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安全比较和后...
摘要。量子计算挑战锚定公共密码安全性的计算硬度假设，例如素数分解和离散对数问题。为量子时代做准备并承受配备量子计算的攻击，安全性和加密社区正在设计新的抗量子公开密钥密码。国立斯坦德和技术研究所（NIST）正在收集和标准化量子密码，这与其过去参与建立DES和AES作为对称的密码标准类似。公用签名的纳斯特主义算法是二锂，猎鹰和彩虹。找到比较这些算法的共同基础可能很困难，因为它们的设计，基本的计算硬度假设（基于晶格的基于晶格与基于多变量）以及用于先前研究中安全强度分析的不同指标（Qubits vs. Quantum Gates）。我们克服了此类挑战，并比较了Dilithium，Falcon和Rainbow的最终Quantum后密码的安全性和表现。为了进行安全比较分析，我们通过量子电路的深度宽度成本（DW成本）来衡量安全优势，并通过分析通用量子门模型并通过量子退火来提高先前的文献。为了进行性能分析，我们比较算法在执行时间内的计算负载以及与运输层安全性（TLS）和传输控制权协议（TCP）/Internet协议（Internet协议（IP）集成时，通信成本和实施开销。我们的工作介绍了安全比较和绩效分析以及贸易分析，以告知后Quantum Cipher设计和标准化，以保护后Quantum时代的计算和网络。
场景比较
本报告受益于众多专家的评论和评论，包括威廉·齐默恩（BP），克里斯托夫·乔格尔（Christoph Jugel）（德国能源局[DENA]），Mathias Kimmel（Bloombergnef [bnef]），Sheila Samsatli，Sheila Samsatli（Bath [UOB]），Trieu Mai（Trieu Mai（Natire renewable Energution University Munor Encorlation Munor Encortor unohi Munohi Mun an nich an） [TUM]), Christof van Agt (International Energy Forum [IEF]), Edward Byers (International Institute for Applied Systems Analysis [IIASA]), Jürgen Kropp (Potsdam Institute for Climate Impact Research [PIK]), Andries Hof (Netherlands Environmental Assessment Agency [PBL]), James Newcomb (Rocky Mountain Institute [RMI]), Anastasia Belostotskaya (World Energy Council [WEC]）和Daniel Raimi（未来资源[RFF]）。我们还要感谢Ioannis Tsiropoulos，他一开始就帮助塑造了研讨会。
过滤器比较
作为快速地形特征提取的工具之一，随着更可靠、更准确的系统的开发，机载激光扫描 (ALS) 的商业用途在过去几年中得到了更广泛的认可 (Flood 1999、Flood 2001a、Flood 2001b)。虽然机载激光扫描系统已经取得了长足的进步，但针对特定应用的适当数据处理技术的选择仍在研究中。这里的资料处理被理解为半自动或自动，包括“系统误差建模”、“过滤”、“特征检测”和“细化”等任务。在上述任务中，人工分类（包括过滤）和质量控制是最大的挑战，估计耗费 60% 到 80% 的处理时间 (Flood 2001a)，因此强调了在该领域进行研究的必要性。当考虑到许多应用需要区分裸露地面和其上的特征时，过滤的重要性就变得更加明显。
通过比较反馈
图1。侧翼序列可以差异地调节核酶自切解活性。（a）二胞胎核酶的二级结构和第三纪相互作用（PK1和PK2）。核酶结构根据其共有结构10绘制并表征了晶体结构。13-16裂解位点被指定为L1中的N-1和A1之间的红色箭头。显示了一般酸（A1）和一般碱（G）。（B- C）上游和下游侧翼序列和核酶分别为蓝色，洋红色和黑色。裂解位点用红色箭头标记用于活性核酶或用于灭活的核酶的“ X”。（b）侧翼区域与核酶之间缺乏相互作用，通过允许核酶假设其催化结构（R ACT）来促进催化。上游和下游侧翼序列分别采用自我结构P向上和p向下。（c）可以通过侧翼序列和核酶之间的相互作用来抑制自切解，从而产生替代配对P Zym，迫使核酶采用核酶原（R INTAC）采用灭活状态（R INTACT）。通过添加与抑制区域结合的互补ASO（蓝绿色）可以缓解这种抑制作用，此处是上游侧面。然后，核酶可以重新折叠以假定其催化结构（R ACT）和自裂。
比较空...
印尼政府继续鼓励基于技术的公共服务创新，包括开发智能城市和利用传感器技术的智能停车。通过提供实时车辆检测和停车位的可用性，使用您只看一次（YOLO）模型的智能停车系统的开发，从而提高了停车管理的效率。这项研究比较了三种Yolov11-Nano（Yolov11n），Yolov11-Mall（Yolov11s）和Yolov11-Medium（Yolov11M）（Yolov11m）的三种变体，以确定检测空旷的停车位最有效的模型。使用一个数据集进行了实验，该数据集由5725张具有各种条件的停车区图像，例如角度，照明和距离。此外，研究人员还使用了一个6秒的停车场时间段视频，用于培训的模型的测试材料。结果表明，Yolov11的每个变体都有其自己的优势。yolov11s具有最高的MAP50（0.967），Yolov11m的精度和回忆最高，而Yolov11n的FPS最高（62.14）。精度范围为7.4％-17.9％，Yolov11s获得了最高的精度。本研究的发现旨在确定用于智能停车实施的最有效的Yolov11变种。
