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在有限场上找到椭圆曲线上的扭转底座
▶基于异子的密码学是一种有前途的后量子后▶评估椭圆形曲线之间的评估等质激素，如果内核不合理时，如果内核不合理，那么计算有效地实施计算是棘手的，有效地实现计算是有效地实现计算的pearl-scallop（pearl-scallop（Allombert，byombert，byombert，byiksse of bagi bagi cagi）基于同一的基于组的动作，可以像在CSIDH中更有效地计算出非莱容级组，但要比扇贝和扇贝-HD更快地计算，但是有一个预录步骤，需要对单个同等基因进行非理性核的评估，但是，如果在合理的时间内实现了无性的计算，则无法完成
••椭圆实验室的启动两个AI虚拟智能传感器...
椭圆实验室的AI虚拟人类存在传感器椭圆实验室的AI虚拟人类存在传感器检测到用户在PC/笔记本电脑系统前面存在时。这使设备在缺少用户时可以入睡，保留电池寿命和电力，并保护其不受欢迎的访问。人类的存在检测已成为PC/笔记本电脑行业中的核心能力，但由于与专用硬件影响力传感器相关的成本，风险和设计限制，目前仅在高端设备中出现。椭圆实验室的仅软件AI虚拟人类存在传感器提供了强大的人类呈现检测，该检测使OEM可以轻松且负担得起的人类在各种设备上的探索。
量子硬件上破坏椭圆曲线加密的资源估计
基点P =（PX，PY）。曲线上的点是整数模块。可以通过生成一个随机整数0≤k≤p -1作为私钥和计算q = [k] p = p = p +… + p作为公共密钥通过椭圆曲线点添加作为公共密钥来创建一个键对。
由于定向流导致椭圆流的左右分裂
最近，有研究表明，在非中心相对论重离子碰撞中，椭圆流 v 2 在有限快速度下会分裂，这是由于全局涡度所致。在本研究中，我们发现有限快速度下椭圆流的这种左右（即在撞击参数轴的两侧）分裂是由于非零定向流 v 1 所致，其分裂幅度 ≈ 8 v 1 (1 − 3 v 2 ) / (3 π )。我们还使用多相传输模型（该模型自动包含涡度场和流动波动）来确认 v 2 分裂。此外，我们发现，对于相对于一阶或二阶事件平面测量的原始 v 2 和 v 1（即在应用事件平面解析之前），v 2 分裂的分析预期都成立。由于 v 2 分裂主要是由 v 1 驱动的，因此它在零横向动量（ p T ）时消失，而且它的大小和符号可能对 p T 、中心性、碰撞能量和强子种类具有非平凡的依赖性。
使用QR码修改和椭圆曲线密码
抽象的身份证或Kartu Tanda Penduduk（KTP）对于印尼人民至关重要。KTP包含个人信息，例如国家身份编号（NIK），姓名，地址，性别等。由于KTP具有必不可少的数据，并且仍在常规上打印，因此如果丢失了KTP，则存在一个漏洞，并且所有者的数据被披露，以便如果不负责任的人找到它，则可以使用数据来模仿所有者。在Haque等人，[1]提出的先前方法中，数据存储在QR码中。但是，没有验证方法可以使原始所有者合法化，并且系统没有登录功能。为了克服Haque等人的弱点，方法[1]，使用椭圆曲线EL-Gamal（ECEG）对所有者的NIK进行了加密，并在将其存储在QR码中之前，在将其存储之前使用ECDSA进一步签名。对于在数据库中获取所有者的数据，应在扫描QR码后进行验证过程。使用提出的方法，猜测攻击成功的可能性为1 /（n -1）。同时，模拟攻击成功的可能性为1 /（Q1 * Q2 * L）。
基于深度学习的二维椭圆框区域脑肿瘤分割可行性研究
摘要：在大多数基于深度学习的脑肿瘤分割方法中，训练深度网络需要带注释的肿瘤区域。然而，准确的肿瘤注释对医务人员提出了很高的要求。本研究的目的是利用肿瘤周围的椭圆框区域训练深度分割网络。在所提出的方法中，深度网络通过使用大量未注释的肿瘤图像（其中肿瘤和背景周围有前景（FG）和背景（BG）椭圆框区域）以及少量带有注释肿瘤的患者（<20）来训练。训练首先在未注释的 MRI 上的两个椭圆框上进行初始训练，然后在少量带注释的 MRI 上进行细化训练。我们使用多流 U-Net 进行实验，它是传统 U-Net 的扩展。这使得能够使用来自多模态（例如 T1、T1ce、T2 和 FLAIR）MRI 的互补信息。为了验证所提方法的可行性，在两个胶质瘤数据集上进行了分割实验与评估，并将在测试集上的分割性能与在相同网络但完全由带注释的MRI图像训练的分割性能进行比较。实验表明，所提方法在测试集上获得了良好的肿瘤分割结果，其中在MICCAI BraTS'17和US数据集上肿瘤区域的dice得分为（0.8407，0.9104），肿瘤区域的分割准确率分别为（83.88%，88.47%）。与使用所有带注释的肿瘤训练的网络的分割结果相比，所提方法在MICCAI和US测试集上的分割性能下降分别为（0.0594，0.0159）和（8.78%，2.61%），但下降幅度相对较小。我们的案例研究表明，使用椭圆框区域代替所有注释的肿瘤来训练网络进行分割是可行的，并且可以被视为一种替代方案，这是在节省医学专家注释肿瘤的时间和分割性能的轻微下降之间的权衡。
