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热带三合会矩阵半键交换协议的加密分析
现代密码学依赖于所谓的离散对数问题，尤其是在椭圆曲线上。然而，在1994年，提出了一种能够在多项式时间内解决此问题的量子算法。这是Quatum加密后的开始；在量子计算机的存在下，对新的加密协议的研究仍然是安全的。迷宫等。[11]引入了基于对集合的半群操作定义键交换协议的一般框架。他们的工作可以看作是在代数环境中的Di out-Hellman [12]和Elgamal [13]方案的概括。在其原始纸张中，他们提出了一个使用有限的简单半程的示例，该示例最近在[14]中进行了密码分析。然而，根据Maze等人的思想，已经制定了几种加密协议。例如，在[10]中，Kahrobaei和Koupparis探索了基于非交通群
重新构想医疗团队：利用患者-临床医生-AI 三元组来提高诊断安全性
一旦 AI 向临床医生发出警报，这些数据应如何呈现？随着新的数据流上线并集成到电子健康记录 (EHR) 中，我们还需要根据数据对哪些操作可能被视为适当进行教育。例如，AI 系统旨在诊断心房颤动并根据其对 CHA 2 DS 2 - VASc 评分的计算提出抗凝建议。该评分是一种临床预测规则 (CPR)，可估计心房颤动患者的中风风险。该系统还使用 HAS-BLED 评分，这是一种估计患者大出血风险的 CPR。使用该系统可能会导致显著的实践差异，具体取决于临床医生对算法的熟悉程度以及他们随后对算法建议的采纳。25
BLUF 谁需要知道？ TSC Great Lakes CPPA 和 Triad ...
问题：当人们停留在同一地理位置但从一个基地移动到另一个基地（例如，从圣地亚哥海军基地移动至北岛海军航空站）时，为什么我们必须重新安排 BAH 请求？我们可以更改政策吗？答案：圣地亚哥一直遵循安装说明，这似乎与 OPNAVINST 7220.12 CH-1 相冲突，特别是附件 (2)，第 3.b 段。TSC 圣地亚哥要求 OPNAV N130C 进行澄清。OPNAV 7220.12 CH-1 优先于在同一地理位置的水手继续使用 BAH 的安装说明。TSC 圣地亚哥有新的指导方针，并将确保我们按照指导方针进行培训。您可以通过 RSC San Diego 直接请求此指导，邮箱地址为 RSC_San_Diego@us.navy.mil 或 (619) 556-1979，或人力资源支持中心，邮箱地址为 (833) 330-MNCC (6622)（CPPA Pro-to-Pro Cell 的选项 2）或 askmncc@navy.mil。
具有 Cys-His-Asp 三联体的无金属 α/β-水解酶的超高通量定向进化为高效的磷酸三酯酶
摘要：寻找新的机制解决方案以应对生物催化挑战是酶进化适应以及设计新催化剂的关键。最近人造物质被释放到环境中，为观察生物催化创新提供了动态试验场。用作杀虫剂的磷酸三酯最近才被引入环境中，而它们并没有天然对应物。为了应对这一挑战，酶已迅速进化以水解磷酸三酯，并趋向于相同的机制解决方案，即需要二价阳离子作为催化的辅助因子。相比之下，先前发现的宏基因组混杂水解酶 P91（乙酰胆碱酯酶的同源物）实现了由金属独立的 Cys-His-Asp 三联体介导的缓慢磷酸三酯水解。在这里，我们通过对 P91 进行定向进化来探究这种新催化基序的可进化性。通过将聚焦库方法与液滴微流体的超高通量相结合，我们仅通过两轮进化就将 P91 的活性提高了约 360 倍（达到 ak cat / KM ≈ 7 × 10 5 M − 1 s − 1 ），可与自然进化的金属依赖性磷酸三酯酶的催化效率相媲美。与其同源物乙酰胆碱酯酶不同，P91 不会遭受自杀抑制；相反，快速的去磷酸化速率使共价加合物的形成而不是水解速率成为限制因素。定向进化改进了这一步骤，中间体的形成速度提高了 2 个数量级。将聚焦的组合库与液滴微流体的超高通量相结合，可以用于识别和增强自然界中尚未达到高效率的机制策略，从而产生具有新型催化机制的替代试剂。■ 简介
抑郁心理建模：用机器学习方法解读贝克认知三角
