kP 。攻击者的目标是获取标量 k（进一步记为密钥 k ）。这通常可以通过分析测量的功率或 kP 执行的电磁痕迹或其他旁道效应来实现。蒙哥马利阶梯算法是实现 kP 计算最常用的算法。文献中报道，该算法可以抵抗简单的旁道分析 (SCA) 攻击，因为它是一种平衡算法，即，标量 k 的每个位值的处理都按照相同的运算序列完成，即一个 EC 点加法和一个 EC 点加倍。但是，蒙哥马利阶梯算法中寄存器的使用取决于密钥，因此容易受到垂直数据位和水平地址位攻击。已知的对策之一是随机化算法主循环每次迭代的 EC 点操作（加法和加倍）的顺序。只有当计算 EC 点加法的域操作顺序与计算 EC 点加倍的域操作顺序相同时，随机化才有意义，例如，如果应用了统一的 EC 点加法公式。[4] 报告了一种完全平衡的 ASIC 协处理器，该协处理器在 Weierstrass 椭圆曲线上实现了完整的加法公式。该设计是开源的，VHDL 代码可在 GitHub 存储库 [3] 中找到。我们为 IHP 250 nm 单元库合成了这个开源设计，并使用 EC secp256k1 的基点作为与原始测试台相对应的输入点 P 来模拟 kP 执行的功率轨迹。我们尝试了不同长度的标量 k。我们模拟了约 20 位以及约 200 位密钥的功率轨迹，并执行了
玉米单倍体诱导系
双单倍体 (DH) 技术通过使单倍体胚胎/幼苗的染色体加倍，产生严格纯合的可育植物。单倍体胚胎来自雄性或雌性生殖系细胞，仅含有植物体细胞组织中发现的染色体数量的一半，尽管由于减数分裂遗传重组而呈重组形式。DH 生产允许以完全纯合植物（自交系）的形式快速固定这些重组单倍体基因组，这些植物在两代而不是六代或更多代中产生。DH 育种能够快速评估同质后代的表型性状。虽然对于大多数作物来说，单倍体胚胎是通过昂贵且通常依赖基因型的体外方法生产的，但对于玉米，有两种独特的植物体内系统可用于直接在种子中诱导单倍体胚胎。从玉米自然突变体中鉴定出的两种“单倍体诱导系”能够诱导父本或母本来源的胚胎。尽管与目标系轻松杂交足以触发单倍体胚胎，但需要进行大量改进才能将 DH 技术大规模生产。它们包括开发具有高诱导率（8-12%）的现代单倍体诱导系，以及将具有单倍体胚胎的玉米粒与正常玉米粒分选的方法。染色体加倍也是 DH 过程中的关键步骤。最近鉴定出的参与自发加倍的基因组位点为玉米的完全植物内 DH 流程开辟了前景。尽管玉米单倍体诱导系是在 50 多年前发现的，但由于新的应用和发现，它仍然成为头条新闻。事实上，母本单倍体诱导被巧妙地转移到难以转化的种质中，以提供基因组编辑机制。最近发现的两个控制单倍体诱导的分子因素使我们能够重新审视玉米母体单倍体诱导的机制基础，并成功地将单倍体诱导能力转化为其他作物。
植被/生态系统建模和分析项目
摘要。我们比较了三个生物地理模型（BI0ME2，动态全球植物地理模型（Doly）和映射的大气层土壤系统（MAPS））和三个生物地球化学模型（Biome-BGC（Biome-BGC（5iogeochochecles），Century Centrive Cycles和Terrestrial Ecosystem Modeliation coperiation cosials Coreriatiountious conericious conericious and Coniountious conecorers，比较了三个生物地理学模型（BI0ME2，动态全球植物地理模型（Doly）和映射的大气层土壤系统（MAPS））。我们还比较了这些模型在加倍的CO 2和一系列气候场景下的模拟。在当代条件下，生物地理模型成功模拟了主要植被类型的地理分布，并具有相似的森林面积估计值（占美国群岛的42％至46％），草原（17至27％），稀树草原（15至25％）（15至25％）和灌木丛（14至18％）。生物地球化学模型估计相似的大陆级净初级生产（NPP； 3125至3772 x 10 ^^ GC Yr'^）和总碳存储（108至118 x 10*^ GC），以实现现代条件。在三种通用循环模型（俄勒冈州立大学（OSU），地球物理流体动力学实验室（GFDL）和英国气象办公室（UKMO）产生的双重co 2和相关平衡峰的场景中，所有三个生物地理学模型均显示了整个森林区域的差异（在森林中均均均依赖于3.