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云计算环境中的安全有效的外包计算
在云计算环境中的安全有效的外包计算对于确保数据机密性，完整性和资源选择至关重要。在这项研究中，我们提出了新颖的算法和方法来应对这些挑战。通过一系列实验，我们评估了现实世界中云环境中提出算法的能力，安全性和效率。我们的结果证明了基于同源加密的安全计算，安全多方计算以及基于可信赖的执行环境方法在缓解安全威胁的同时，同时确保有效的资源利用的有效性。具体而言，我们的同型加密算法的加密时间范围从20到1000毫秒不等，解密时间为25到1250毫秒的有效载荷大小，从100 kb到5000 kb不等。此外，我们针对最先进的解决方案的比较分析揭示了我们提议的算法在安全保证，加密开销和通信延迟方面的优势。
计算，工程和建筑环境学校...
[1] Kadapa，C。和Hossain，M。（2022）'一种统一的数值方法，用于软磁磁性耦合聚合物的统一数值方法，材料力学，第166页，第166页。 104207。[2] Kadapa，C.，Li，Z.，Hossain，M。和Wang，J。（2021），“关于计算形态弹性的混合配方和高阶元素的优势”，《固体力学与物理学杂志》，第148页，第1页。 104289。[3] Kadapa，C。和Hossain，M。（2020）“耦合机电的强大且计算有效的有限元框架”，《应用机械和工程学的计算机方法》，第372页，第372页。 113443。[4] Kadapa，C。，（2021）‘一个简单的外推预测因子，用于克服非线性结构力学的弧长方法的起始和跟踪问题”，《工程结构》，第234页，第234页。 111755。
模拟大型节能雾计算环境
摘要 — 尽管效率不断提高，但当今的数据中心和网络仍消耗大量能源，而且这种需求预计还会进一步上升。一个重要的研究问题是雾计算是否以及如何抑制这种趋势。由于实际部署的雾基础设施仍然很少，因此很大一部分研究依赖于模拟。然而，现有的功率模型通常只针对特定组件，如计算节点或电池受限的边缘设备。结合分析和离散事件建模，我们开发了一个整体但细粒度的能耗模型，可以确定计算节点以及网络流量和应用程序随时间变化的功耗。模拟可以包含在分布式、异构和资源受限的基础设施上执行复杂应用程序图的数千台设备。我们在智能城市交通场景中评估了我们公开可用的原型 LEAF，证明它可以用于研究节能雾计算架构，并可用于评估动态任务放置策略和其他节能机制。索引词——模拟、建模、雾计算、边缘计算、能源消耗
iQuantum：量子计算环境建模与仿真案例
摘要 — 当今的量子计算机主要通过云访问，未来可能会转移到边缘网络。随着全球量子计算研究的快速发展和普及，对使用基于云的量子计算资源的需求大幅增加。这种需求凸显了为量子计算设计高效且适应性强的资源管理策略和服务模型的必要性。然而，量子资源的数量、质量和可访问性有限，对量子软件和系统的实际研究构成了重大挑战。为了应对这些挑战，我们提出了 iQuantum，这是一种首创的模拟工具包，可以模拟混合量子经典计算环境，用于原型设计和评估系统设计和调度算法。本文介绍了 iQuantum 的量子计算系统模型、架构设计、概念验证实现、潜在用例和未来发展。我们提出的 iQuantum 模拟器有望促进量子软件和系统的研究，特别是在集成边缘和云资源的量子计算环境中创建和评估资源管理、作业调度和混合量子-经典任务编排的策略和算法。索引术语 — 量子计算、量子云建模、模拟、混合量子计算、作业调度
云环境中的认知计算-IJRPR
尽管有可能发生革命性变化，但将认知计算的平稳整合到云系统中并非没有其困难。在云动态共享基础架构中实施具有高资源消耗的认知服务的性能后果是令人关注的主要原因之一。为了减少延迟并保证响应迅速的应用行为，Chen等人。（2021）提请人们注意可能的资源利用瓶颈，并强调有效算法和优化工作流的必要性。可伸缩性问题通常显示为主要障碍，尤其是在使用复杂的机器学习模型和大数据集时。使用分布式计算框架，并行处理和云本地设计是解决这些扩展问题并保证有效使用云资源的一些方法。
使用云计算环境中的基于身份的签名
如今，许多数据存储在云中，以共享各个域的共享目的。云数据的越来越多的安全性问题引起了保留这些存储或共享数据的机密性问题。云计算环境中的高级加密和解密技术可被认为可用于实现这一方面。但是，在云数据共享系统中尚未解决但批判性的挑战是撤销恶意用户。撤销的常见方法之一涉及定期更新用户的私钥。这种方法随着用户数量的增加而增加了关键生成中心（KGC）的工作量。在这项工作中，提出了一个有效的基于可撤销的身份签名（RIBS）方案，其中撤销功能被委派给了外部撤销服务器（ERS）。此提出的方案只允许非撤销的用户访问系统资源，从而提供受限制的访问控制。在这里，ERS基于撤销的用户列表生成了签名生成的秘密时间密钥。在提出的方法中，用户使用其私钥和秘密时间密钥来签署消息。此外，为了维持数据机密性，在将数据外包到云服务器之前，使用了基于非对称加密技术的对称加密和椭圆曲线加密（ECC）。结果表明，提出的方案通过提供降低的计算成本来优于某些现有方案。
