摘要近年来,新的基于混乱的加密算法激增,其中许多声称具有异常大的钥匙空间。尽管加密原语(例如对称键密码)应该具有足够大的秘密键空间以抵抗蛮力攻击,但仅增加秘密密钥的大小可能不会导致安全保障的提高。n -bit键不一定会由于密钥调度算法或如何使用密钥而具有2 n -1的密钥空间。在本文中,我们从其关键时间表的角度来看,加密基于混乱的算法。我们的数值分析基于Kerckhoff的原理,并考虑用于实数计算的数字表示。我们的分析表明,这些密码的实际安全保证金显着降低,其中有些比所声称的超过200倍以上。然后,我们为这些密码提供准确的键空间估计值。最后,我们重点介绍了如何在基于混乱的密码学背景下如何使用秘密密钥的替代解决方案,并提出了一个简单的密钥时间表作为概念证明。尽管简单起见,但提出的密钥时间表不仅可以确保钥匙空间匹配密钥长度,而且还通过NIST和ENT统计测试套件,也使其成为生成安全加密密钥的可行选择。我们的工作有助于解决基于混乱的密码学中基本问题之一,该问题限制了其在加密社区中的实际影响和声誉。
摘要:(1)背景:混沌是非线性动力学系统的特征,非常适合探索生物学时间序列,例如心率,呼吸记录,尤其是电解图。本文的主要目的是使用混乱理论和非线性动力学方法回顾最近的研究,以分析不同脑部过程中人类绩效。(2)meth-ods:几项研究检查了混乱理论和相关的描述脑动力学的分析工具。本研究对已提出的计算方法进行了深入的分析,这些分析已提出了脑动力学。(3)结果:来自55篇文章的证据表明,在使用混乱理论的研究中,与其他大脑功能相比,认知功能更频繁地评估。分析混乱的最常用技术包括相关维度和分形分析。近似,kolmogorov和样品熵占审查研究中熵算法最大的比例。(4)结论:本综述提供了对大脑作为混乱系统的概念以及在神经科学研究中成功使用非线性方法的见解。对大脑动态的其他研究将有助于提高我们对人类认知表现的理解。
根据调查结果,以下是可以针对性地加强我们对 FDI 的吸引力的关键领域。我们的主要结论是,尽管最新的地缘政治发展增加了全球的不确定性并助长了保护主义,但也带来了许多机遇。塞浦路斯可以利用其战略位置、欧盟成员国身份和其他优势,增强其竞争地位并吸引 FDI。这些 FDI 资金和专业知识对于支持当地经济应对未来的全球经济挑战至关重要。为了实现这一目标,需要采取可持续的长期经济战略,该战略建立在不同利益相关者(如当局、商界和学术界)之间更广泛的共识和真正的合作之上。
摘要 - 本文提出了一个不间断的无碰撞路径计划系统,可在海洋采样任务中促进多个无人地面车辆(USV)的操作性。根据新型B-Spline数据框和粒子群优化(PSO)基于基于的求解器引擎的集成,开发了所提出的不间断的路径计划系统。新的B-Spline数据框架结构提供了候选点的智能采样,而无需完全停止完成采样任务。这使USV可以平稳地环绕该区域,同时校正朝着下一个位置的朝向角度,并防止车辆朝向的急剧变化。然后,优化引擎为多个USV生成了最佳,平滑和约束意识的路径曲线,以从开始点到会议点进行采样任务。生成的路径在车辆的速度轮廓上结合了可控性,以防止经历零速度和频繁停止/开始切换控制器。为了实现优化程序的更快收敛,提出了合适的搜索空间分解方案。进行了模拟逼真的海洋采样任务的广泛模拟研究,以检查拟议的路径计划系统的可行性和有效性。这封装了建模在班达海中印尼群岛的现实海事环境,包括海浪,障碍和无飞行区域,并引入了几个性能指数,以基于路径计划系统的性能进行基准测试。此过程伴随着对拟议的路径计划系统进行的比较研究,并具有众所周知的最先进的片段,快速探索随机树(RRT)和基于差异进化的路径计划算法。模拟的结果证实了对不间断的海洋采样任务的拟议路径计划系统的适用性和鲁棒性。
本报告是来自大西洋联盟各地的独立非政府参与者讨论的结果,他们参加了由跨大西洋领袖网络主办的北约特别工作组。虽然我们也与许多国家的现任政府官员讨论问题,但这是一份独立报告。特别工作组倡议不接受任何外部方的财政或其他支持。跨大西洋领袖网络提供了一个广泛的保护伞,使来自许多政策研究机构的参与者能够合作和交换意见。我们很高兴地感谢这些合作机构,并感谢他们允许我们展示他们的徽标。下一页列出的特别工作组参与者以个人身份认可本报告的主旨,但他们可能不支持每一项建议。列出附属机构仅用于识别目的;观点不一定反映任何机构或组织的观点。我们感谢他们和所有贡献者的见解。
