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向可靠性工程师介绍爱荷华曲线系统
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打破一个完全平衡的ASIC协处理器，在Weierstrass椭圆曲线上实现完整的添加公式
使用椭圆形曲线（EC）上有限场上的加密协议是全球范围内已知的数字签名生成和验证[1]以及相互认证的方法。ec加密操作是时间且能量昂贵，但要比RSA快得多[2]。此外，椭圆曲线密码学（ECC）使用的加密密钥比RSA明显短，同时提供相同的安全性。这减少了发送和接收消息所需的时间和能量。这些功能使ECC对不仅需要高度安全性，而且需要低功率的实时通信和数据处理的设备非常有吸引力。重要性的应用领域是物联网（IoT），自动驾驶，电子卫生，行业4.0和许多其他应用程序。
MRI 采样的空间填充曲线
物体处于强、静态、均匀磁场 (B 0 ) 中，磁场强度为 1.5T、3T、7T、11.7T... RF 磁场 (B 1 ) 激发核自旋。接收线圈检测激发自旋在 B 0 场内进动时发出的信号。磁线性梯度 (G x 、G y 、G z ) 在空间上定位检测到的信号。
闵可夫斯基三维空间中符合 q 框架的 Smarandache 曲线
[1]。然而，Frenet 框架在应用中有几个缺点。例如，在曲率消失的地方，Frenet 框架都是未定义的。此外，Frenet 框架的主要缺点是它绕切向量有不良的旋转 [6, 18]。因此，Bishop [5] 引入了一种沿空间曲线的新框架，它更适合应用。但众所周知，Bishop 框架的计算并不是一件容易的事 [29]。为了构造 3D 曲线偏移，Coquillart [9] 引入了空间曲线的拟法向量。拟法向量为曲线的每个点都有定义，并且位于垂直于该点曲线切线的平面上 [24]。然后利用拟法向量，Dede 等人在 [11] 中引入了沿空间曲线的 q 框架。给定空间曲线 α ( t )，q 框架由三个正交向量组成，分别是单位切向量 t 、准法向量 nq 和准双法向量 bq 。q 框架 { t , nq , bq , k } 由下式给出
慢性和实验下颌肌肉疼痛对疼痛压力阈值和刺激反应曲线的影响
疼痛压力阈值（PPTS）和刺激反应（S-K）曲线在咬肌和11名慢性颌骨疼痛的女性患者的食指与11个匹配的对照组相比。通过肌肉内注射5％盐水和局部麻醉的肌肉肌肉肌肉肌肉中的实验性繁殖和性低粘性条件。疼痛患者的肌肉肌肉中发现的ppts明显低于对照组的tbose。S-R曲线的平均斜率对于疼痛患者的TBE肌肉肌肉（0.481±0.213）对照组的TBAN（0.274±0.201，p <，0256J。tbere在tbe食指的ppts或s-r曲线上没有统计学上的差异。对照受试者的咬合肌肉中的ppts不受5％盐水注射的显着影响；但是，与基线值相比，盐水注射值的TBE S-R曲线的斜率明显陡峭（21.7％ * 29.6％，p <.037）。将局部麻醉剂注射到对照受试者的咬合肌肉肌肉中显着增加了TBE PPT，S-R曲线的TBE斜率显着降低（-12.9％±34.6％，p <.0155）。目前的结果表明，PPT和S-R曲线是定量描述Cbronic和实验性下颌肌肉疼痛的有价值的工具。Jorofacial Pain 199s; 9：347-356，
混合物的组成显式蒸馏曲线...
由于石油原油价格高昂，人们对国内生产生物燃料产生了兴趣，这促使人们考虑用液体来替代或延长传统的石油衍生燃料。虽然乙醇作为汽油增量剂受到了广泛关注，但这种液体存在许多问题，例如对发动机部件的腐蚀性和相对较低的能量含量。由于这些原因和其他原因，丁醇已被研究作为汽油增量剂。对于任何要设计或采用的增量剂，合适的热物理性质知识库都是一个关键要求。在本文中，我们利用先进的蒸馏曲线计量法对典型汽油与正丁醇、2-丁醇、异丁醇和叔丁醇的混合物进行了挥发性测量。这项最近推出的技术是对传统方法的改进，其特点是 (1) 每种馏分都有一个明确的成分数据通道（用于定性和定量分析）；(2) 温度测量是可以用状态方程建模的真实热力学状态点；(3) 温度、体积和压力测量具有低不确定度，适合状态方程开发；(4) 与一个世纪的历史数据一致；(5) 评估每种馏分的能量含量；(6) 对每种馏分进行痕量化学分析；(7) 对每种馏分进行腐蚀性评估。我们已将新方法应用于碳氢化合物混合物和共沸混合物的基础工作以及实际燃料。我们测量的燃料包括火箭推进剂、汽油、喷气燃料、柴油（包括含氧柴油和生物柴油）和原油。