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FPGA平台的Hex Itoh-Tsujii反转算法
摘要ITOH-TSUJII反转算法在发现诸如椭圆曲线密码学等密码应用中的倒数方面构成了主要贡献。在本文中，提出了一种新的HEX ITOH-TSUJII反转算法来计算由NIST推荐的不可舒服的三通式产生的二进制的二进制式栅极阵列（FPGA）平台上的多重逆逆向算法。基于十六进制算法的六角itoh tsujii反转算法是由十六进制电路和四链链构建的。此组合改善了资源利用率。实验结果表明，与现有实施相比，所提出的工作具有更好的区域时间性能。关键词：现场可编程栅极阵列（FPGA），ITOH-TSUJII反转算法（ITA），查找表（LUT），有限字段（FF）分类：集成电路
用Atsign的零信任方法彻底改变网络安全
Executive Summary 3 The Challenge of Traditional Network Security 5 Atsignʼs NoPorts Approach 6 How it Works 7 Benefits of NoPorts 7 NoPorts: A New Era of Network Security 8 Use Cases 8 Securing Sensitive Data in the Cloud 8 Securing Remote Access for Private 5G Networks 9 Securing AI at the Edge 9 Secure Data Sharing and APIs 9 Appendix - More Technical Detail 10 Atsign Architecture and Components 10 Additional NoPorts Components 10 Zero Trust Framework 11 How it WORKS 11软件安装和密钥管理11连接到ATSERVER 12目录查找12中继设置和安全连接12通过策略引擎12键和加密13封闭端口和攻击表面减少13额外资源：14
在不同早期疫情条件下最大化有限疫苗供应的影响：男男性行为人群中猴痘病毒传播的两城市模型分析
模型结构和参数化 我们的模型包括 6 种健康状态：易感、接种疫苗、暴露、感染、隔离和康复（图 1A）。每个城市进一步按性风险水平分层（高或低由性伴侣数量定义），以反映疫苗优先级 2 和观察到的 MPXV 感染风险差异。16 表 1 总结了默认模型参数。较高和较低水平性风险的定义概述在附录 1 中，可在 www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.221232/tab-related-content 上查阅。为了参数化模型，我们借鉴了之前对加拿大 GBMSM 性网络的分析 17,20 和当前疫情背景下新出现的 MPXV 流行病学数据。 22–24,26,31 我们校准了高风险人群中性伴侣的平均数量，以获得特定城市的 R 0，范围从 1 到 2。附录 1 提供了有关模型实施和参数化的更多详细信息。我们用高风险人群中的 10 个输入病例或种子病例初始化所有模拟，这些病例分布在 2 个城市，如分析小节所述，并按平均阶段持续时间按比例分布在暴露、传染和隔离阶段。
耶鲁燕子屏幕
1。Hemphill JC 3rd，Greenberg SM，Anderson CS，Becker K，Bendok BR，Cushman M，Fung GL，Goldstein JN，MacDonald RL，Mitchell RL，Mitchell PH，Scott PA，Selim MH，Selim MH，Woo d;代表美国心脏协会中风理事会，心血管和中风护理理事会以及临床心脏病学委员会。自发脑内出血管理指南：美国心脏协会/美国中风协会的医疗保健专业人员指南。中风。2015; 46：2032–2060。 可用：https：//www.ahajournals.org/lookup/doi/10.1161/str.000000000000000069。 2。 Powers WJ，Rabinstein AA，Ackerson T，Adeoye OM，Bambakidis NC，Becker K，Biller J，Biller J，Brown M，Demaerschalk BM，Hoh BM，Hoh B，Jauch EC，Kidwell CS，Leslie-Mazwi TM，Ovbiagele B，Scott b，Scott Pa，Scott Pa，Scott Pa，Scott Pa，Sheth kn，Sheth kn，Shester andl knelland nell kn，Sherland ands dv;代表美国心脏协会中风委员会。 急性缺血性中风患者的早期管理指南：2019年对2018年急性缺血性中风早期管理指南的更新：美国心脏协会/美国中风协会的医疗保健专业人员指南。 