抽象的混乱可能会使学习得到解决或部分解决。元认知策略(MS)可以帮助学习者在学习和解决问题期间发生混乱。这项研究研究了学生在贝蒂的大脑中引起的混乱与MS之间的关系,贝蒂的大脑是一个基于计算机的学习环境,小学和中学生通过建造因果图来学习科学。参与者是六年级学生。情绪数据是由训练有素的研究人员从实时观察中收集的。MS和任务性能信息是通过分析操作日志来确定的。使用预测试和后测试来评估学习收益。结果表明,MS的使用是学生混淆状态的函数。但是,混乱解决方案与MS行为无关,MS并没有减轻混乱对贝蒂大脑中学生任务表现或学习成就的影响。
视觉诱发电位(VEP)对周期性刺激通常用于大脑计算机界面中的有利特性,例如高目标识别精度,较小的训练时间和较低的目标干扰。传统的周期性刺激会导致由于连续和高对比度刺激而导致主观的视觉疲劳。在这项研究中,我们将准周期和混乱的复杂刺激与常见的周期性刺激进行了比较,以与基于VEP的大脑计算机界面(BCIS)一起使用。规范相关分析(CCA)和相干方法用于评估三个刺激组的性能。通过视觉模拟量表(VAS)评估了由提出的刺激引起的主观疲劳。使用M2模板方法使用CCA,与Quasi-periodic(M = 78.1,SE = 2.6,P = 0.008)和周期性(M = 64.3,SE = 1.9,SE = 1.9,P = 0.0001)相比,混乱刺激的目标识别精度最高(M = 86.8,SE = 1.8)。对疲劳率的评估表明,与准周期性(p = 0.001)和周期性(p = 0.0001)刺激组相比,混乱刺激引起的疲劳较少。另外,与周期性刺激相比,准周期性刺激导致疲劳率较低(p = 0.011)。我们得出的结论是,与具有CCA的其他两个刺激组相比,混沌组的靶标识别结果更好。此外,与周期性和准周期性刺激相比,混乱的刺激导致主观视觉疲劳较少,并且可以适合设计新的舒适的基于VEP的BCIS。
在战争中,机器人和自治系统经常从事人类不能或不应该做的工作。但是,在灰色区域中,自主系统的使用更加细微:利用多个系统的集体力量提供更大的情境意识,并扩大了影响力领域。自主监视网络可能由几种空中和地面车辆组成,该车辆配备了在光谱各个部分运行的传感器。传感器数据被融合到单个活动的“映射”中,该活动显示给操作员。另外,随着AI引入循环,机器人可以接收组合数据,识别可疑活动并采取相应的行动。机器人技术和自主系统也具有对直接侵略的威慑作用。由于敌对国家使用A2/AD策略将防守部队远离该地区,因此在隔离距离处进行监视和响应的能力至关重要。
绅士化,即社区的社会经济地位提升,在过去十年中已成为城市学术研究的核心。一些学者声称“绅士化无处不在”,但关于绅士化是什么、是什么推动了绅士化以及这种社区变化会带来什么结果,仍然存在争议。由于没有标准定义,一些人声称绅士化是一个“混乱”的概念。我们试图通过概述自 1964 年格拉斯首次提出绅士化概念以来,绅士化概念如何随着时间的推移而发生变化,为绅士化一词带来一些概念上的清晰度。我们以历史为导向的方法有助于通过了解绅士化的定义如何随着城市化的变化而变化,最大限度地减少混乱。虽然有一些重要的历史著作对绅士化浪潮进行了分期,但我们通过关注绅士化随时间变化的驱动因素,以及通过澄清第五波绅士化,将其与 2007-2009 年大衰退的情况和后果联系起来,为这项理论研究做出了贡献。如今,绅士化以及与之相关的流离失所恐惧更多地与租赁市场的房地产投机有关,而不是中等收入人群的涌入。本文通过将与大衰退相关的宏观金融住房力量与社区变化的微观过程联系起来,推进了绅士化文献的发展。有了这种历史视角,学者们将能够更好地分析当代绅士化
混乱的/迷失的和控制依恋模式是由于父母对孩子的恐惧或恐惧的关系而形成的。如果父母在父母的父母育儿时受到害怕,父母可能会感到害怕。,当孩子最需要他们的存在和支持时,他们对孩子变得非常不可或缺。这对一个孩子和父母一样令人恐惧,他们大声疾呼,因为他们大喊,惩罚孩子,暴露孩子遭受家庭暴力或因滥用药物或精神疾病而行事。这些是最难安全的孩子。当他们感到害怕时,孩子们转向父母或依恋人物来减少这种恐惧。父母是舒适的来源。当父母既是舒适的潜在来源,也是对他们的最大威胁的来源时,孩子们面临着困境 - 我需要你,但你让我感到恐惧。具有混乱的依恋风格的孩子通常不会学习健康的自我抚慰方法。他们可能在社交上遇到麻烦,也可能在使用他人共同调节自己的情绪时遇到困难。他们可能很难向他人开放或寻求帮助。他们通常很难信任人们,因为他们无法信任那些为了安全而依靠的人。他们可能在人际关系或友谊中挣扎,或者在养育自己的孩子时。他们的社交生活可能会进一步受到影响,因为具有安全依恋的人在整个发展过程中往往会变得更好。同龄人甚至学校的老师通常会更好地对待具有安全依恋的儿童。那些患有混乱的依恋的人,因为他们在社交或情感调节技能上挣扎,可能会发现很难形成和维持牢固的关系。他们经常难以管理压力,甚至可能表现出敌对或侵略性的行为,因为他们的早期生活经历,他们可能将世界视为不安全的地方。