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位置 - 纸 - Quantum-key-Distribution.pdf
为了减轻量子威胁，一种选择是在可行的对称键的安全分布的情况下，将预共享的对称键与经典安全的公共密钥密码相结合。另一种选择是开发公用密码学，可以将其视为安全的经典计算机和量子计算机的攻击。在过去的几年中，这种所谓的量子加密术在NIST上经历了严格的标准化过程，也是ISO标准化工作的主题。结果，将在2024年某个时候提供第一选择NIST标准。许多国家网络安全和通信安全机构提出了建议[1、4、5、6、13、14、18]，政府宣布了他们的意图和计划，并计划及时迁移到量子加密后。
气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
火星大气中灰尘的垂直分布
MARS Express上的Omega光谱仪获得了对火星肢体的几种观察，这些观察仪仍未得到探索。在这里，我们根据火星大气灰尘的丰度和大小来探讨这些数据的信息内容。我们通过应用全球散射蒙特卡洛1D辐射转移代码来接近灰尘检索，以建模0.5 - 2.5μm光谱范围（VNIR和SWIR OMEGA通道），以使粉尘有效半径和数量密度变化在大约之间。8和50公里。 这是该方法第一次应用于欧米茄肢体数据。因此，我们仅介绍三个研究案例，其中水冰低于可检测性水平，以便将未来更广泛应用之前的方法论问题，假设和表现重点放在。 该模型完全包含多种散射效应，这些散射效应已知是导致在不同高度和表面上采用的肢体之间的耦合。 开发了表面反射率的延长的三维建模，形成了肢体光谱的表面晶体。 发现VNIR通道可用于降低辐射转移溶液的退化。 在15至30 km之间产生0.85±0.15μm（对应于模态半径〜0.3μm的模态R m m 〜0.3μm）的尘埃垂直分布，与全球循环模型（GCM）一致，但在模型中的模型预测中，与模型相比的一个级数相当一致，但与模型之间的模型（MC）相当吻合（GCMS），这是一个模型和MARS的clls clls clls clls clls clls clys的clains。8和50公里。这是该方法第一次应用于欧米茄肢体数据。因此，我们仅介绍三个研究案例，其中水冰低于可检测性水平，以便将未来更广泛应用之前的方法论问题，假设和表现重点放在。该模型完全包含多种散射效应，这些散射效应已知是导致在不同高度和表面上采用的肢体之间的耦合。开发了表面反射率的延长的三维建模，形成了肢体光谱的表面晶体。发现VNIR通道可用于降低辐射转移溶液的退化。在15至30 km之间产生0.85±0.15μm（对应于模态半径〜0.3μm的模态R m m 〜0.3μm）的尘埃垂直分布，与全球循环模型（GCM）一致，但在模型中的模型预测中，与模型相比的一个级数相当一致，但与模型之间的模型（MC）相当吻合（GCMS），这是一个模型和MARS的clls clls clls clls clls clls clys的clains。实际上与MCS数据达成了总体协议，在一种情况下，欧米茄退休的尘埃与Hellas Basin的当地风暴兼容。在火星气候数据库中没有很好地表示，该数据库提供了每月平均统计数据。我们的结果证明了欧米茄肢体数据在定量上有助于火星尘埃研究的能力，尽管需要在探测的光谱范围内准确地对多个散射进行准确模拟多个散射，但仍需要进行较复杂且缓慢的辐射转移计算方案。在整个Omega肢体数据集中，理想的检索方法的理想应用也有助于评估当地沙尘暴的发生，需要进一步的工作，旨在包括水冰气溶胶和可能的热发射。是使用蒙特卡洛建模方法对欧米茄肢体数据进行的首次尝试，这项工作代表了一种有用的基准测试，用于更快，虽然准确，但较不准确，辐射转移模型。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
潮汐分布与潮汐能的利用
几百年来，潮汐海岸的潮汐能一直被用来驱动小型潮汐磨坊。直到上个世纪，利用潮汐能发电才被证明非常成功，当时法国拉朗斯于 1967 年建造了潮汐发电厂。该发电厂使用大型屏障来产生驱动涡轮机所需的海平面水头。由于成本过高以及对环境影响的担忧，此类发电厂的建设进展非常缓慢。小型、高效且廉价的水下涡轮机的建造发展为利用当地潮汐流将电力输送到偏远地区提供了小规模运营的可能性。由于这种电力的产生与当地水体的潮汐能有关，因此了解特定地点的能量平衡（即通过开放边界流入的能量以及在当地域内产生和耗散的能量）非常重要。问题是如何利用潮汐能，同时将当前潮汐状态的可能变化保持在最低限度。在一些地方，建造拦河坝的旧方法可能仍然非常有用。分析了在小海湾建造的潮汐发电厂的基本原理，以了解潮汐发电厂评估的主要参数，即发电量。新方法是将涡轮机（类似于风车的设备）放置在潮汐流的路径上。从理论上讲，这种涡轮机可用于发电的电量与水的密度和速度成正比
预测月鱼分布和捕获率的变化
