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藤崎-冈本的后量子验证
证明是有缺陷的 [10]。最近，发现了对 ISO 标准化分组密码模式 OCB2 [25] 的攻击 [24]，尽管 [31] 认为 OCB2 是安全的。虽然严格且结构良好的证明风格（例如，使用 [10, 35] 中提倡的游戏序列）可以减少隐藏错误和不精确的可能性，但仍然很难写出 100% 正确的证明。（特别是当使用随机预言 [13] 或倒带 [42, 45] 等证明技术时。）尤其是如果证明中的错误发生在看似非常直观的步骤中，读者很可能也不会发现这个错误。在后量子安全（即针对量子对手的安全性）的情况下，这个问题更加严重：后量子安全证明需要推理量子算法（对手）。我们的直觉是由对经典世界的经验所塑造的，而对量子现象的直觉很容易是错误的。这使得看似合理但不正确的证明步骤在后量子安全证明中特别容易不被发现。简而言之，为了确保后量子安全证明的高可信度，仅仅由人来检查是不够的。相反，我们提倡形式化（或计算机辅助）验证：安全证明由检查每个证明步骤的软件来验证。在本文中，我们介绍了第一个这样的形式化验证，即由 H¨ovelmanns、Kiltz、Sch¨age 和 Unruh [23] 分析的 Fujisaki-Okamoto 变换 [18] 的变体。
使用 Fujisaki-Okamoto 变换对后量子原语进行密钥恢复定时攻击及其在 FrodoKEM 上的应用
摘要。在后量子原语的实现中，众所周知，所有处理秘密信息的计算都需要在恒定时间内完成。使用 Fujisaki-Okamoto 变换或其任何不同变体，CPA 安全原语可以转换为 IND-CCA 安全 KEM。在本文中，我们表明，尽管除了对 CPA 安全原语的调用之外，转换不处理秘密信息，但它必须在恒定时间内实现。也就是说，如果转换中的密文比较步骤泄露了旁道信息，我们就可以发起密钥恢复攻击。NIST 后量子标准化项目第 2 轮中提出的几种方案容易受到所提出的攻击，我们开发并展示了对其中一种方案 FrodoKEM 的攻击细节。它是在 FrodoKEM 的参考实现上实现的，据称可以抵御所有时序攻击。实验表明，攻击代码可以使用大约 2 30 次解封装调用来提取所有安全级别的密钥。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
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未分类。© 2019 FUJITSU。Fujitsu、Fujitsu 徽标是富士通有限公司在日本和其他国家/地区的商标或注册商标。其他公司、产品和服务名称可能是其各自所有者的商标或注册商标。技术数据可能会更改，交付以实际情况为准。我们不保证数据和插图的完整性、真实性或准确性。名称可能是各自制造商的商标和/或版权，第三方将其用于自己的目的可能会侵犯该所有者的权利。ID：6014-023-08/2019。
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用户手册 - Fujifilm 应用程序
5 拍摄照片 61 拍摄照片 61 选择拍摄模式 ................................................................62 模式 P：程序 AE ......................................................................62 模式 S：快门优先 AE ..............................................................64 模式 A：光圈优先 AE ..............................................................69 模式 M：手动曝光 ......................................................................72 自动模式 ......................................................................................74 自动对焦 ......................................................................................77 对焦模式 ......................................................................................78 自动对焦选项（AF 模式） .............................................................80 对焦点选择 ......................................................................................82 手动对焦 ......................................................................................87 检查对焦 ......................................................................................89 d 曝光补偿 .............................................................................91 C （自定义） ................................................................................91 对焦/曝光锁定 .............................................................................92 AF-L 和 AE-L 按钮 .............................................................................93 BKT 包围 .............................................................................................94 O AE BKT ................................................................................................95 W ISO BKT ......................................................................................95 X 胶片模拟 BKT ..............................................................................95 V 白平衡 BKT ..............................................................................96 Y 动态范围 BKT ..............................................................................96
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空调墙模型-Fujitsu空调
●该产品不包含用户可以修复的零件。始终咨询有效的维护人员以维修，安装和搬迁产品。不正确的安装或处理将导致泄漏，电击或火灾。●如果发生故障，例如火香味，则必须停止使用空调，并通过关闭电动主开关或从插座上卸下插头来断开电源。然后咨询主管维护人员。●确保您不会损坏电源电缆。如果它损坏，则只能由合格的维护人员代替。●在冷却剂泄漏的情况下，您必须远离火灾或易燃物质，并咨询有效的维护人员。●在雷暴或先前的雷电迹象的情况下，您不得通过遥控器触摸空调，也不必须触摸产品或电源以防止电气危险。
空气断路器 - DW 系列 - 富士电机泰国
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