▶安全目标:Ind-CCA2 KEM。(请参阅第1节。使用单独的模块进行IND-CCA2 KEM之外的通用转换;请参阅第6节。)▶选定的哈希功能:shake256。关注QROM IND-CCA2。(请参阅第5.3.3节。)▶QROM ind-cca2用于经典mceliece的QROM IND-CCA2从OW-CPA基础PKE的安全性紧密地遵循。(请参阅第5节)▶此PKE的OW-CPA安全性从原始McEliece PKE的OW-CPA安全性紧随其后。(请参阅第4节)▶审查然后重点介绍OW-CPA攻击。(请参阅第3节)唯一可能出现问题的方法:涉及Shake256的灾难;严重减少的错误;更好的OW-CPA攻击原始McEliece。
摘要。我们提供了ML-KEM的正确性和IND-CCA安全性的正式验证的证明,即基于Kyber的键盘封装机制(KEM),该机制(KEM)正在接受NIST的标准化。证明是通过EasyCrypt进行机器检查的,其中包括:1)BOS等人之后的Kyber Base Base公开加密方案的正确性(解密失效概率)和IND-CPA安全性的形式化。在Euro S&P 2018; 2)在随机甲骨文模型(ROM)中,富士基 - 奥卡马托转换的相关变体的形式化,该变换紧随其后(但不是完全)Hofheinz,HövelmannsandHövelmannsand Kiltz,tcc 2017; 3)证明了ML-KEM规范的Ind-CCA安全性及其作为KEM的正确性遵循了先前的结果; 4)两个正式验证的ML-KEM用Jasmin编写的实现,这些实现是恒定的,在功能上等同于ML-KEM规范,因此,因此,继承了上几点中建立的可证明的安全性保证。 顶级定理给出了独立的混凝土界限,以使ML-KEM的正确性和安全性降低到模块lwe的(变体)。 我们通过利用各种EasyCrypt功能来讨论它们如何模块化构建。在Euro S&P 2018; 2)在随机甲骨文模型(ROM)中,富士基 - 奥卡马托转换的相关变体的形式化,该变换紧随其后(但不是完全)Hofheinz,HövelmannsandHövelmannsand Kiltz,tcc 2017; 3)证明了ML-KEM规范的Ind-CCA安全性及其作为KEM的正确性遵循了先前的结果; 4)两个正式验证的ML-KEM用Jasmin编写的实现,这些实现是恒定的,在功能上等同于ML-KEM规范,因此,因此,继承了上几点中建立的可证明的安全性保证。顶级定理给出了独立的混凝土界限,以使ML-KEM的正确性和安全性降低到模块lwe的(变体)。我们通过利用各种EasyCrypt功能来讨论它们如何模块化构建。
摘要。我们提供了ML-KEM的正确性和IND-CCA安全性的正式验证的证明,即基于Kyber的键盘封装机制(KEM),该机制(KEM)正在接受NIST的标准化。证明是通过EasyCrypt进行机器检查的,其中包括:1)BOS等人之后的Kyber Base Base公开加密方案的正确性(解密失效概率)和IND-CPA安全性的形式化。在Euro S&P 2018; 2)在随机甲骨文模型(ROM)中,富士基 - 奥卡马托转换的相关变体的形式化,该变换紧随其后(但不是完全)Hofheinz,HövelmannsandHövelmannsand Kiltz,tcc 2017; 3)证明了ML-KEM规范的Ind-CCA安全性及其作为KEM的正确性遵循了先前的结果; 4)两个正式验证的ML-KEM用Jasmin编写的实现,这些实现是恒定的,在功能上等同于ML-KEM规范,因此,因此,继承了上几点中建立的可证明的安全性保证。 顶级定理给出了独立的混凝土界限,以使ML-KEM的正确性和安全性降低到模块lwe的(变体)。 我们通过利用各种EasyCrypt功能来讨论它们如何模块化构建。在Euro S&P 2018; 2)在随机甲骨文模型(ROM)中,富士基 - 奥卡马托转换的相关变体的形式化,该变换紧随其后(但不是完全)Hofheinz,HövelmannsandHövelmannsand Kiltz,tcc 2017; 3)证明了ML-KEM规范的Ind-CCA安全性及其作为KEM的正确性遵循了先前的结果; 4)两个正式验证的ML-KEM用Jasmin编写的实现,这些实现是恒定的,在功能上等同于ML-KEM规范,因此,因此,继承了上几点中建立的可证明的安全性保证。顶级定理给出了独立的混凝土界限,以使ML-KEM的正确性和安全性降低到模块lwe的(变体)。我们通过利用各种EasyCrypt功能来讨论它们如何模块化构建。
