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问题集3 - 解决方案 - UMD计算机科学
在X的均匀选择和A'的随机硬币上采取概率。考虑以下PPT对手A：给定输入Y 1（对于随机选择的X 1等于F（x 1）），选择随机x 2，计算y 2：= g（x 2），然后运行a'（y1∥y 2）。然后输出字符串输出的第一半。对于随机选择的x 1，x 2，给出的输入y 1 y 2的输入y 1 y 2分布在f'（x1∥x2）中。这意味着A'以概率ϵ（n）的形式反转其输入。此外，（2）每当''
b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'
b' 在示例 13.1 的解决方案中，第二行应为：但是，64QAM OFDM 信号表现出...。最后一句应为：82-dBm PSK OFDM 信号具有大致相同的行为。请注意，此校正会影响此示例之后的增益计算。'
练习的提示和解决方案
1.3.3：加密是确定性的，因此可以将Ciphertext C与M e 0（mod n）进行比较。1.3.4：给定C，将C'= C 2 E（mod n）提交给解密甲骨文以获得2 m（mod n），因此计算m。1.3.5：如果它没有语义安全性，则有一些函数f：mκ→{0，1}可以在给定的密文中计算出来，因此请选择消息m 0，m 1，使得f（m i）= i，然后一个人可以破坏IND安全性。1.3.7：UF-CMA对手是一种随机多项式时间算法，它作为输入作为签名方案的公共密钥PK，可以在其选择的消息上查询签名Oracle，并输出消息M和签名s。如果签名符合消息M和键PK的验证算法，并且MEN符号不是签名Oracle的查询之一，则对手会赢得胜利。一个方案具有UF-CMA安全性，如果每个对手都以可忽略的概率成功（在安全参数中）。参见Katz和Lindell [334]的定义12.2。1.3.8：是的，如果RSA问题很难。1.3.9：选择随机S并设置M = S E（mod n）。1.3.10：给定M呼叫签名Oracle在2 E m（mod n）上获得S'。输出S = S'2 - 1（mod n）。
V2024-02-15-英国中小型企业的碳报告解决方案
在过去的二十年中，英国的碳报告迅速发展，这是由于新兴的气候立法和需求不断增长的驱动。早期碳报告受到1997年英国参与京都协议的参与，该规程要求发达国家监视和减少排放。这使大型公司在2000年代初期开始自愿披露并降低其碳足迹。19到2013年，根据《公司法》，上市公司的年度可持续性报告是强制性的。 20这种固定的碳报告是一种主流公司实践。 英国内部和欧洲参与人员的监管要求在范围，深度和对验证的期望都在增加，尤其是国际可持续性标准（ISSB）董事会（ISSB），或英国可持续性披露标准（UKSDS）。19到2013年，根据《公司法》，上市公司的年度可持续性报告是强制性的。20这种固定的碳报告是一种主流公司实践。英国内部和欧洲参与人员的监管要求在范围，深度和对验证的期望都在增加，尤其是国际可持续性标准（ISSB）董事会（ISSB），或英国可持续性披露标准（UKSDS）。
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关于LG Electronics Home Appliance Soluction Company LG Electronics USA Inc.，位于新泽西州Englewood Cliffs，是LG Electronics Inc.的北美子公司，LG Electronics Inc.是一家智能生命解决方案公司，年度全球收入超过600亿美元。在美国，LG销售各种创新的家用电器，家庭娱乐产品，商业展示，空调系统和车辆组件。lg是年度11次EnergyStar®合作伙伴。www.lg.com。媒体联系人：LG Electronics USA JL Lavina
马库斯利用他的技能来解决问题、建立关系......
戴维斯致力于培养未来杰出律师，这一点深深吸引着我。从事务所独特的通才方法，到让学生广泛接触各种实践领域，再到获得正式和非正式指导机会，我非常高兴能在今年夏天及以后加入戴维斯。
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解决印度能源存储挑战一项创新......
问：在成为领先的锂电池技术供应商的过程中，您在印度面临的主要挑战是什么？答：在我们最初的几年里，印度还没有电动汽车行业。人们对电动汽车的发展持怀疑态度，甚至有人怀疑电动汽车是否会在印度腾飞。当印度越来越清楚地意识到正在走向电动汽车时，经济因素就成了下一个障碍。然而，我们继续看到各种渠道传播有关锂离子电池组技术和功能的错误信息。该行业还必须应对质量较差的进口电池组，这些电池组扭曲了客户的期望。最重要的是，我们必须应对人们的怀疑，即印度能否开发出满足印度需求的技术。
教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。