二进制椭圆曲线的另一个具体量子隐式分析
摘要。本文为二进制椭圆曲线提供了具体的量子密码分析，以实现时间效率的实现透视（即减少电路深度），并补充Banegas等人的先前研究，该研究的重点是空间效率的效率（即电路宽度）。为了实现深度优化，我们提出了改进Karatsuba乘数和基于FLT的反转的现有电路实现，然后在Qiskit Quantum Computer Simulator中构建和分析资源。提出的乘数架构，改善了Van Hoof等人的量子Karatsuba乘数，减少了与O（n log 2（3））界限的深度和较低的CNOT门，同时保持了相似数量的to效应和鸡蛋。此外，我们所证明的基于FLT的反演会减少CNOT数量和整体深度，并具有较高的量子量。最后，我们采用了拟议的乘数和基于FLT的IN-版本来执行二进制点添加的量子隐性分析以及用于椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）的完整shor的算法。结果，除了减小深度外，与先前的工作相比，我们还能够降低多达90％的to oli门，从而显着改善，并提供对量子密码分析的新见解，以实现高度优化的实施。
椭圆曲线上的类群作用产生的量子货币
量子货币是一种实现数字货币的方式，其中代表货币的“钞票”是量子态。量子货币的想法最早由 Wiesner [ Wie83 ] 提出，自那时起，量子货币就吸引了量子计算研究界的关注。在本文中，我们重点研究可公开验证的量子货币 [ Aar09 ]，这意味着任何观察者无需掌握特权信息即可验证钞票的正确性，以及量子闪电 [ Zha19 ]，这可以保证铸币厂也无法通过铸造复本钞票作弊。不幸的是，构建可公开验证的量子货币已被证明是相当难以捉摸的。Farhi、Gosset、Hassidim、Lutomirski、Nagaj 和 Shor 表明，即使经过一些自然修改，Wiesner 的量子货币方案也不能用于直接构建可公开验证的方案 [ FGH + 10 ]。第一个真正可公开验证的量子货币候选者是由 Aaronson [ Aar09 ] 以及 Aaronson 和 Christiano [ AC12 ] 提出的，他们分别给出了相对于量子和经典预言机的可公开验证的量子货币构造。不幸的是，这两种构造中预言机的拟议实例后来都被破解了 [ LAF + 10 ] [ CPDDF + 19 ]，这使得人们对此类预言机能否在现实世界中安全实施产生了怀疑。Zhandry 对量子闪电的具体构造 [ Zha19 ] 也被 Roberts [ Rob21 ] 破解。最近，Khesin、Lu 和 Shor [ KLS22 ] 的基于格的构造被 Liu、Montgomery 和 Zhandry [ LMZ23 ] 破解。另一方面，已经提出了一些候选方案，但尚未被破译，包括基于结点的构造 [ FGH + 12 ] 和四元数代数 [ Kan18 , KSS21 ]。此外，
超级椭圆曲线基于同一基于量子的量子加密密钥交换方案
1汤姆（J. J.），*，2 Onyekwelu，B。A.，3 Anebo，N。P. 4 Nwanze，A。C. 5 Akpan，A。G. 6 Ejodamen，P。U.1,2尼日利亚伊利亚州伊利诺拉大学计算机科学和网络安全系3尼日利亚奥托克大学计算机科学系3，尼日利亚丹尼斯·奥萨德贝大学4号计算机科学系，尼日利亚阿萨巴，计算机科学学院，计算机科学学院5尼日利亚伊布萨。通讯作者的电子邮件地址：1 joshua.tom@elizadeuniversity.edu.ng， +234-0803-078-1045，2 bukola.onyekwelu@elizadeuniversity.edu.edu.edu.ng，3 nlerumpa@fuotuote@fuotuoke.eduoke.edu.ng，4nwang.ng.ng.ng.ashe.ashe.ashe.ashe.ashe.ashe.ashe.ashe.ashe.ashe.ashe.ashibashe，,, abasakpan@futia.edu.ng，6 piusejodamen@adun.edu.ng