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b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
解锁AI和Genai变换的价值潜力
•genai有可能与大型基于语言模型的代理（思考：智能机器人）自主参与工具和利益相关者的生态系统中的自主参与的潜力，以在给定领域中实现活动（例如，外来计划）•采购计划•来自提高此类自主性促进的速度，使得跨越多个加工的速度，以实现速度，以实现速度，以促进该工具的速度，从而促进多个加工的链接，从而促进促进纽带，以实现多种措施，以实现多种措施，从而促进多个步骤，以实现多种措施，从而促进该过程，以实现多个步骤。实施将使无缝的Genai集成与现有系统，以通过管理内部信息流来改善用户体验。genai启用了一个枢纽模型，充当将工作重定向到其他AI模型的窗口•Genai驱动的自动化将加强供应链与其他团队（例如销售，客户服务，创新）以及外部合作伙伴以及外部合作伙伴（例如，与供应商和供应商的共同计划/自动同步）
批判性审查傅立叶变换红外光谱（FTIR）在药物化合物的分析和表征中的能力
本研究旨在对傅立叶变换红外光谱（FTIR）在药物化合物的分析和表征中的能力进行批判性审查。ftir已成为药物研究和药物工业中非常重要的光谱技术，可提供对分子结构，化合物鉴定和测量药物质量的深入见解。本文献综述包括通过光谱指纹鉴定药物化合物，分子结构的表征，测量药物的质量和纯度以及需要克服的边界和挑战。我们还探讨了FTIR方法论的最新发展及其与其他分析技术的集成。结果表明，从药物开发研究到控制生产质量，FTIR已成功应用于各种药物。通过了解优势，限制和当前的突破，本综述提供了FTIR在药物化合物分析中的关键作用的全面看法。关键字：FTIR，药物化合物，红外光谱，识别，表征，
Lobish：使用基于通道的变换和模式解释语言检测中的脑电信号的符号语言
摘要：脑电图 (EEG) 信号包含有关大脑状态的信息，因为它们反映了大脑的功能。然而，手动解释 EEG 信号既繁琐又耗时。因此，需要使用机器学习方法提出自动 EEG 翻译模型。在本研究中，我们提出了一种创新方法，以实现高分类性能和可解释的结果。我们引入了基于通道的变换、通道模式 (ChannelPat)、t 算法和 Lobish（一种符号语言）。通过使用基于通道的变换，EEG 信号使用通道的索引进行编码。所提出的 ChannelPat 特征提取器对两个通道之间的转换进行编码，并用作基于直方图的特征提取器。采用迭代邻域分量分析 (INCA) 特征选择器来选择最具信息量的特征，并将所选特征输入到新的集成 k 最近邻 (tkNN) 分类器中。为了评估所提出的基于通道的 EEG 语言检测模型的分类能力，收集了一个包含阿拉伯语和土耳其语的新 EEG 语言数据集。此外，还引入了 Lobish，以便从所提出的 EEG 语言检测模型中获得可解释的结果。所提出的基于通道的特征工程模型被应用于收集的 EEG 语言数据集，实现了 98.59% 的分类准确率。Lobish 从大脑皮层提取有意义的信息以进行语言检测。
量子奇异值变换方法...