中风。 2019; 50：E344 – E418 doi：10.1161/str.0000000000000211。 可用：https：//www.ahajournals.org/doi/abs/10.1161/str.000000000000000211。2015; 46：2032–2060。可用：https：//www.ahajournals.org/lookup/doi/10.1161/str.000000000000000069。2。Powers WJ，Rabinstein AA，Ackerson T，Adeoye OM，Bambakidis NC，Becker K，Biller J，Biller J，Brown M，Demaerschalk BM，Hoh BM，Hoh B，Jauch EC，Kidwell CS，Leslie-Mazwi TM，Ovbiagele B，Scott b，Scott Pa，Scott Pa，Scott Pa，Scott Pa，Sheth kn，Sheth kn，Shester andl knelland nell kn，Sherland ands dv;代表美国心脏协会中风委员会。急性缺血性中风患者的早期管理指南：2019年对2018年急性缺血性中风早期管理指南的更新：美国心脏协会/美国中风协会的医疗保健专业人员指南。中风。2019; 50：E344 – E418 doi：10.1161/str.0000000000000211。可用：https：//www.ahajournals.org/doi/abs/10.1161/str.000000000000000211。
CO ECHS 概要 2022.pdf
4. 正是出于上述目的，修订和更新版的《ECHS 政府信函汇编》已数字化并以 PDF 格式准备。这将方便各级公务员以更清晰、更全面的方式了解 ECHS 的细微差别。我们努力将自 ECHS 成立以来政府就 ECHS 发布的所有政策指南都纳入其中，并纳入不时发布的各种修订。现在，只需登录 ECHS 网站 https://echs.gov.in，即可在计算机或智能手机上轻松访问该汇编。以 PDF 格式准备的汇编易于使用，并包含以下功能：重要信件的超链接、通过查找功能进行互联网搜索以及完整搜索选项。
适用于 FPGA 平台的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法
摘要 Itoh-Tsujii 逆算法在椭圆曲线密码等密码应用中寻找逆元方面做出了重要贡献。本文提出了一种新的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法，用于在现场可编程门阵列 (FPGA) 平台上高效计算由 NIST 推荐的不可约三项式生成的二进制域的乘法逆元。基于 Hex Itoh Tsujii 逆算法的所提架构由十六进制电路和四重加法链构成。这种组合提高了资源利用率。实验结果表明，与现有实现相比，所提出的工作具有更好的面积时间性能。关键词：现场可编程门阵列 (FPGA)、Itoh-Tsujii 逆算法 (ITA)、查找表 (LUT)、有限域 (FF) 分类：集成电路（存储器、逻辑、模拟、射频、传感器）
使用火星气候声音数据的观察性约束对南极残留盖的稳定性进行建模。 R. W. Stevens 1,2和P. O. Hay
冰从[15]产生任何霜冻时产生键反照率。这些地图中的每个地图都经过汇总和划分平均，以创建一组查找表，使我们能够在每个时间步骤和位置（包括表面，地下和大气温度）计算所有相关的物理量；表面压力；和凝结的质量。通过首先忽略潜在热项来计算凝结的质量。如果发现表面温度降低到霜点以下，则该模型将根据沉积的潜在沉积热来计算从大气中凝结的数量，以将表面温度移回霜点。我们通过将单层，多散射气氛模型与我们的表面/地下模型耦合，来解释季节性沙尘暴对全球能量平衡的影响。该模型使用尘埃深度数据[14]来计算太阳辐射散布并被大气吸收后的入射表面通量。
课程计划（第一学期，2022 年 11 月至 2023 年 2 月）
嵌入；打印和保护工作表：调整页边距、创建页眉和页脚、设置分页符、更改方向、创建便携式文档以及打印数据和公式；实现文件级安全性并保护工作表内的数据；了解公式中的绝对、相对和混合引用，引用其他工作表和工作簿中的单元格，纠正常见的公式错误，使用内置函数类别，如数学、统计、文本、查找、信息、逻辑、数据库、日期和时间以及基本财务函数。5-8 第 2 单元：电子表格中的数据分析使用公式和数据合并命令合并工作表和工作簿；选择图表类型，了解数据点和数据系列，编辑和格式化图表元素，以及创建迷你图，使用数据透视表分析数据：创建、格式化和修改数据透视表，对项目进行排序、过滤和分组，创建计算字段和计算项，创建数据透视表图表，使用数据透视表生成报告。宏的录制和执行简介。
基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1