父母与婴儿说话时,通常使用婴儿导向语,这种语调在多个方面与与成人说话时有所不同。元音过度发音,即元音的极端发音,是婴儿导向语中有时会发现的一个特征,有人提出,父母与婴儿说话时使用的元音过度发音的程度与婴儿的语言发展之间存在关系。在本研究中,研究了父母元音过度发音与婴儿发声的语音复杂性之间的关系。先前的研究表明,在受试者均值水平上,存在正相关关系。然而,先前的研究结果并没有提供有关这种关系方向性的信息。在本研究中,在对话轮次层面上研究了这种关系,这使得人们能够得出结论,是婴儿的行为影响了父母,还是父母的行为影响了婴儿,或者两者兼而有之。使用 vhh 指数对父母元音发音过度进行量化,该指数可用于估计单个元音标记的元音发音过度。使用瑞典语单词复杂性测量法计算婴儿发声的语音复杂性。研究结果出乎意料,因为父母元音发音过度与紧随其后的婴儿发声的语音复杂性之间存在负相关关系。方向性表明,婴儿语音复杂性与紧随其后的父母话语的元音发音过度之间没有这种关系。这些结果的一个潜在解释是,高程度的元音发音过度提供或与大量语音和/或语言信息同时发生,这可能会占用处理资源,影响下一次发声的产生。
在所分析的七个工作类别中,商业和管理类别脱颖而出,由于人工智能的整合,62.5% 的工作岗位被归类为高度转型,37.5% 被归类为中等转型。这种转型在业务分析师、业务智能分析师、业务系统分析师和客户服务代表等入门级职位中尤其常见 [参见表 1]。人工智能有可能通过提高运营效率、通过数据驱动的洞察力促进战略决策、优化客户体验、改进营销策略和改进其他功能方面来彻底改变这些角色。此外,根据我们对 Indeed 数据的分析,商业和管理类别在职位发布份额方面处于领先地位。软件开发紧随其后,位居第二 [4] 。
全球能源相关的CO 2排放量在2023年增加了1.1%,达到了374亿吨的新创纪录高度(GT)(IEA,2024年)。与上一年相比,这增加了4.1亿吨(MT),增加了490吨(1.3%)。煤炭约占2023年能源燃烧全球排放量增加的70%,贡献了270吨的总体总数(IEA,2024年)。在该行业一级,运输的排放量最大,全球量增长了近240吨。电力部门紧随其后的区域差异很大,随着发达经济体的排放减少,而新兴市场和发展中国家的经济体的增长。尽管如此,电力部门仍保持其作为所有部门的领先发射极的地位(IEA,2024年)。
随着 Vitis AI 3.0 的发布,我们现在支持 YOLOv5、YOLOv6 和 YOLOX。我们的工程团队正在开发 YOLOv7 支持,YOLOv8 也将紧随其后。用户必须了解,这些模型的原始版本是根据 GNU 公共许可证 (GPL) 发布的。GPL 与 Vitis AI 不兼容,后者是根据更宽松的 Apache 2.0 许可证发布的。出于上述原因,我们不会在 Vitis AI Model Zoo 中发布我们的源模型。在商业应用中使用 GPL 源应由最终用户在产品化之前进行评估。我们确实会根据要求向用户提供我们的浮点模型和训练脚本作为源代码。请联系 amd_ai_mkt@amd.com 了解更多详细信息。
从容量来看,中国、美国和德国占 2023 年安装的所有储能容量的 85%。然而,其他 CEM 成员国去年安装的总容量翻了一番,达到 6.6 吉瓦。意大利和英国是这一组中安装量最大的国家:意大利去年安装了近 2 吉瓦,而英国的安装量同比翻了一番,达到 1.37 吉瓦。紧随其后的是澳大利亚,安装量略低于 1 吉瓦,日本达到了 0.72 吉瓦。在过去 15 年里,所有这些市场的可再生能源容量都出现了相当大的增长,这在很大程度上得益于能源存储激励措施。
在紧随其后的是,金泽大学动员了其所有能力,以应对这些灾难的初期阶段。在1月底,我们建立了Noto的弹性和振兴中心,我们建立了系统以应对地震恢复的响应,以期实现中等至长期的恢复。在坚定不移的哲学和Kokorozashi(愿望)下,我们的目标是“通过'基于所有卡纳泽大学的未来智力为社会做出贡献'',我们的目标是在Noto中创造我们的新价值,在Noto中创造新价值,展示未来的社会,并将这一愿景传播给世界。通过这些努力,我们将继续努力作为一个学术组织,以协助地震恢复。制定金泽大学的未来愿景 - “ Kokorozashi”
印度尼西亚是重要的经济方面。它已成为国家投资的重要领域。根据 Latief 和 Ibrahim (1996:199) 的说法,1988 年《亚洲通信》指出,印度尼西亚进口了价值 3 亿美元的电信设备。其中,日本工业进口了不少于 1 亿美元,法国进口了 4600 万美元,剩下的 4600 万美元由德国、美国、英国和香港进口。1990 年的新法规紧随其后,政府将最新型卫星 Palapa 的运营权交给了 PT Indosat 和 PT Satelindo。PT Satelindo 的所有者是前总统苏哈托的儿子之一班邦苏哈托,近年来,它从新秩序政府获得特权来负责运营 C 型卫星 Palapa。