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Oracle零停机时间迁移 - 逻辑离线迁移到Oracle Database上的ADB-S@Google Cloud
zdmhost.zdm: Audit ID: 185 Job ID: 1 User: zdmuser Client: zdmhost Job Type: "EVAL" Scheduled job command: "zdmcli migrate database -rsp /home/zdmuser/logical_offline_adb/logical_offline_adb.rsp - sourcenode onphost -sourcesid oradb -srcauth ZDMAUTH -SRCARG1用户：Onpuser -Srcarg2 Identity_file：/home/ZDMUSER/.ssh/ID_RSA -SRCARG3 sudo_location：/usr/usr/bin/bin/bin/sudo -eval“计划工作执行时间开始：等效的本地时间：2024-10-18 11:00:52当前状态：成功结果文件路径：“/home/zdmuser/zdm/zdm/zdmbase/chkbase/chkbase/scheduled/scheduled/job-1-1-2024-10-10-18-18-11:01:01:21.log”计量路径： "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-2024-10-18-11:01:21.json" Excluded objects file path: "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-filtered-objects-2024-10-18T11: 05：34.879。
净零社区 - 逻辑模型和数据规范
尽管表中有许多数据点，但大量只需基线数据即可。由于提供干预措施的范围有限，因此针对项目产出的报告可能很小。如果交付项目输出，逻辑模型提供了推荐的报告方法。因此，针对这些指标和输出报告的资源负载相对较低。此外，下面列出的许多数据点可能超出了此阶段的项目范围。例如，IM.32-自然基础设施最大化碳固存，需要在测量该指标之前提供自然基础设施。在这种情况下，如果没有提供此领域的活动，则不需要针对此指标的数据。在第一次每月会议上，将根据其项目计划的提交和协议确认每个洛杉矶的完整监控和评估报告指南。
ceng232逻辑设计 - 教学大纲（春季2024）
因残疾而遇到困难并希望获得学术调整和/或辅助艾滋病的学生必须与ODTU残疾人支持办公室和/或课程讲师以及学术部门的残疾学生顾问（对于列表：http://engelsiz.metu.metu.edu.edu.tr/en/Advisor-Students-Disents-Disabitials）。有关详细信息，请访问残疾人支持办公室的网站：https：//engelsiz.metu.edu.dr/en/
战略资产的逻辑：从石油到人工智能
摘要 哪些资源和技术是战略性的？政策和理论辩论经常关注这个问题，因为“战略”这一称谓可以带来宝贵的资源和更高的关注度。然而，这一概念本身的模糊性阻碍了这些对话。我们提出了一种理论，即决策者应在何时根据重要的竞争性外部因素将资产指定为战略资产，而对于这些外部因素，企业或军事组织不会自行产生社会最优行为。我们提炼出三种形式的外部因素，包括累积性、基础设施性和依赖性战略逻辑。虽然我们的框架无法解决有关战略资产的争论，但它提供了一个有理论基础的概念词汇，使这些争论更有成效。为了说明我们的战略技术思维框架的分析价值，我们研究了 20 世纪 80 年代末的美日技术竞争以及当前有关人工智能的政策讨论。
离子热运动的量子逻辑光谱
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上，通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合，QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述，传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先，它要求将离子冷却到接近运动基态。其次，它的读出效率与 SI 的数量关系不大，这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而，由于电子结构不合适，应用它们可能不可行，重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里，我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
氮化钛等离激元纳米钻阵列用于CMOS −对OpenPlc的控制逻辑注射攻击
