业务概要 本公司的核心业务是乐器业务,拥有在悠久历史中培育的众多与声音和音乐相关的核心技术。除了开发钢琴、管乐器、弦乐器、打击乐器等原声乐器以及利用电子技术的数字乐器外,我们还推出了其他产品,例如融合了原声和数字技术的混合乐器。近年来,我们一直利用人工智能、感性工程和模拟技术来应对数字网络环境和其他新领域的挑战。通过我们多样化的产品阵容和全球销售和服务结构(包括音乐学校和软件内容业务),我们已巩固了世界领先的综合乐器制造商地位。
awnon bhowmik *独立研究员电子邮件:awnonbhowmik@outlook.com orcid id:https://orcid.org/0000-0000-0001-5858-5417 *接收到的作者接收到:2023年9月10日;修订:2023年10月7日;接受:2023年12月16日;发表:2024年2月8日摘要:在加密系统的基岩中,陷入困境,是决定加密机制的安全性和功效的基本构建块。这些功能作为单向变换,证明了固有的不对称性:它们被设计为在一个方向上易于计算,同时证明了相反方向的计算挑战(即使不是不可行)。本文通过引入新型的陷阱门功能,为加密研究的不断发展的景观做出了贡献,从而提供了有关加密协议中计算效率和安全性之间复杂平衡的新观点。
摘要。手势确定的动态功能(GDDF)是一种有效的方法来处理人形机器人的控制问题。特别是GDDF来限制人形机器人和转向特定手势的双臂运动,以在某些条件下执行苛刻的任务。但是,该方案仍然有缺乏效率。通过实验,我们发现双臂的关节可以被视为冗余操纵器,可以在关节角度稍微超过其极限。性能直接取决于事先为GDDF设计的参数,这导致对该方法的实际应用缺乏适应性。在本文中,提出了一个考虑边缘(MGDDF)的GDDF的修改方案。此MGDDF方案基于二次编程(QP)框架,该框架被广泛应用于解决机器人臂的冗余问题。此外,在拟议的MGDDF方案中引入了三个边距,以避免联合限制。考虑到这些边缘,人形机器人机器人的操纵者的关节将不会超过其限制,并且将完全避免可能由超过限制造成的潜在损害。在MATLAB上进行的计算机模拟进一步验证了拟议的MGDDF方案的可行性和优势。
在当今快节奏的商业环境中,用更少的资源实现更多目标的压力迫使企业减少甚至消除手动任务。利用技术对于降低管理费用和提高财务预测准确性至关重要。值得注意的是,97% 的受访者正在使用或计划在未来两年内使用 AI 来实现流程自动化和效率,96% 的受访者计划使用 AI 来实现现金预测。然而,目前 AI 在现金预测和营运资本优化方面的采用率仍然相对较低,只有 39% 和 37% 的受访财务部门使用这些技术。这表明,财务部门在未来两年内有很大的潜力赶上并利用 AI 在这些场景中的强大优势。
1. 概述 9 1.1 简介 10 1.2 框架的用途 10 1.3 框架 11 1.4 报告结构 11 1.5 财务活动 12 1.5.1 目的 12 1.5.2 财务活动之间的相互作用 12 1.5.3 信息内容 13 1.5.4 活动的运营动态 13 1.5.5 固有的压力和挑战 — — 产生的原因 13 1.5.6 固有的压力和挑战 — — 概述 14 1.6 财务部门的作用 15 1.6.1 财务部门的职责 15 1.6.2 被认为非常重要的财务活动 16 1.6.3 财务部门的时间分配 16 1.6.4 财务部门的适应性 16 1.7 影响财务活动实施方式实施的驱动因素 17 1.7.1 环境驱动因素17 1.7.2 会计环境驱动因素 17 1.7.3 组织驱动因素 18 1.8 实际意义 18 1.8.1 定期回顾大局 18 1.8.2 谨慎购买“最佳实践” 19 1.8.3 规划与适应性——管理权衡 18 1.8.4 实事求是——财务部门不可能包揽所有事情 20 1.8.5 应对个人道德和韧性的必然考验 20 1.9 下一步 21 1.9.1 参与建设性讨论 21 1.9.2 组织知识 21 1.9.3 进一步开发框架 22 1.9.4 致力于进一步研究 22 1.10 益处 24
据估计,目前全世界有将近 5 亿人受到听力损失的影响。由于听力损失对心理、社会、经济和健康造成重大影响,人们投入了大量精力来鉴定与听力损失有关的基因和分子通路(无论是遗传的还是环境的),以促进预防、改善康复和开发治疗方法。基因组测序技术已经发现了与听力损失相关的基因。对内耳转录组和表观基因组的研究已经确定了内耳发育中的关键调节因子和通路,为其在再生医学中的应用铺平了道路。同时,使用病毒载体在听力损失动物模型中进行基因传递取得了巨大的临床前成功,这促使业界致力于将这种方法转化为临床应用。在这里,我们回顾了听觉功能和功能障碍基因组学的最新进展,从患者诊断到表观遗传学和基因治疗。
摘要 - 我们在周期框架上介绍了量子步行中的一种新颖的,完全量子哈希(FQH)功能。我们将确定性的量子计算与单个量子级合并,以替换经典的后处理,从而提高了固有的安全性。此外,我们提出的哈希功能表现出零碰撞率和高可靠性。我们进一步表明,它平均提供> 50%的雪崩,并且对初始条件非常敏感。我们在不同的设置以及现有协议上显示了几个性能指标的比较,以证明其功效。FQH需要最少的量子资源来产生较大的哈希价值,从而为生日攻击提供了安全性。因此,这种创新的方法是一种有效的哈希功能,并通过整合完全量子哈希生成协议为量子加密术的潜在进步奠定了基础。索引术语 - Quantum密码函数·哈希功能。量子步行。碰撞。随机统一矩阵。coe。提示。dqc1。