在3.之间均均依赖于3.之间，这均依赖于3.之间的三个生物地理学模型（UKMO）。由于降水量大大增加，在GFDL方案下，所有三种模型（BI0ME2，Doly和Maps）的唯一一致收益在GFDL方案下。在UKMO，DOLY下的森林区域丢失了森林区域，在UKMO和OSU下的BI0ME2下的森林区域。发生森林面积估计的可变性是因为生物地理模型的水文循环对温度和CO 2的升高具有不同的敏感性。通常，在融合气候变化和升高的CO 2浓度时，生物地理模型产生了广泛的结果。在这些情况下，由生物地球化学模型估计的NPP在2％（具有UKMO气候的Biome-BGC）和35％（具有UKMO气候的TEM）之间增加。总碳存储的变化范围从33％的损失（具有UKMO气候的Biome-BGC）到16％的增长（OSU气候下降）。NPP和碳存储的世纪反应是正面的，并且对Biome-BGC和TEM的响应进行了中间。发生碳循环反应的可变性是因为生物地球化学模型的水文和氮气周期对温度和CO 2的升高具有不同的敏感性。当生物地理模型的植被分布运行时，NPP的范围从没有反应（Biome-BGC具有UKMO气候的所有三种生物地理模型植被）到增加40％（OSU气候的地图植被的TEM）。总碳储存响应范围从39％的降低（具有UKMO气候的MAPS植被）到增加32％（OSU和GFDL气候的地图植被的TEM）。Biome-BGC与MAPS植被的UKMO反应主要是由于森林面积下降和温度引起的水胁迫引起的。TEM与地图植被的OSU和GFDL响应主要是由森林膨胀和温度增强的氮循环引起的。
2024 年爱尔兰能源报告
谈到爱尔兰为应对气候危机而减少排放所做的贡献，已经取得的进展至关重要，必须得到承认，但也不能误认为是完全成功。临界点通常被描述为一系列小变化变得足够重要，从而引发更大、更重要的变化的点。我们在本报告中看到的进展是朝着正确方向的集体运动。为了在这一进展的基础上取得全面成功，爱尔兰现在需要继续前进，扩大我们在能源转型方面的行动，造福我们的人民、我们的经济，并最终确保一个宜居的地球。本报告中的数据展示了 2023 年的许多可喜成就。例如，我们达到了 30 多年来能源相关排放量的最低水平，并且出现了爱尔兰能源相关排放量在过去十年中有七年下降的模式。我们的电力排放量继续大幅减少，我们高度依赖化石燃料的热力部门的排放量连续第三年减少。数据还显示，我们的能源结构中可再生能源的比例达到了有记录以来的最高水平，风力发电和大型太阳能发电场的发电量创下了历史新高。这些都是很好的信号，但是还没有达到实现我们承诺的目标所需的速度。问题是我们能否利用好所有这些势头，所以这确实是爱尔兰的转折点的开始。我们正处于迈向可持续能源未来的关键时期。虽然我们成功减少了排放，但由于各种原因，我们的能源需求仍在持续增长。鉴于大气排放的累积性，我们要提醒自己，重要的不仅是到 2030 年或 2050 年实现减排的最终目标，还有我们每年相对于基于科学的碳预算和部门上限的排放结果。这些都是我们不可谈判的。本报告中提供的最新权威国家数据和分析，以及 SEAI 今年早些时候发布的最新能源预测，都表明需要加快速度；部署更多可再生能源和能源效率技术和实践，并战略性地减缓所有部门的碳密集型活动，从而减少我们的需求。为了加快步伐，我们必须压缩大规模部署可再生能源的时间表，在我们的电网中发展城市和城镇的区域供热网络，淘汰燃油和燃气锅炉，大规模推广电动汽车，并立即减少需求。所需的变革速度是前所未有的，需要加倍的努力和支持。所有部门和参与者都需要采取“尽一切可能”的态度，我们必须继续在社区中共同努力。为了战略性地放缓，爱尔兰必须在增长、在必要时进行限制，以确保选择符合科学设定的生态边界。任何其他做法都是不负责任的。这一代决策者有责任找到在地球限制内让社会繁荣发展的方法。这听起来像是一项艰巨的任务。但正如我在过去几年中多次写过的，我们有技术解决方案，现在要做的就是赢得人心、激励行动并在监管和增长方面做出艰难的选择。今年报告中的数据进一步强调，在全速替代经济和社会中的化石燃料的同时，把握增长时机至关重要。我们需要通过更有效地利用能源来平衡必要的增长，我们需要在经济增长决策上采取战略性措施，帮助爱尔兰实现能源转型，避免进一步加重其履行气候义务的负担。