摘要 - 真实的硬件PLC非常昂贵，有时科学家/工程师无法建立小型测试床并进行实验或学术研究。为此，OpenPLC项目引入了合理的替代选项，并在编程代码，模拟物理过程以及使用低成本设备（例如Raspberry Pi和Arduino uno）中提供了灵感。不幸的是，OpenPLC项目的设计没有任何安全性，即缺乏保护机制，例如加密，授权，反复制算法等。这使攻击者可以完全访问OpenPLC并进行未经授权的更改，例如启动/停止PLC，设置/更新密码，删除/更改用户程序等。在本文中，我们进行了深入的调查，并披露了OpenPLC项目中存在的一些漏洞，表明攻击者既没有对用户凭据，也不对物理过程进行任何先验知识；可以访问关键信息，并有效地更改OpenPLC执行的用户程序。我们所有的实验均在最新版本的OpenPLC（即V3）上进行。我们的实验结果证明，攻击者可能会混淆受感染的OpenPLC控制的物理过程。最后，我们建议OpenPLC创始人和工程师关闭所披露的漏洞并具有更安全的基于OpenPLC的环境的安全建议。索引条款 - OpenPlc;网络攻击；网络安全；控制逻辑注射攻击；
定量模态逻辑的表现力
摘要 - 一种足够强的模态逻辑，以完全表征系统的行为称为表达性。最近，随着（概率，网络物理等）的推理，系统的多样性越来越多。），重点转移到定量设置，从而为定量逻辑和行为指标带来了许多表达性结果。这些定量的表达性结果中的每一个都使用量身定制的论点；提炼这些论点的本质是非平凡的，但对于支持新的定量设置的表达模态逻辑的设计很重要。在本文中，我们介绍了基于近似家庭的新概念来得出定量表达结果的第一个分类框架。一个关键的成分是鳕鱼的提升，这是一种均匀的观察以各种双性异性的构造 - 类似于双性模拟指标的概念。我们表明，最近有几个定量表达性结果（例如Kénig等人。和Fijalkow等人）被容纳在我们的框架中；对于我们所谓的一分化均匀性，也得出了新的表达结果。
定量乘法线性逻辑
线性逻辑[18]为逻辑提供了线性代数风味，将线性代数操作与逻辑连接器相关联，例如张量⊗被视为连词的一种形式，直接总和⊕是一个脱节和二元性，是涉及的否定（·）⊥。这种观点给出了许多见解。在表示语义中，我们具有定量语义，例如[25、21、10、11、6、24]：一个模型家族，表示具有分析图或功率序列概念的λterm和功能程序，这些模型可以通过多线性函数在局部近似，这些后一个表示线性逻辑证明。在证明理论中，我们有证明网络：以图理论方式表达这些代数操作相互依存的证明和程序的表示。定量语义事实证明，特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如实数）[16，5，13]，对各种操作行为（例如运行时或livesice）进行组成分析[24]，提供了适当的程序指标概念[12]。由于这种表现力，计算图灵完整编程语言的定量表示显然是不可典型的，但是我们可以修复支持有效程序的相关片段。有效性是表示模型的相关功能，因为它可以为验证程序正确性以及其他提到的操作属性提供自动工具。让我们将注意力集中在线性逻辑的最简单片段之一：具有⊗连词的乘法片段（MLL），其单元1及其各自的二元组，即PAR`（一个不同的分离）和⊥= 1。从编程的角度来看，该片段包含（尽管不限于）线性λ -calculus
松鼠供者及其逻辑
1。简介安全协议如今已广泛用于确保通过Internet等公共渠道进行的交易。常见用途包括敏感信息的安全传输，例如信用卡号或系统上的用户身份验证。因为它们在许多广泛使用的应用中存在（例如电子商务，政府发行的ID），开发验证安全协议的方法和工具已成为重要的研究挑战。这样的工具有助于提高我们对协议的信任，从而对依靠它们的应用程序进行信任。正式的方法已经带来了各种方法，以证明加密促进确实保证了预期的安全性。在这一研究领域的一种有效方法是将密码信息作为一阶术语建模，以及代表攻击者能力的方程理论。最初在[Dolev and Yao 1981]中提出的这个想法多年来得到了完善，导致了各种所谓的符号模型。这些模型包括攻击者的广泛类别，并促进了协议的自动验证。他们导致了成功的工具的开发，例如Proverif [Blanchet 2001]和Tamarin [Meier等。2013]。但是，重要的是要注意，符号模型中的安全性并不一定意味着密码师标准模型中的安全性，称为计算模型。与符号模型相比，验证计算模型的验证技术虽然至关重要，但与符号模型相比通常具有较小的灵活性或自动化。 2023]。验证计算模型的验证技术虽然至关重要，但与符号模型相比通常具有较小的灵活性或自动化。2023]。在该模型中，攻击者由概率多项式时间图灵机（PPTMS）表示，并且证明协议与理想化的，显然是安全的版本没有区别。作为一个例证，秘密键是在计算模型中忠实地建模的，因为长斑点是随机均匀绘制的，而它们是在符号模型中使用抽象名称进行建模的。在符号模型中，两个不同的秘密键由不同的名称表示，这些键不能相等。然而，在计算模型中，就像实际上一样，采样的斑点是相等的（尽管不太可能）。在此列中，我们提出了一种基于逻辑的方法，用于验证计算模型中的加密协议，以及在松鼠工具中实现的一些实际方面[Baelde等。2021; Baelde等。该系统建立在[Bana and Comon-Lundh 2012的计算完整符号攻击者（C CSA）方法上； Bana and Comon-lundh 2014]，依赖于逻辑的象征环境，但避免了上述符号模型的局限性。CSA方法不是通过说明对手可以做什么的规则来建模攻击者功能，而是依赖于攻击者无法做的规范。从加密原始图的安全属性开始，人们得出了表达哪些消息序列的规则是无法区分的。这些