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比较用于优化电子商务集成中椭圆曲线加密参数的AI算法：一种量词前分析
摘要 - 本文提出了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）之间的比较分析，这是两个重要的人工智能算法，重点介绍了操作椭圆曲线加密（ECC）参数。这些包括椭圆曲线系数，质数，发电机点，组顺序和辅因子。研究提供了有关哪种生物启发算法为ECC配置产生更好的优化结果，并在相同的健身函数下检查性能。此函数包含了确保鲁棒的ECC参数的方法，包括评估罪行或异常曲线，并应用Pollard的Rho Attack和Hasse定理以优化精度。在模拟的电子商务环境中测试了由GA和PSO生成的优化参数，与诸如SECP256K1之类的知名曲线在使用椭圆曲线 - diffie Hellman（ECDH）和基于哈希的消息身份验证代码（HMAC）的过程中形成鲜明对比。专注于量词前时代的传统计算，这项研究突出了GA和PSO在ECC优化中的功效，这对增强了第三方电子商务整合的网络安全的影响。我们建议在量子计算广泛采用之前立即考虑这些发现。
超快电荷转移级联在混合
摘要：光电半导体设备中的创新是由对如何移动电荷和/或激子（电子 - 孔对）的基本理解驱动的，例如用于做有用工作的指定方向，例如制造燃料或电力。二维（2D）过渡金属二甲化物（TMDCS）和一维半导体的单壁碳纳米管（S-SWCNT）的多样性和可调性和光学性能使它们跨越了跨越HersoIftf的基本量子研究。在这里，我们演示了混合维度2D/1D/2D MOS 2/swcnt/WSE 2杂型词，该杂质可实现超快速光诱导的激发激素离解，然后进行电荷扩散和缓慢的重组。重要的是，相对于MOS 2/SWCNT异质数，异位层的载体产量是两倍，并且还展示了分离电荷克服层间激子结合能的能力，可以从一个TMDC/SWCNT界面扩散到另一个2D/1D界面，从而在COULOMBINDING INDENDINCLING INDEND INDENCE中分散。有趣的是，杂体似乎还可以有效地从SWCNT到WSE 2，这在相同准备的WSE 2 /SWCNT Heterobilayer中未观察到，这表明增加纳米级三层的复杂性可能会改变动态途径。我们的工作提出了“混合维度” TMDC/SWCNT的杂体，这是纳米级异位方面的载体动力学机械研究的有趣模型系统，以及用于高级光电系统中的潜在应用。关键字：过渡金属二分法，电荷转移，异质界，碳纳米管，激子O
简短介绍CLI OPENSL
1个简短介绍CLI OpenSSL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.1打印所有OpenSSL命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2对称加密使用OpenSSL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.1生成一个随机会话密钥，用于AES。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.2使用随机会话密钥加密AE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.3使用密码（变体2）加密AES。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.2.4使用AES-256解密文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3使用OpenSSL的非对称加密：密钥生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3.1生成长度2048位的私有RSA键。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3.2 OpenSSL文件“私钥”。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.3.3 OpenSSL文件“公共密钥”。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4使用OpenSSL非对称加密：仍然没有混合加密。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.1使用RSA加密（无教科书RSA）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.2用RSA解密（无教科书RSA）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5与OpenSSL的混合加密。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.5.1接收器BOB的预交：密钥生成（RSA）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.5.2加密：爱丽丝发件人站点的三个任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.5.3解密：接收器鲍勃站点的两个任务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.6将私有PEM文件的所有密钥显示为十进制数字（使用自己的Python脚本）。。。。12 1.7将PEM文件的密钥显示为十进制数字（通过rsactftool）。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.8先前OpenSSL命令的概述（作为列表和Shell脚本）。。。。。。。。。。。。14 1.9带有OpenSSL和自己的Python脚本的教科书RSA。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.10生成随机数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.11使用OpenSSL生成质数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.12将密码速度与OpenSSL进行比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.13检索和评估证书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.14在Cryptool-Online（CTO）中openssl 3。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.15本附录1的Web链接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34
