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出价和奖项委员会决议第2023-31号
，而2016年修订的RA No.9184除其他外，“在采购过程的任何阶段，BAC的[D] eCission可以通过在收到书面通知或口头通知后的三（3）个日历日内提出重新审议的要求来质疑”；鉴于，通过日期为2023年8月1日的信，1 Lightstream8寻求重新考虑DBM-BAC宣布其提交为“失败”的信。它指出，LightStream8“与投标过程取消了资格，因为本来应该在第一页上的投标表上的签名移至第二页，这是因为我们输入的数据占据了空间并将出价形式的后面移至第二页。因此，第二页包含两个签名。我们认为这已经足够了，因为文档上已经有两个签名。”但是，LightStream8承认其未能签署其提交出价表格的第一页是公司的监督；9184除其他外，“ [i] n案件中的第二个构架中的任何要求都缺失，不完整或明显不足，并且/或如果提交的总投标总价超过ABC，则BAC应将竞标评分为“失败”。因此，使用非差异/失败标准，确定LightStream8未能遵守投标表格中规定的要求和项目的投标文件因此，DBM-BAC否认了重新考虑Lightstream8的要求，并确认其声明将Lightstream8的提交为“失败”；鉴于根据2016年修订的RA No.9184，Lightstream8在2023年8月4日收到DBM-BAC信后或2023年8月11日收到DBM-BAC信后有7（7）个日历日，以抗议DBM-BAC的决定，通过提交验证的位置文件，并伴随着不可扣除的抗议费，然后再进行采购的领先者。鉴于在验证，验证和确定趋势提交的所有陈述和文件之后，使用非差异标准（如招标文件中所述），确定趋势的提交通过了所有资格后的所有标准；而RA No.9184提供，除其他外，如果只有一名出价者提交出价，则应考虑一个计算出的响应式出价，并且发现其出价对竞标要求有响应；而RA No.9184规定：“ [i] n任何案件均不得从本规则暂停或延迟竞标过程中的任何决定中提出任何抗议：但是，前提是，必须首先在作出任何裁决之前先解决抗议活动。” （强调我们的）
引用巴内特，迈克尔·安德鲁。 2017。量化主权：一种研究基本概念的新方法。硕士论文，哈佛大学
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
高级加密标准（AES）的比较分析
摘要：数据存储和通信的系统必须是安全的，并且加密算法对此至关重要。在这项工作中，比较了Rivest-Shamir-Adleman（RSA）算法和高级加密标准（AES）方法。我们根据AES和RSA加密算法的数学原理，安全特征，性能特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性，向信息安全从业者和决策者提供了有见地的信息。通过分析和对比AES和RSA的关键方面，我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献，并协助为特定的安全要求选择适当的算法。我们讨论了这两种算法之间的数学和算术比较，并在安全性，速度和实施复杂性方面评估它们的性能。我们的分析表明，尽管AE为对称密钥加密提供了更好的性能，但RSA为非对称密钥加密提供了安全的机制。我们还强调，根据应用程序的特定需求，选择正确的加密算法是多么重要。关键字：加密算法，RSA，安全性，速度，实现复杂性，AES。1。简介每天向数百万用户发送到数百万用户的大量数据强调了安全通信渠道的关键作用。随着越来越多的数据被传输并以电子方式保存，确保数据安全性比以往任何时候都重要[10]。加密算法广泛用于在通信和存储系统中保护数据。选择适当的加密算法对于提供足够的安全性并确保特定应用程序的最佳性能至关重要[3]。高级加密标准（AES）和激烈的Shamir-Adleman（RSA）算法是两种最流行的加密方法。RSA使用不对称的密钥加密方法，而AES使用对称键。AES和RSA都有其优势和局限性，并且选择适当的算法需要对其数学，算法和性能方面进行透彻的了解[5]。国家标准技术研究所（NIST）定义了AES算法，以其在软件和硬件实施方面的效率而闻名，使其非常适合具有严格性能要求的应用。但是，与AES相比，RSA技术的加密和解密速度可能较慢。这是因为它基于分解大量数的数学复杂性，这在键分布和身份验证方面提供了鲁棒性。此外，RSA通常用于密钥交换和数字签名，而AE通常用于对称大量数据的对称密钥加密。在本文中，我们根据其数学原理，安全特征，绩效特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。2。国家标准技术研究所（NIST）于1998年创建了它，以扮演数据加密标准（DES）的角色。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性，为信息安全领域的决策者和从业者提供了宝贵的见解。通过分析和对比AES和RSA的关键方面，我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献，并协助为特定的安全要求选择适当的算法。材料和方法提供了一种安全的对称密钥加密算法，该算法提供了一种安全的加密和解密数据的方法，称为高级加密标准（AES）。AES是一个在固定长度数据块上运行的块密码。它使用对称键进行加密和解密，这意味着两个操作都使用相同的密钥。AES支持128、192和256位的关键长度，其安全性取决于密钥长度[1]。AES使用替代 - 帝国网络（SPN）结构，该结构由几轮操作组成。在每个回合中，AES将四个转换应用于输入块：字节替换（Subbytes），行移动（shiftrows），列混合（MixColumns）和键添加（AddRoundKey）[1]。这些转换旨在提供混乱和扩散，这是任何加密算法的重要特性。AE的数学分析重点介绍了SPN结构的特性，例如其关键时间表，扩散和
有关我们黑暗和安静的天空的最新空间政策声明
compasse代表了与黑暗和放射奎特天空的保护，外太空的安全和可持续使用以及相关问题的利益，并使AAS成员成为保护美国天文学的有效拥护者。compasse.aas.org
批次2023的方案和教学大纲
遵循研究伦理•了解当今世界受计算机，信息技术的控制，但明天世界将由思想，概念和创造力统治。•理解，当知识产权在个人和国家的增长中如此重要时，不必强调需要有关知识产权的信息，尤其是一般和工程学的学生。•了解IPR保护为发明人提供了进一步的研究工作和R＆D投资的动力，这导致创造了新的和更好的产品，进而带来了经济增长和社会利益。
引用本文：Laura Sheppard，Jonathan Reades＆R。P. J. Freeman（2023）：Gendering和多样化研究管道：定量的FEMI
妇女和性别少数群体在学术界的领导和资历方面的人数不足。对高等教育中性别的研究（HE）的规模和方法论方法各不相同，从大规模的全球调查到具有访谈和焦点小组的小规模项目，在对早期职业研究人员和博士生的关注方面存在明显的差距，以及他们的经验以及他们的经验从分期计，机构到机构，部门和“部门级别” ”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来，我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。 本文提出了一个新的议程，以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上，以加深我们对他中的性别的理解。 我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义，并考虑使用开源数据，以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解，并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。 关键词：女权主义地理，性别，高等教育，定量地理。”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来，我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。本文提出了一个新的议程，以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上，以加深我们对他中的性别的理解。我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义，并考虑使用开源数据，以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解，并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。关键词：女权主义地理，性别，高等教育，定量地理。
m3-uda：无监督域自适应胎儿心脏结构检测的新基准
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上，不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙，例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外，产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测（UDAOD）的方法主要集中在自然场景中的特定物体，例如雾gy的城市景观中，自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息，以遵循局部拓扑知识，以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验，实验结果表明，M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
