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密码敏捷性的设计特点
一旦量子计算机达到一定的性能水平，它们就有望打破传统的公钥密码学。因此，人们一直在努力对后量子密码学 (PQC) 进行标准化，以抵御量子计算机带来的攻击。1 然而，考虑到密码学在企业 IT 中的广泛使用，从传统公钥密码学过渡到 PQC 并不是一个临时的替代。事实上，自 1976 年 Diffie 和 Hellman 在论文 [ 1 ]《密码学的新方向》中做出开创性工作以来，我们从未经历过公钥密码学的全面替代。Rose 等人 [ 2 ] 探讨了这一转变所涉及的复杂性和战略前提，声称许多信息系统如果不对其基础设施进行大量且耗时的修改，就无法采用新的密码算法或标准。Ott 等人 [ 3 ] 指出文献中缺乏相关研究，并质疑应用密码学和系统研究界是否充分理解并提供高效安全的密码过渡框架。认识到迁移到 PQC 的复杂性，白宫发布了《国家安全备忘录》（NSM-10）2，指示美国国家标准与技术研究所（NIST）启动“迁移到 PQC”项目 3，邀请行业专家为迁移到 PQC 开发最佳实践和工具。NSM-10 强调了加密敏捷性在迁移工作中的重要性，旨在缩短过渡时间并促进未来加密标准的无缝更新。根据美国国土安全部的说法，加密敏捷性或加密敏捷性是一种设计功能，允许敏捷更新新的加密算法和标准，而无需修改或替换周围的基础设施。4
Metal 特性集表
• 过滤：GPU 可以在采样期间过滤具有像素格式的纹理。 • 写入：GPU 可以使用像素格式逐像素写入纹理。2 • 颜色：GPU 可以使用具有像素格式的纹理作为颜色渲染目标。 • 混合：GPU 可以混合具有像素格式的纹理。 • MSAA：GPU 可以使用具有像素格式的纹理作为多重采样抗锯齿 (MSAA) 数据的目标。 • 稀疏：GPU 支持具有像素格式的纹理的稀疏纹理分配。 • 解析：GPU 可以使用具有像素格式的纹理作为多重采样抗锯齿 (MSAA) 解析操作的源。
Sesam 功能描述 - DNV
Sesam 是一套用于船舶和海上结构水动力和结构分析的软件套件。它基于有限元法的位移公式。Sesam 的概述如下所示。四组程序：预处理器、水动力分析程序、结构分析程序和后处理器，由一组 Sesam 接口文件和格式绑定在一起，即图中的绿色“H”。所有主要的程序间通信都通过这组定义明确的文件进行。
焦点问题专题 - MTT-S
大多数接受过固态电子技术培训的微波工程师很少或根本没有接触过现代真空电子技术的基本物理和操作原理。因此，许多人未能认识到这种卓越而耐用的技术的能力、效率和可靠性，也未能在制定系统级决策时将其作为一种经济高效的高功率解决方案。本文的目的是弥补这一差距。它并非关于该主题的教程；有可用于此目的的教科书 [1]、[2]。相反，它有两个目的：为读者提供当前最先进技术的概述，并提供近期研究趋势的一瞥。更多信息和深入分析可参见 [3]，其中包含一系列优秀的评论文章，涵盖了真空电子科学和技术的广泛方面。真空电子技术既古老又新颖；其遗产令人印象深刻且众所周知。然而，记录
功能 - 肾脏健康计划
正在进行抽象的随机临床试验，以评估针对C3肾小球病患者（C3G）患者的替代补体途径的新型药物的效率，这是一种罕见的肾小球疾病。肾脏健康计划召集了C3G专家小组（1）评估支持使用预先设计的试验终点的数据，作为临床需求的量度，以及（2）对效率验证的措施，他们将其视为C3G在本地小子中的c3G治疗。C3G试验终点工作组的两个子阶层工作组审查了三个预先精神的终点之间的关联的可用证据和不确定性 - （1）蛋白尿，（2）EGFR和（3）组织病理学 - 和预期的结果。完整的工作组提供了有关子计划提供的摘要的反馈，以及对所提出的终点的潜在治疗影响，他们将考虑强迫以支持研究产品治疗C3G的有效性的证据。完整工作组的成员同意支持终点的数据，证据和不确定性的表征。鉴于可用数据的局限性，工作组无法定义任何可能被认为在临床上有意义的终点的变化阈值。工作组得出的结论是，对所有三个终点的有利治疗效果都将在针对补体途径的治疗中提供令人信服的效率证据。如果在所有三个终点都没有完全比对的情况下，如果有意义地降低了蛋白尿，EGFR的稳定或改善，则可以认为一种疗法。小组一致支持了促进学术和行业合作伙伴之间的数据共享的努力，以解决上述试验中对终点的审查所确定的当前知识的差距。cjasn 19：1201 - 1208，2024。doi：https：//doi.org/10.2215/cjn.000000000000000505
量子计算机上的特征选择
摘要 在机器学习中，较少的特征会降低模型的复杂性。因此，仔细评估每个输入特征对模型质量的影响是至关重要的预处理步骤。我们提出了一种基于二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的新型特征选择算法，该算法允许根据特征的重要性和冗余度选择指定数量的特征。与迭代或贪婪方法相比，我们的直接方法可以产生更高质量的解决方案。QUBO 问题特别有趣，因为它们可以在量子硬件上解决。为了评估我们提出的算法，我们使用经典计算机、量子门计算机和量子退火器进行了一系列数值实验。我们的评估将我们的方法与各种基准数据集上的一系列标准方法进行了比较。我们观察到了具有竞争力的表现。
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