有史以来最难的数学问题
数学是一种通用的语言，几个世纪以来一直着迷，其优雅令人着迷。从古希腊的几何形状到现代抽象代数，数学继续推动界限，扩大了人类的理解。某些问题特别具有挑战性，即使是几代人最聪明的数学家也迷住了。寻求解决这些“有史以来最艰难的数学问题”的追求反映了人类的好奇心，并开车揭示了数学秘密。这些神秘的难题通常是研究的基础，深入研究基本概念和未知领域。他们需要创新的思维，严格的证据和对数学结构的深刻理解。解决它们可能会导致物理，计算机科学，加密和经济学方面的突破性发现。粘土数学学院的千年奖项问题收藏集是最著名的“有史以来最艰难的数学问题”之一。以每种解决方案获得100万美元的奖金，这些问题吸引了数学家的全球关注。它们代表了现代数学最深刻的未解决问题，包括数字理论，几何和逻辑。由伯恩哈德·里曼（Bernhard Riemann）于1859年提出的Riemann假设探索了质数的分布，并指出所有非平凡的零位于特定的垂直线上。证明这将对理解素数具有重要意义。Yang -Mills的存在和质量差距问题涉及粒子物理学的基本理论，质疑理论中“质量差距”的存在。P与NP问题探讨了计算问题的可溶性和可验证性之间的关系，对计算机科学，加密和优化产生了深远的影响。Navier -Stokes的存在和平滑度问题解决了Navier -Stokes方程解决方案，这些解决方案在天气预报，流体动力学和其他领域中具有至关重要的应用。最后，Hodge猜想探讨了代数几何与拓扑之间的关系，试图确定是否可以将某些几何对象表示为简单的几何对象。追求解决复杂的数学问题对我们对几何，拓扑和整个宇宙的理解具有深远的影响。值得注意的例子包括由Grigori Perelman在2003年解决的Poincaré猜想，它阐明了空间的形状，以及与数字理论和密码学的密切相关的桦木和Swinnerton-Dyer猜想。其他具有挑战性的数学问题，例如Collatz猜想，Goldbach猜想和双重猜想，已经吸引了数十年的数学家。尽管它们很简单，但这些问题仍未解决，Collatz的猜想提出了一个过程，该过程将始终达到1，而不论起始整数如何。追求解决这些看似不可能的数学问题对我们对世界的理解产生了深远的影响。它提高了数学知识，启发创新，推动技术进步并扩展我们对宇宙的理解。旅程本身可以与目的地一样有价值，从而导致新发现和见解。人类精神无限的好奇心及其对揭开数学奥秘的持久追求仍然是这种智力挑战背后的推动力。数学不仅在于解决问题，还涉及探索新想法并对其美丽和复杂性有更深入的了解。许多数学家认为，庞加莱的猜想是有史以来最具挑战性和最重要的问题之一。花了一个多世纪的时间来证明并对拓扑和我们对空间的理解产生了深远的影响。尽管某些数学问题可能保证了解决方案，但许多未解决的问题继续激发创新并推动各个领域的进步。数学家采用多种技术和方法来解决困难问题，包括探索现有理论，开发新方法，与他人合作以及检验许多假设。学习未解决的数学问题的资源很丰富，包括在线平台，书籍和有关数学历史的文章。这些资源可以提供对著名的未解决问题（例如Continuum假设）的宝贵见解，该假设探讨了自然数和实数之间是否存在大小。数学家已经确定，连续假设（CH）是与基本数学公理有关的独立陈述。这意味着CH可以是真实和错误的，而不会产生任何逻辑上的不一致。尽管这种特殊性并不独特，但它是现代数学的特征，在学术界外可能并不广为人知。CH的一致性证明跨越了几十年，并被分为两个主要部分：证明CH与基本数学原理的兼容性，并证明其否定性相同。KurtGödel通过他的1938年可构造宇宙理论为第一部分做出了重大贡献，该理论仍然是设定理论教育的基础概念。证明的后半部分是由保罗·科恩（Paul Cohen）解决的。然而，证明的两半都需要在研究生层面上对集合理论有深入的理解，这解释了为什么这个迷人的故事在数学社区之外仍未知。
用于带电粒子跟踪的量子模式识别算法
然而，HL-LHC 的覆盖范围依赖于比 LHC 高一个数量级的亮度，这意味着每次光束碰撞时发生的额外质子-质子相互作用的数量（也称为堆积，μ）将增加 3 到 5 倍，达到每次碰撞 140 到 200 次额外的相互作用。因此，HL-LHC 的计算环境将极具挑战性，目前的预测表明，处理数据所需的计算资源将超过预算预测。用于重建带电粒子轨迹的模式识别算法是重建模拟数据和碰撞数据事件的关键挑战。模式识别算法 [5] 可大致分为全局方法或局部方法。全局模式识别方法通过同时处理来自全探测器的所有测量值来寻找轨迹。全局方法的例子包括保角映射或变换方法，如霍夫变换 [6、7] 和神经网络 [8]。局部模式识别方法根据探测器局部区域的测量结果生成轨迹种子，然后搜索其他命中点以完成轨迹候选。局部方法的示例包括轨迹道路和轨迹跟踪方法，例如卡尔曼滤波器 [9-11]。模式识别算法通常在找到种子之后的轨迹重建序列中运行。一旦通过模式识别算法识别出沉积的能量集，就可以通过拟合算法确定轨迹的参数。用于描述轨迹的参数取决于探测器的几何形状，但通常使用五个（如果包含时间信息，则为六个）参数。轨迹参数通常包括动量（与曲率成反比）、描述传播方向的角度以及用于表征起点的撞击参数。为了说明 HL-LHC 所带来的挑战，图 1 显示了每个事件的处理时间与堆积的关系，该图使用了 ATLAS 实验使用基于卡尔曼滤波器的模式识别序列记录的数据。处理时间与 μ 的增加成比例，这是模式识别算法的典型特征。在 HL-LHC 中，μ 的预期值将明显位于曲线的右侧，因此需要大量的 CPU 资源。未来的强子对撞机（例如未来环形对撞机项目中提出的强子-强子对撞机 [ 13 ]），预计会出现更多的堆积，每个事件可能最多增加 1000 次相互作用。由于这一挑战，开发用于高能物理模式识别的新算法和新技术目前是一个非常活跃的发展领域。本文概述了正在进行的研究，以确定量子计算机在未来如何用于模式识别算法。量子计算机最早是在 40 多年前提出的 [14-16]，最初的想法是开发一种利用自然界中的量子过程来更好地模拟自然的计算机。十年后，量子算法的发展引起了人们的进一步兴趣，这些算法展示了量子计算机解决经典难题的潜力，包括质数分解 [17] 和搜索算法 [18,19]。第一台量子计算机基于现有的核磁共振技术 [20-22]。最近，我们进入了所谓的噪声中型量子 (NISQ) 时代 [23]，量子计算机具有数十个逻辑量子位，可以超越当前经典计算机的能力，尽管受到显著噪声的限制。量子位是经典计算机上用于存储信息的比特的量子类似物。目前可用的量子计算机可分为量子退火器或基于电路的量子计算机。量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产目前最多 5000 个量子比特的商用量子退火器 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM