摘要 - 本研究介绍了创新的混合密码模型,该模型将蜂窝访问机制与基于晶格的加密算法无缝整合,旨在增强云安全性并解决新兴的量子威胁。混合模型代表了从传统的晶格加密方法中的重大飞跃,如综合模拟所证明的那样。与晶格加密的94.99%的成功率(2.93%)相比,它的可值得称赞成功率为90.15%,具有较低的可变性(标准偏差为1.72%)。在操作上,混合模型在提供一致的性能和更快的处理时间方面表现出色,从而使其成为加密操作的更有效选择。此外,其成本效益是显而易见的,运营成本范围从0.862到7.24微毛额,用于加密,并进行了0.871至7.29个微关。此外,两种模型的能源消耗都保持在1.35至3.46焦耳的实际范围内,突出了混合模型的适用性。这项研究强调了混合模型保护云计算环境免受高级量子攻击的潜力,提供了有前途的解决方案,该解决方案在性能,成本效益和能源效率之间取得了平衡。在一个量子计算对传统加密构成重大威胁的时代,混合加密模型是一种强大而实用的替代方案,能够强化云安全性,同时保持操作效率和负担能力。
2023 年,我们履行了承诺,即到 2025 年至少部署 250 亿美元用于收购、股息、资本支出和股票回购。我们保持了严谨的战略并购方式,重点关注支持我们与大趋势保持一致的长期战略的附加收购。值得注意的是,我们宣布了一项协议,以 49.5 亿美元收购 Carrier 的全球接入解决方案业务,这将与我们在楼宇自动化领域领先的消防和楼宇管理系统特许经营权一起,创造一个规模庞大的安全技术业务。我们还趁机回购了 37 亿美元的股票,我们相信这将为我们的股东带来丰厚的回报。在我们继续寻求新的增长途径的同时,我们将始终是股东资本的严谨管理者,继续通过交易优先考虑正确的财务结果,这些交易使我们能够升级我们的投资组合,以实现卓越的业绩。
4生物识别技术和进化生物学实验室,伯纳德大学,里昂-1,法国抽象的蜜蜂是支持粮食安全和自然生物多样性的重要授粉媒介。它们也是食品,制药和化妆品行业中使用的各种蜂蜜蜜蜂衍生产品(API-Lododucts)的来源。然而,各种生物学,化学和物理因素威胁着野性和管理蜜蜂的种群和生物多样性。在巴基斯坦的背景下,这些挑战尚未得到阐述;因此,这篇综述旨在识别和描述巴基斯坦蜜蜂的野生和驯化种群的威胁。该国有四种蜜蜂物种,西部蜜蜂(Apis Mellifera)目前是主要的驯化物种。气候变化和城市化正在改变蜜蜂的栖息地。此外,农产品被广泛用于管理新兴的害虫,加剧环境污染。大多数城市地区的空气质量对蜜蜂有毒。尽管偏远的森林地区可以为这些昆虫提供栖息地和食物,但低森林覆盖物和不可持续的造林仍然是重大障碍。微塑料和抗菌药物正在影响蜜蜂的适应性,并且还会出现在其产品中,使其成为一个健康问题。电磁信号还影响蜜蜂的健康和行为。总体而言,所有这些因素都会影响蜜蜂的健康和菌落健身,最终导致托管和野生蜜蜂的人口下降。此信息的目的是协助决策者,研究人员,养蜂人和教育者在巴基斯坦的背景下理解蜜蜂人口所面临的障碍。
Muratina是Mt.肯尼亚,从蜂蜜自发发酵的葫芦中获得的蜂蜜发酵,干燥的kigelia africana(lam。)benth.fruits。葡萄酒的生产仍是使用传统技术进行的,并且从未扩大规模。它在社区中为文化和社会价值服务。这项研究的目的是表征和记录产品过程并评估Muratina的化学和微生物质量。生产过程涉及将水和蜂蜜分别以17升水和3公斤蜂蜜混合,然后在30°C的30°C中允许其在葫芦中发酵3-5天。Muratina的酒精含量为19.66±0.47(mL/100ml),pH值为4.06±0.12,可滴定酸度为7.57±0.45(G tartaric Acid/100 mL)。Muratina的微生物学分析显示,在2.1-5.5 x 103 CFU/mL的有氧中寄生者,实验室为3.2-7.7 x 104 cfu/ml,浓度为5.6 - 7.0 x 103 cfu/ml。实验室分离株的生化分析揭示了对OX GAL,pH和NaCl的各种抗性,表明它们可能用作益生菌。所有测试的分离株都能够承受3%的牛,尽管没有一个在pH 1-3下生长。使用API 50 CHL对实验室进行了识别,并使用API ID 32进行酵母菌的测序。分离株被鉴定为乳杆菌植物,spp和pediocococcus spp。酿酒酵母是分离的主要酵母。Muratina的高酒精含量表明它具有可能具有商业价值的酵母。
摘要:本文介绍了高度非线性玻璃玻璃蜂窝光子晶体纤维(FGH-PCF),波长为1550 nm。PCF独特的蜂窝晶格结构,结合Flint玻璃的非线性功能,可实现广泛的非线性光学应用。为了调整PCF的分散和非线性效应,使用了数值模拟和优化方法。为了达到最高性能,仔细调节制造程序。的色散值-436.6 pS/(Nm.km),用于X极化和-448.1 PS/(NM.KM)的<448.1 ps/(nm.km)。PCF显示出2.289 dB/ cm(X极化)和4.935 dB/ cm(y极化)的低约束损失,以及2.202×10 -3的双重双重损失。PCF测量558.8和547.9 W -1 km -1
