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密码学
密码学 (cryptography) 一词由两个希腊词“Krypto”和“graphein”组成，其中“Krypto”意为隐藏，“graphein”意为书写。因此，密码学意味着隐藏的书写。密码学是保护重要数据和信息不被第三方（称为对手或公众）获取的方法。它也被称为加密。现代密码学基本基于数学和计算机科学。密码学的根源在于罗马和埃及文明。象形文字是最古老的加密技术。根据安全需求和威胁，采用了各种加密方法，如对称密钥加密、公钥、私钥、微点等 [1]。它是一个两步过程；加密和解密。加密过程使用密码（代码）来加密明文并将其转换为密文。解密与加密相反，即对加密的消息或信息进行解码。密码学在美国独立战争、第一次世界大战和第二次世界大战中得到了广泛的应用。例如，如果代码是“CVVCEM”，则表示“攻击”。每个字母的首字母移动两位。本文基本上是一篇调查论文，我们研究了密码学的重要性、特点、优点和缺点，并对其进行了验证。注意：本文是一篇评论论文。
雷特综合征科学会议：超越基因治疗。正在进行的临床试验和新疗法的开发雷特综合征：其他治疗方法
- 人们对基因治疗试验的结果特别感兴趣，因为这些结果看起来很有希望。但研究不能止步于此或只集中于此一条路线，还有许多问题需要解决而且需要的时间很长。继续并行探索不同的治疗方法至关重要。 AIRett 决定组织这次科学
ascon：轻巧密码学的新时代
摘要本章重点介绍了ASCON加密算法，该算法是一种轻巧的加密协议，专门设计用于适合具有限制资源的环境，例如物联网设备和嵌入式系统。该分析是在Ascon-128，Ascon-128a和Ascon-80PQ变体上进行的，突出了它们对不同安全和运营必需品的适当性。在各种数据尺寸（1KB，10KB，100KB和1000KB）上测量了诸如加密和解密时间，记忆消耗和吞吐量之类的主要性能指标。通过此分析，很明显，无论数据大小如何，Ascon在加密和解密中都非常稳定，有效地表现，因此，在一致的处理时间是一个重要考虑因素的系统中，可以轻松地依靠它。研究还发现，解密过程中的记忆使用量始终高于加密过程中的记忆使用情况。对于记忆敏感的应用，需要考虑此因素。至于吞吐量，该算法在解密较小的文件和较大文件的加密方面表现出了更好的结果。得出结论，Ascon算法轻巧且非常有效，这使其成为受约束环境的合适选择。关键字：时代，密码学，算法。
_ Graphite India Limited
钢的全球脱碳将支持EAF制造工艺，从而导致培养基电极需求显着增加。世界经济中目前的不确定性具有持续的通货膨胀，更高的利率和地缘政治紧张局势可能会延迟趋势。与公司对可持续性目标的承诺保持一致，印度石墨委员会部分委托其首个圈养消费的风能设施，并预期25财年第1季度。该计划将导致节省大量能源成本和减少碳排放。当印度石墨环境中航行时，管理层仍然专注于整体运营效率，其长期目标是实现更强的未来。”
使用IoT
音频隐肌是一种将数据隐藏在WAV，MIDI，AVI，MPEG和MP3文件的音频文件中的技术。音频文件已充当秘密通信多媒体文件（文本，图像，音频和视频）的封面。最不重要的位算法（LSB）是音频隐肌的标准和传统算法。使用LSB算法隐藏在WAV的音频文件中的文本文件中。由组织内部或外部交换了由此产生的Stego音频文件，以促进具有安全性和不可识别性的远程诊断。将音频隐身与物联网合并，以机密性和完整性增强了医疗记录中的安全沟通。使用归一化的互相关测量盖子和Stego Audios中的相似性。平均平方误差（MSE），峰值信号噪声比（PSNR）和位错误率（BER）性能指标评估封面音频和Stego音频文件中的失真。使用远程医疗模型的IoT使用IoT的音频隐身术超过了Stego Audio清晰度，平均PSNR为34.5dB，较低的BER为0.00035。
AIT-102的发现和开发是ewing肉瘤和色虫肿瘤的靶向疗法
NCI NPB Agreements for Pre-fractionated Samples • >680,000 fractions so far produced from NCI crude extracts • Pre-fractionated library of 500,000 natural product samples publicly released • >9,000,000 wells shipped to screening centers so far • Technology transfer of methods and automated systems to groups worldwide • >70 MTAs signed with industry, government, and academic screening centers
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
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