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World File Search System结构紧凑
rudraksh：紧凑而轻巧的量子后键 -
摘要。资源受限的设备，例如无线传感器和物联网（IoT）设备在我们的数字生态系统中已变得无处不在。这些设备生成并处理我们数字数据的主要部分。但是，由于我们现有的公钥加密方案的量子计算机即将发生威胁以及在物联网设备上可用的有限资源，因此设计适合这些设备的轻量级量化后加密（PQC）方案非常重要。在这项工作中，我们使用基于错误的PQC方案探索了学习的设计空间，以设计适用于资源约束设备的轻巧键合并机制（KEM）。我们对不同的设计元素进行了严格且广泛的分析和评估，例如多项式大小，场模结构，还原算法以及基于LWE的KEM的秘密和错误分布。我们的探索导致了轻巧的PQC-KEM Rudraksh的提议，而没有损害安全性。我们的方案提供了针对所选密文攻击（CCA）的安全性，该攻击（CCA）具有100个以上的核心SVP后量子后安全性，属于NIST级I安全类别（至少提供AES-128的安全性）。我们还展示了如何将Ascon用于基于晶格的KEM中的轻质伪随机数生成和哈希功能，而不是广泛使用的keccak用于轻量级设计。我们的FPGA结果表明，Rudraksh目前需要类似安全性的PQC KEM之间的最小面积。与最先进的面积优化的Kyber实施相比，我们的Rudraksh实施对面积的需求提高了3倍，可以在高thoughtup Kyber的频率上以63％-76％的频率运行，并且与Time-Araea-AraeApoptuct-time-Araeapoptuct-time-aftrapuctiage 〜2×2×compact compact的实施相比，
X-CUBE compact 紧凑。高效。TROX。
专门为 X-CUBE compact 开发了多种配件，可与各种装置完美匹配。配件模块采用与 X-CUBE compact 相同的粉末涂层外壳，具有许多优点：耐腐蚀的优质材料、易于清洁和维护以及外部标准化连接。模块有一个插口，可直接连接到 X-CUBE compact，也可以安装在管道系统中并远离 X-CUBE compact。
特别小，非常强大：紧凑线。
紧凑线由三种具有三种不同测量技术的产品组成 - 用于连续水平，点水平和压力应用。它提供了高性能和可扩展性，从具有紧密空间条件的小型存储和工艺容器到大型水箱和筒仓。紧凑型生产线是专门为在不妥协的食品和饮料和生命科学行业中专门设计的。
较小电池的紧凑trik流动器
*）如果充电器未连接到主电源，则后电流流量是排干电池的电流。CTEK充电器的后背电流非常低。**）充电电压和充电电流的质量非常重要。高电流纹波会加热电池对正电极的老化影响。高压波纹可能会损害连接到电池的其他设备。CTEK电池充电器可产生非常干净的电压和低纹波的电流。
Schindler 1000电梯 - 简单，可靠和紧凑
您的电梯设计如何补充您的突出和舒适的弹性r ange为建筑物内部提供建筑物可以增强租户对升降机内饰的保护。我们对整体装饰概念的实际反应。，我们提供了一系列的剧烈融合，与我们的颜色范围无缝融合，以实现您的建筑物的内饰设计。潜力。
紧凑高效的光子分辨图像扫描显微镜
摘要：荧光共聚焦激光扫描显微镜 (LSM) 是生命科学研究中最常用的工具之一。得益于专为 LSM 定制的单光子阵列探测器，LSM 的普及度有望进一步提升。这些探测器提供独特的单光子时空信息，为温和定量的超分辨率成像开辟了新的视角。然而，完美地记录这些信息对显微镜数据采集 (DAQ) 系统提出了重大挑战。我们提出了一个基于数字频域原理的 DAQ 模块，能够记录光子的基本空间和时间特征。我们使用该模块扩展基于单光子雪崩二极管 (SPAD) 阵列探测器的现有成像技术（例如荧光寿命图像扫描显微镜）的功能。此外，我们使用该模块引入了一种强大的多物种方法，该方法在时间域中对荧光团激发光谱进行编码。最后，我们将时间分辨的受激发射损耗显微镜与图像扫描显微镜相结合，从而提高了空间分辨率。我们的研究结果证明了，只需添加一个SPAD阵列探测器和定制的数据采集系统，传统的荧光激光扫描显微镜就能转变为一个简单、信息丰富的超分辨成像系统。我们期待着先进的单光子成像技术的蓬勃发展，从而有效地利用每个光子中编码的所有样本信息。
超紧凑多功能集成光子平台
实现多功能集成光子平台是未来光信息处理的目标之一，由于多种集成挑战，实现该平台通常需要很大的尺寸。在这里，我们基于逆向设计实现了一个超紧凑占用空间的多功能集成光子平台。该光子平台紧凑，具有86个逆向设计的固定耦合器和91个移相器。每个耦合器的占用空间为4μm x 2μm，而整个光子平台为3mm x 0.2mm，比以前的设计小一个数量级。一维Floquet Su-Schrieffer-Heeger模型和Aubry-André-Harper模型的测得保真度分别为97.90（±0.52）％和99.34（±0.44）％。我们还使用片上训练演示了手写数字分类任务，测试准确率为87％。此外，通过演示更复杂的计算任务证明了该平台的可扩展性，为实现超小型集成光子平台提供了有效的方法。
基于电路的电子自旋量子比特紧凑模型
摘要：如今，硅片上的电子自旋量子比特似乎是制造未来量子微处理器的一个非常有前途的物理平台。为了打破量子霸权障碍，数千个量子比特应该被封装在一个硅片中。微电子工程师目前正在利用当前的 CMOS 技术将操控和读出电子设备设计为低温集成电路。这些电路中有几个是 RFIC，如 VCO、LNA 和混频器。因此，量子比特 CAD 模型的可用性对于正确设计这些低温 RFIC 起着核心作用。本文报告了一种用于 CAD 应用的基于电路的电子自旋量子比特紧凑模型。本文对所提出的模型进行了描述和测试，并强调和讨论了所面临的局限性。
紧凑以降低新泽西州的医疗保健支出增长率
国家承认，共同19-19大流行对全州的家庭，企业和医疗保健提供者和组织造成的巨大损失。国家开始实施成本增长基准的过程充分认识到，从大流行中恢复正在进行中，并且在Covid-19对卫生保健需求，整体人口健康和新泽西州的整体健康以及医疗保健系统各个部门的整体人口健康以及整体人口健康以及整体人口健康以及对医疗保健的整体健康状况的影响仍然存在很多不确定性。确保新泽西人能够不断获得高质量的常规，紧急和紧急护理比以往任何时候都重要。现在建立此成本增长基准现在将创造机会，因为我们从Covid-19-19的大流行中出现了一条前进的道路，这使所有新泽西州（包括家庭和企业）的高质量医疗保健负担得起。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。