与此同时，巨大的研究兴趣催化了新型量子算法和子程序的发现 [ 4 ]。其中仅有少数算法和子程序构成了大多数已知量子算法的基石，即量子搜索、量子相位估计和哈密顿模拟。它们乍一看并没有结构上的相似之处，但令人惊讶的是，它们都可以用量子奇异值变换 (QSVT) [ 1 ] 的框架来表述。QSVT 由 Gily´en 等人于 2018 年开发，是一种允许对包含在更大的酉算子中的非酉矩阵进行多项式变换的过程。由于可实现的多项式集非常广泛，因此 QSVT 可应用于众多场景。由此产生的算法具有吸引人的特性，例如“概念上简单且高效” [ 8 ]。由于几乎所有量子算法都可以用 QSVT 来表述，因此它也被称为“量子算法的大统一”[ 1 ]。
变换弗雷斯诺
这些参与努力导致了Transform Fresno，这是一项由社区驱动的计划，旨在通过一套项目和计划来改变4.9平方英里的项目区域，这些项目和计划将减少温室气体排放，同时还提供当地的Envi Ronmental，Health，Health，Sealth及其经济和社会公平。在2018年初，SGC授予Transformno Fresno授予6650万美元的TCC赠款，以实现其愿景。跨性别弗雷斯诺还将利用1.173亿美元的其他资金来实现这一愿景。与安大略市和洛杉矶的瓦茨（Watts）社区一起 - 另外两个地点获得了第一轮TCC资金 - 弗雷斯诺（Fresno）是该国最早试用社区领导的，多疗意和基于地方的气候变化计划的社区之一，专门针对低级家庭的需求。
可再生能源并网电力变换器的运行与控制
关于 NIT Warangal：瓦朗加尔国家技术学院 (NITW) 前身为 RECW，是 1959 年成立的十七所 REC 中的第一所。多年来，学院已经成为一所提供高标准技术教育的领先机构，提供科学和工程各个专业的 B.Tech、M.Tech 和 Ph.D. 课程。学院下设 14 个院系，提供 8 个本科生课程和 31 个研究生课程，还有博士课程。学院为全住宅校园，占地 250 多英亩，基础设施优良。瓦朗加尔国家技术学院校园距离 Kazipet 火车站 2 公里，距离 Warangal 火车站 12 公里。关于 Warangal：瓦朗加尔以其丰富的历史和文化遗产而闻名。它距离州首府海得拉巴（最近的机场）140 公里。瓦朗加尔的铁路和公路交通十分便利。这里是前卡卡蒂亚第五王朝的首都。这里是一处旅游景点，拥有许多历史古迹，如千柱寺、瓦朗加尔堡、巴德拉卡利寺、拉玛帕寺和拉克纳瓦拉姆湖。电气工程系
通用桥式AC/DC变换器的研究与分析...
本文研究并分析了 SIMULIK 环境下基于绝缘栅双极晶体管 (IGBT) 和脉冲宽度调制 (PWM) 技术的通用桥式转换器。为了实现三相 AC/DC 转换器的 PWM 控制器，研究并开发了空间矢量调制的基础。这种转换在许多有源条件下的有效进展取决于所应用的方法。所提出的程序方法的强大之处在于本文所检查的电流失真和开关频率。脉冲宽度第一周期部分的离线计算取决于并将这些数据保存在特定表中。对于所有周期寿命，由于存在四分之一波和半波可靠性的情况，因此残余脉冲是基于初始四分之一周期的值创建的。模拟设计的结果显示微控制器时间和内存增加显著节省，这将支持所有转换器任务。
基于新能源发电改进型移相全桥变换器研究
中图分类号 ： TM561 Analysis of Improved Phase-shift Full-bridge Converter for New Energy Generation ZENG Zhihui 1, 2 LIU Yunpeng 1, 2 ZHANG Linmei 1, 2 YANG Ming 1, 2
使用量子傅里叶变换
量子计算有可能在优化，算术，结构搜索，财务风险肛门，机器学习，图像处理等领域中解决许多复杂算法。为实现这些算法而构建的量子电路通常需要多控制的门作为基础构建块，在该块中，多控制的to to t to t to ^ oli脱颖而出。为了在量子硬件中实施，应将这些门分解为许多基本门，从而导致最深度的最终量子电路。然而，由于抗熔的影响，即使是中等深度的量子电路也具有较低的限制，因此，可能会返回输出结果的几乎完全单一的分布。本文提出了一种使用量子傅立叶变换的有效成本多控制门实现的不同方法。我们展示了如何仅使用几个Ancilla Qubits大幅减少电路的深度，从而使我们的方法可行，可用于应用于嘈杂的中间尺度量子计算机。这种基于量子算术的方法可以有效地用于实现许多复杂的量子门。