EPA 执法案例环境效益计算指南
根据补救方法的这种性质，指南承认并说明已结案执法案件的多媒体效益。当补救措施影响的媒介与案件执法机构通常处理的媒介不同时，应报告所有媒介效益，即使某些媒介效益可能不在计划的通常法定目的范围内。例如，当因《资源保护和回收法》最大限度地减少危险废物而导致有害空气污染物 (HAP) 减少时，这些效益适合计算在内，即使空气媒介效益可能没有通过执法行动直接解决。多媒体环境效益也可能与其它案件有关，例如减少燃煤空气排放中沉积在水中的汞，或减少封盖《资源保护和回收法》监管的垃圾填埋场而导致的空气排放量减少。
计算我们如何适应儿童和年轻人的课程和学习环境
我们的Senco与班级教师一起工作，负责所有SEN规定，教学方法的不同方法，并监督所有需要在学校中提供额外支持的孩子的进步。班级老师将监督，计划和与每个孩子一起派遣班级，以确保在每个领域取得进展。这是质量的第一教学，是工作高度差异化并适合所有儿童的需求的地方，它以课程而不是干预计划的形式出现。除了质量的第一教学外，可能有一个学习支持助手（LSA）单独或作为小组的一部分。这意味着可以在这些课程中将孩子带出教室，但是他们将继续在与班上其他孩子相同的领域工作，以确保他们可以顺利过渡回到教室。当支持启动并在发送学生护照上概述的支持时，这些会议的规律性将向父母和护理人员解释。
量子计算将如何影响气候变化和更广泛的环境？
量子计算对气候的潜在影响和环境非常重要，并且在此阶段采取措施塑造其对可持续性和积极影响的轨迹对于负责任的发展至关重要。在这个问题中，我们建议进行调查的领域，以建立共同的理解并提高可持续发展。在理解量子计算的环境和气候影响时需要考虑两个维度。首先是在生命周期中开发和使用量子计算机的直接环境影响，包括资源需求和碳足迹（Arora和Kumar，2024年）。第二是针对气候解决方案的量子计算用例的可能性（Berger等，2021; Paudel等，2022; Ho等，2024）。尽管已经有了研究量子计算的能源需求的初步步骤（参见Auffèves，2022; Meier和Yamasaki，2023），但我们需要更好地了解开发，使用和处理量子计算机的全部生命周期的环境影响。这包括能源和水消耗，碳足迹，废物处理和回收以及矿物质的因素。这项最初的研究表明，与高性能计算（HPC）相比，量子计算可能会提供优势，从而降低环境成本。例如，关于量子计算的量子计算概念每秒的经典概念仍然缺乏社区共识（例如，参见Nayak；坎贝尔；替代建议）。一些突出显示的示例（绝不是详尽的列表）是：尽管当前的期望是量子计算机可能需要明显低于其经典的能量来解决某些类别的问题（Arute等人，2019; Meier和Yamasaki，2023），但首先有必要定义和同意指标以量化这些资源以正确地声称这一优势。结果，量化量子计算机的能源效率是一个挑战。为此定义社区所接受的指标和其他与环境相关的指标仍然是一个悬而未决的问题。此外，例如，量子计算系统的支持要求，例如低温冷却本身是资源密集的，因此必须考虑到计算总体资源需求时。另一个开放的问题是资源利用率如何用于有用的量子计算机。要考虑的第二维度是量子计算解决气候和其他环境挑战的潜力。
iQuantum：用于量子计算环境建模和模拟的工具包
量子计算资源，而无需在量子硬件上进行大量的前期投资，从而在量子软件和算法方面取得了巨大进步。10主要的云提供商，例如 Microsoft Azure、11AWS 12 和 IBM 13，现在都提供基于云的量子计算服务访问。此外，当未来量子硬件普及时，量子计算资源预计将扩展到边缘网络14,15，预示着量子云-边缘连续体混合范式的出现，16其主要组成部分如图1所示。未来的量子计算范式预计将包含位于不同层（包括云和雾/边缘层）的异构量子和经典计算实体。基于云的资源和基于边缘的资源之间的主要区别包括计算能力、移动性以及与数据源或用户的地理距离。17每一层都包含不同的计算资源和中间组件，例如用于资源管理和编排的网关和代理。如果边缘计算资源不足以执行传入的任务，则可以将这些任务迁移或卸载到具有更强大功能的上层云层。18,19 需要强调的是，这是量子计算未来扩展的愿景，而由于当前量子硬件的数量、质量和成本限制，大多数可用的量子资源只能通过云访问。20