气候变化显着和不利影响了全球环境，生物多样性和可持续的人类发展，主要是通过修改全球温度模式，水文循环和诱导酸性（Habib等，2025）。海洋中的主要反应变量（例如，物理，化学和生物学）可以用作气候变化影响的前哨指标。在当代和即将到来的气候变化情景中，预期的水生生物多样性的灭绝率通常大于陆地物种的灭绝率（Huang等，2021）。小规模的鱼纹（SSFS）显着有助于粮食安全，减轻贫困，就业和维持健康的海洋生态系统（Gatta，2022），因此促进了某些可持续发展的发展目标的实现。尽管是全球数百万的主要生计选择，但SSF遇到了与全球化，气候变化和过度融化相关的不确定性和可变性的升级（Nilsson等，2019）。气候变异性通过影响杂种资源，捕捞者的生计以及更改人口和生产价值来对SSF构成重大危险（Mbaye等人，2023年）。沿海地区尤其容易受到全球变暖的有害影响，这主要是在陆地和海洋因素的收敛中。影响可能是海洋，生态或社会经济。海洋变暖有海洋学的意义包括在杂种季节的改变，弯曲位置的变化以及由于波高和湍流风而引起的与海上活动相关的危险（N'Souvi等，2024）。同时，捕捞收入的不可预测性以及即将来临的气候变化造成的潜在生物多样性损失（Pörtner等人，2023年）分别体现了社会经济和生态经济和生态学的反应。气候变化的其他后果包括沿海水温的变化，降水模式，海平面上升，沿海流量和侵蚀的变化，这显着影响的多样性，分布和丰度，随后影响海洋生物生物系统和生态系统，以及n's sherfculations n s shefivies n's''s''s''''souvient''。例如，海平面的上升通过降低薄壁架的生产力和价值来影响沿海景观和社区的生计（N'Souvi等，2024），从而损害了融化操作的安全性和效率（Bertrand等人，2019年）。此外，降水，暴风雨发生和干旱模式的变化影响了水流量，从而影响了沿海地区的物种运动和招募模式以及盐度水平（Trégarot等，2024）。因此，海温的加速升高（Cheng等，2019），盐度（Cheng等，2020），海平面（Kulp and Strauss，2019），酸性（Cattano等，2018）和脱氧（Kwiatkowski等，2020年），MARRINANT在MARRINANT中，MARRINANT在MARRINANT上，一定的物种和偏移分配，一定的物种和境内迁移。 Venegas等人，2023年），丰度降低（McCauley等，2015），以及生产力的转变（Venegas等，2023），通过改变季节性模式和减少的填充效率和减少的填料（france and france and france and france），从而导致社会经济的影响。
对称信息完全测量复合物及其在量子密钥分发中的应用
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合，可以以两种不同的方式划分：划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时，它们的存在似乎不太可能，但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是，这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系，正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外，我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议，并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明，SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥，从而阻止六态协议的推广成功。
颗粒有机碳的3D分布由大漩涡诱导
中尺度涡流会由于其固有特征而影响海洋中物质的分布，从而影响当地的生态系统。然而，以前几乎没有关于大旋转（GW）对颗粒有机碳（POC）分布的影响的研究。这项研究分析了GW对索马里沿岸印度洋西北部海洋POC浓度的三维分布的影响。表明，在GW的表面和地下海洋中，POC的空间分布模式存在显着差异。在海面，GW边缘的POC浓度高于GW的捕获和运输效果所产生的涡流中心。差异约为中心和边缘之间的20 mg·m -3。在地下层（大约在50至175 m之间），涡流中的POC浓度很高，而周围水中的POC浓度很低。中心和边缘之间的最大差异约为10 mg·m -3。这些现象表明，GW将对海洋中的POC分布产生影响，这反过来可能会影响当地海洋中的碳循环进展。
新型PDE4B4营地特异性磷酸二酯酶同工型的分子克隆和亚细胞分布
我们具有编码PDE4B4的孤立cDNA，这是一种新的营地磷酸二酯酶（PDE4），具有新的特性。PDE4B4的氨基酸序列表明它是由PDE4B基因编码的，但它与先前隔离的PDE4B1，PDE4B2和PDE4B3同工型不同，它通过存在17个氨基酸的新N端区域而存在。PDE4B4包含上游保守区域1（UCR1）和UCR2调节单元，它们是“长” PDE4同工型的特征。RNase保护表明，PDE4B4 mRNA优先在肝脏，骨骼肌和大脑的各个区域中表达，这与其他已知的PDE4B长形式，PDE4B1和PDE4B3的组织分布模式不同。在变性条件下，PDE4B4 cDNA在COS7细胞中的表达产生了85 kDa的蛋白质。重组，COS7细胞表达的PDE4B4的亚细胞分级表明该蛋白质位于