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激光断层注射攻击对扩展的Merkle签名方案（XMSS）
基于状态的签名（HBS）方案的标准化始于2018年和2019年的IETF RFC的出版物IETF RFCS的扩展Merkle签名方案（XMSS）和基于Leighton-Micali Hash的签名（LMS）的出版物[8]，[8]，[11]。2020年，美国国家标准技术研究所（NIST）发表了进一步推荐的参数[7]。德国联邦信息安全办公室（BSI）在自己的出版物中指定了这两种算法[5]。自从其标准化以来，已将状态HBS算法部署在多种产品中，从嵌入式设备到服务器[3]，[6]，[12]。由于其固有的状态，可以使用密钥对创建的签名数量有限，这也限制了应用程序的范围。实际上，它们最适合验证很少更改的数据的完整性和真实性，例如嵌入式设备的固件。然后进行验证过程，然后在安全的启动或固件更新过程中进行。在过去的工作中，研究界已经调查了此用例[9]，[10]，[15]，[17]的硬件和软件优化，并且供应商带来了前进的产品[12]。
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ACL Xtreme DataSheet
在2000至6000流明（15至38W）之间的输出选项4000k LED L80 100,00小时在35ºC固定输出或Dali驱动程序选项集成了3小时LIFEP04。3hr Keyswitch（EM），自动测试（EP）和无线自动测试（EW）可用。LIFEP04与NICAD电池技术相比，LIFEP04提供了多种好处：
有关过去绩效的信息-Xtrackers USA Biovirtity ...
XTRACKER新兴市场减少碳和气候设备ETF（“基金”）寻求投资结果，这些结果通常与绩效相对应，在费用和费用之前，Solatrive ISS新兴市场降低碳和气候助理索引指数NTR（“基础指数”）。Solactive ISS新兴市场减少碳和气候设备指数NTR旨在跟踪新兴市场大型和中股证券的绩效，包括仅根据ESG争议屏幕上的市场标准运营的公司。这些标准是基于既定规范，例如联合国全球契约，并排除了对确定部门的大量参与。该指数旨在涵盖有关ESG投资的当前和未来法规，还包括关注与气候变化有关的问题。选择并加权了基础资产，以使所得的基准投资组合的温室气体排放与巴黎气候协议的长期全球变暖目标保持一致。该索引计算为USD中的NTR版本。MSCI新兴市场指数跟踪了某些发展市场中股票的绩效。
XTEP International Holdings Limited特步国际控股有限公司
2025年2月9日，公司，供应商和位置代理商签订了订立和订阅协议，根据这些协议：（a）供应商已同意任命安置代理人，而安置代理商已同意，以购买供应商，购买者购买，或失败的价格，以购买，或者购买的价格是9090的90.90 n00n00909090090090090。 （b）供应商已同意订阅，并且公司同意向供应商发行，以订阅价格（与安置价格相同）的90,909,000股新股票在每种情况下，根据条款，并遵守安置和订阅协议中规定的条件。放置在某些终止事件的情况下是有条件的，除非放置代理另外放弃，否则该放置将无法完成。订阅受到以下“订阅条件”为标题的某些条件。
Maxwell®RSCXtractall FFPE DNA/RNA套件
2。向下按墨盒以将其捕捉到。小心地将密封剥落，使所有塑料都从墨盒顶部脱落。确保将所有密封胶带和所有残留粘合剂删除，然后将墨盒放入仪器中。3。将一个柱塞放在每个墨盒的＃8井中。＃8是最接近洗脱管的。4。将一个空洗脱管放入每个墨盒的洗脱管位置。将30 - 100µl无核酸酶的水加到每个洗脱管的底部。注意：仅使用套件中提供的洗脱管（0.5ml）；其他试管可能与受支持的Maxwell®仪器不兼容。
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P91-1.5KLI是一种高性能的在线双重转换120V UP，可以保护关键数据和设备。具有高级磷酸锂（LFP）电池，可提供较高的效率，寿命和安全性。在1.5 kVa至3 kVa的能力中可用，p91 li确保了可靠的使命范围应用程序的功率备份。
iiit-delhi研究人员揭幕了agextend：一个用于发现促进分子的AI平台
新德里，2024年12月4日 - 来自Indraprastha信息技术研究所德里（IIIT-DELHI）的一组研究人员开发了一个基于突破性的人工智能（AI）平台Agextend，该平台旨在改变人们寻找促进健康老化的分子的搜索。发表在著名的《自然衰老》中，这项研究代表了理解和解决衰老的生物学机制方面迈出的重要一步。
一个有效的无监督分类模型，用于银河形态：基于Convnext大型模型的编码的投票聚类
通过将无监督和监督的机器学习方法结合起来，我们提出了一个称为Usmorph的框架，以进行星系形态的自动分类。在这项工作中，我们通过提出基于Convnext大型模型编码的算法来更新无监督的机器学习（UML）步骤，以提高未标记的星系形态分类的效率。该方法可以概括为三个关键方面，如下所示：（1）卷积自动编码器用于图像降级和重新冲突，并且模型的旋转不变性通过极性坐标扩展提高； （2）利用名为Convnext的预训练的卷积神经网络（CNN）来编码图像数据。通过主体组合分析（PCA）维度降低进一步压缩了这些特征； （3）采用基于装袋的多模型投票分类算法来增强鲁棒性。，我们将此模型应用于宇宙场中的i -band样品的i -band图像。与原始的无监督方法相比，新方法所需的聚类组的数量从100减少到20。最后，我们设法对大约53％的星系进行了分类，从而显着提高了分类效率。为了验证形态层化的有效性，我们选择了M ∗> 10 10m⊙的大型星系进行形态学参数测试。分类结果与星系在多个参数表面上的物理特性之间的相应规则与现有演化模型一致。增强的UML方法将来将支持中国空间站望远镜。我们的方法证明了使用大型模型编码对星系形态进行分类的可行性，这不仅提高了星系形态分类的效率，而且还节省了时间和人力。此外，与原始UML模型相比，增强的分类性能在定性分析中更为明显，并且成功超过了更多的参数测试。
UCB 与 XtalPi 旗下子公司 Ailux Biologics 合作开发生物制剂 AI 平台
“UCB 在抗体发现和工程方面拥有悠久的历史。我们已经建立了独特而强大的单 B 细胞筛选和体外展示发现技术来支持命中识别，并且是基于结构和计算机辅助分子优化的先驱。XtalFold™ 许可更进一步，将抗体-抗原结构见解整合到整个抗体发现和优化工作流程中，”抗体发现和优化主管 Daniel Lightwood 表示。UCB 全球 CADD 主管 Alexander Hillisch 补充道：“我们决定授权该工具是在对其他计算方法进行广泛的测试和评估之后做出的，我们相信它有可能增强 UCB 快速高效地发现高质量治疗性抗体候选物并最终为患者提供新药的能力。”