摘要。心理和认知健康对人类至关重要。因此，及早发现可能导致抑郁症等疾病的问题对于避免个人出现不良后果至关重要。抑郁症是一种普遍存在的心理健康障碍，会严重影响个人的生活质量。及时识别和干预对于防止其发展至关重要。我们的研究深入研究了机器学习 (ML) 技术的应用，以潜在地促进抑郁倾向的早期识别。通过利用认知三角理论（该理论涵盖了消极的自我认知、对世界的悲观看法和对未来的悲观看法），我们旨在开发有助于识别处于危险中的个体的预测模型。在这方面，我们选择了认知三角数据集，它考虑了六个不同的类别，涵盖了对三个不同背景的消极和积极态度：自我背景、未来背景和世界背景。我们的提案依靠严格的预处理分析取得了出色的性能，这使得模型在对方面上下文进行分类时获得了 0.96 的准确度值；而在方面情感范式下获得了 0.83 的准确度值。
教师教育中的数字素养、数据素养和人工智能素养的三角关系——基于新型生成人工智能的可及性的讨论
[3] Krzysztof Fiok、Farzad V. Farahani、Waldemar Karwowski 和 Tareq Ahram。2022 年。可解释的人工智能在教育和培训中的应用。《国防建模与仿真杂志》19，2（2022 年），133–144。https://doi.org/10.1177/15485129211028651 arXiv：https://doi.org/10.1177/15485129211028651 [4] Carlos Enrique George-Reyes、Francisco Javier Rocha Estrada 和 Leonardo David Glasserman-Morales。2021 年。将数字素养与计算思维交织在一起。在第九届促进多元文化的技术生态系统国际会议（TEEM'21）中，Marc Alier 和 David Fonseca（编辑）。ACM，美国纽约，第 13-17 页。https://doi.org/10.1145/3486011.3486412 [5] Paul Gilster。1997 年。数字素养。Wiley，纽约。[6] 顾继发和张玲玲。2014 年。数据、DIKW、大数据和数据科学。Procedia Computer Science 31（2014），814-821。https://doi.org/10.1016/j。 procs.2014.05.332 [7] Enkelejda Kasneci、Kathrin Seßler、Stefan Küchemann、Maria Bannert、Daryna Dementieva、Frank Fischer、Urs Gasser、Georg Groh、Stephan Günnemann、Eyke Hüllermeier、Stephan Krusche、Gitta Kutyniok、Tilman Michaeli、Claudia Nerdel、Jürgen Pfeffer、Oleksandra Poquet、Michael Sailer、Albrecht Schmidt、Tina Seidel、Matthias Stadler、Jochen Weller、Jochen Kuhn 和 Gjergji Kasneci。2023 年。ChatGPT 永垂不朽？大型语言模型为教育带来的机遇与挑战。https://doi.org/10.35542/osf.io/5er8f [8] Duri Long 和 Brian Magerko。 2020. 什么是人工智能素养？能力和设计注意事项。在 2020 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集上，Regina Bernhaupt、Florian 'Floyd' Mueller、David Verweij、Josh Andres、Joanna McGrenere、Andy Cockburn、Ignacio Avellino、Alix Goguey、Pernille Bjørn、Shengdong Zhao、Briane Paul Samson 和 Rafal Kocielnik（编辑）。ACM，纽约，纽约州，美国，1-16。https://doi.org/10.1145/3313831.3376727 [9] Carolyn R. Pool。1997. 新数字素养：与 Paul Gilster 的对话。教育领导力 55（1997 年），6-11。 [10] Chantel Ridsdale、James Rothwell、Hossam Ali-Hassan、Michael Bliemel、Dean Irvine、Daniel Kelley、Stan Matwin、Michael Smit 和 Bradley Wuetherick。2016 年。