我们在本报告中描述了推动我们业务和未来业绩的许多趋势和其他因素。此类讨论包含《1934 年证券交易法》(经修订)(《交易法》)第 21E 条所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及管理层打算、期望、预测、相信或预期将或可能在未来发生的活动、事件或发展。它们基于管理层根据过去的经验和趋势、当前经济和行业状况、预期未来发展和其他相关因素做出的假设和评估,其中许多因素难以预测且不受我们控制。它们不是对未来业绩的保证,实际结果、发展和业务决策可能与我们的前瞻性陈述所设想的结果、发展和业务决策存在重大差异。除非适用证券法另有规定,否则我们不承诺更新或修改任何前瞻性陈述。我们的前瞻性陈述还受重大风险和不确定性的影响,包括持续的宏观经济和地缘政治风险,如 GDP 增长放缓或衰退、资本市场波动、通货膨胀和某些地区冲突,这些风险可能会影响我们的短期和长期业绩。此外,我们无法保证本演示文稿中提出的任何计划、倡议、预测、目标、承诺、期望或前景能够或将会实现。这些前瞻性陈述应结合本演示文稿中包含的信息、我们的 10-K 表格和向美国证券交易委员会提交的其他文件进行考虑。本文所述的任何前瞻性计划都不是最终版本,可能会随时修改或放弃。
结果:在八种类型的蜂蜜加工中,鲁迪洛蜂蜜对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌表现出显着的有效性,分别抑制39 mm和36 mm。相反,麦卢卡(Manuka)和奇尔里(Chiuri)对肺炎的肺炎表现出了增强的效率,抑制区域为34毫米)和proteus fulgaris(38毫米)。在经过测试的细菌中,铜绿假单胞菌表现出对除rudilo,manuka和Multi -lim fora以外的所有蜂蜜样品的显着抗性。此外,麦卢卡(Manuka)和鲁迪洛(Rudilo)针对Proteus dulgaris和金黄色葡萄球菌表现出最低的MIC(6.25%v/v),而Rudilo对同一病原体表现出最低的MBC(25%V/V)。但是,Chiuri针对测试细菌提出了最高的MIC和MBC。发现,蜂蜜样品比针对大肠杆菌,proteus vulgaris,klebsiella肺炎和金黄色葡萄球菌使用的抗生素显示出更大的抑制区,但发现对酸虫蛋白酶Aeruginosa抗生素的抗生素比采样的蜂蜜更有效。
1实验室“微生物:génomeand Envorys”,CNRS,Clermont Auvergne大学,法国F-63000 Clermont-Ferrand; thania.sbaghdi@uca.fr(T.S.); anne.mone@uca.fr(a.m.); hicham.el_alaoui@uca.fr(H.E.A.)2洛桑大学洛桑大学基本微生物学系,瑞士洛桑1015号; julian.garneau@unil.ch(J.R.G.); simon.yersin@unil.ch(s.y。)3 LALLEMAND SAS,19 Rue des Briquetiers,BP 59,Cedex,F-31702 Blagnac,法国; fchaucheyrasdurand@lallemand.com 4微生物学消化环境和Santé,inrae,Clermont Auvergne大学,F-63122 Saint-gen saint-GenèsChampanelle,法国5 Apimedia,Bp22 Print,F-74371 Annecy,France,France; bocquetmichel@hotmail.com 6高级生物科学研究所,CR UniversitÉgrenobleAlpes,Inserm U1209,CNRS UMR 5309,F-38000 Grenoble,法国; philippe.bulet@biopark-champs.org 7平台Biopark Archamps,ArchParc,F-74160法国Archamps,法国 *通信:nicolas.blot@uca.fr(N.B. )); frederic.delbac@uca.fr(F.D.);这样的。: +33-(0)4-73-40-74-57(N.B.); +33-(0)4-73-40-78-68(F.D.)
修订日期通过检查的日期批准A1 01/02/2018 Laura Clark Shirin Adorbehi Ian Connolly A2 Connolly B2 11/12/2019 Laura Clarke Shirin Adorbehi Ian Connolly C1 27/09/2023 Louis Broadfield Shirin Shirin Adorbehi Ian Connolly C2
此外,尽管只有 4% 的受访者选择“提供更快的培训流程”作为 AI/ML/CV 的主要优势,但强大的劳动力管理解决方案可以通过指导和辅导功能简化培训。3 当吸引、聘用、培训和留住合格员工的成本是典型配送中心产生的最大费用之一时,这一点尤其重要。此外,先进的预测模型可以识别人员流失风险。实施这些工具可以帮助企业吸引团队,并通过与绩效相关的激励措施使工作更有回报,同时帮助更有效地执行履行任务。