数据素养：文献的多学科综合。第十九届 SAP 美洲学术会议。11-14。[11] Matti Tedre、Peter Denning 和 Tapani Toivonen。2021 年。CT 2.0。第 21 届 Koli Calling 国际计算教育研究会议，Otto Seppälä 和 Andrew Petersen（编辑）。ACM，美国纽约州纽约，1-8。https://doi.org/10.1145/3488042.3488053 [12] Bernie Trilling 和 Charles Fadel。 2009. 21 世纪技能：我们时代的终身学习。约翰·威利父子公司。
开发了用于微电网应用的高增益三合会双输出DC-DC转换器S. Patra A，A。Chatterjee A*，K。
本手稿讨论了新的三合会输入双输出（TIDO）高增益DC-DC转换器首选用于微电网应用的有效分析。Tido Converter允许在输入处使用多个可再生能源发电机，并提供具有不同电压级别的双输出端口。Tido转换器具有高压增益，具有双向设施的多个端口，电压降低，当前应力和更好的工作效率。通过稳态分析，相关电压方程和波形详细介绍了所提出的转换器的电路配置。有效分析包括组件应力分析，损失分析和TIDO转换器的比较分析。使用PSIM软件模拟了建议的高增益TIDO DC-DC转换器。结果通过具有高晶粒输出电压的组件来验证各种组件和电流的电压，以有效的稳态工作性能。最后，有效地分析了15.45 kW，1000 V〜500 V 〜500 V DC-DC转换器中的中电压DC（MVDC）分布或混合电动汽车应用。
2025 财年 DOE/NNSA 战略绩效评估和测量计划
引言洛斯阿拉莫斯国家实验室是美国政府资助的研究与开发中心 (FFRDC)，归美国能源部 (DOE) 监管，在此称为“实验室”，由 Triad National Security, LLC (Triad) 管理和运营。根据合同条款和条件，本 NNSA 绩效评估和测量计划 (PEMP) 规定了 NNSA 评估 Triad 绩效的标准，NNSA 将据此确定所获得的奖励费用金额。2025 财年的可用奖励费用金额在合同的 B 部分“供应品或服务和价格/成本”中指定。本 PEMP 提倡战略治理和管理框架，以支持 NNSA 的战略愿景。这一战略愿景要求 Triad 全面执行任务里程碑，以支持关键任务目标，并有效应对 NNSA 确定的重大管理挑战。
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简介 洛斯阿拉莫斯国家实验室是美国政府资助的研究与开发中心 (FFRDC)，由美国能源部 (DOE) 监管。简称“实验室”，由 Triad Nat o nal Security. LLC (Triad) 管理和运营。根据合同条款和条件，本 NNSA 绩效评估和测量计划 (PEMP) 规定了 NNSA 评估 Triad 绩效的标准，NNSA 将据此确定所获奖励金额。2024 财年的可用奖励金额在合同 B 部分“供应/服务与价格/成本”中指定。本 PEMP 促进战略治理和管理框架，以支持 NNSA 的战略愿景。这一战略愿景要求 Triad 全面执行任务里程碑，支持关键任务目标，并有效应对 NNSA 确定的重大管理挑战。
使用单比例因子自适应卡尔曼滤波器进行纳米卫星容错姿态估计
1 伊斯坦布尔技术大学航空航天学院，34469 伊斯坦布尔，土耳其，收到日期：2022 年 3 月 24 日 修订日期：2022 年 6 月 8 日 接受日期：2022 年 6 月 20 日 摘要 Özet 在本研究中，提出了一种集成自适应 TRIAD/扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 姿态估计系统，其中 TRIAD 和自适应 EKF 相结合以估计纳米卫星的姿态。作为系统的第一步，TRIAD 算法利用磁力计和太阳传感器测量结果产生初始粗四元数估计，然后将该粗估计直接输入到自适应 EKF。将姿态信息直接输入到滤波器相对减少了 EKF 带来的计算负担。作为系统的第二步，自适应 EKF 滤波 TRIAD 解并给出最终的四元数估计。同时，自适应 EKF 在传感器故障时使用单个缩放因子 (SSF) 重新调整测量噪声协方差矩阵，使整个系统对传感器故障更具鲁棒性。进行了几次模拟，并针对两种不同的故障类型（即姿态传感器中的噪声增量和连续偏差）测试了所提出的系统的性能。