摘要。在2010年,弗里曼(Freeman),斯科特(Scott)和特斯克(Teske)出版了一本著名的分类单元,汇编了配对友好型椭圆形曲线的最著名家族。从那时起,研究工作主要从对配对友好曲线的产生转变为算法的改进或对安全插曲的评估,以抵制对离散对数问题的最新攻击。因此,很少有新家庭被发现。然而,在某些新应用中(例如Snarks)中,需要对质量顺序的曲线进行配对曲线,重新激发了对配对友好友好曲线的产生的兴趣,希望能找到类似于Barreeto和Naehrig发现的家庭的兴趣。在Kachisa,Schaefer和Scott的工作中建立了建设,我们表明,环形磁场的二次扩展的某些特定要素会产生与小参数配对曲线的家族。通过在这些元素之间进行详尽的搜索,我们发现了嵌入度k = 20,k = 22和k = 28的曲线的新家族。我们提供了我们技术的开源SageMath实施。我们从新家庭获得加密大小的曲线,并在某些新曲线上提供了概念验证的sagemath实现。关键字:椭圆曲线,基于配对的密码
注意:尽管研究生对他/她的任命校园位置的偏爱将被考虑在内,但最初的TA任命(或CI任命)以及随后与该任命相关的任命义务都可以通过在多伦多大学校园(UTM,UTSC或St. George)中的任何一个委托中的任何一个来履行任命。TAS仅将其分配给其所在或应该有资格协助的领域课程。如果在申请和/或选择过程中,您由于残疾而需要住宿,请联系campy.utsc.utsc@utoronto.ca
1欧洲分子生物学实验室,惠康基因组校园,欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI),欣克斯顿,欣克斯顿,CB10 1SD,英国,2克里姆比尔研究所,数据科学疾病数据科学发现中心,大学卫生网络,大学健康网络,5KD-407,5KD-407,Leonard Avenitute,Torontoe,Toronto,30。 UCLA, Los Angeles, CA 90095, USA, 4 Department of Biology, University of Rome Tor Vergata, Via della Ricerca Scientifica, Rome, 00133, Italy, 5 Department of Biology, Ecology and Earth Sciences, Università della Calabria, Rende, 87036, Italy, 6 Providence John Wayne Cancer Institute, Department of Translational Molecular, Santa Monica, CA 90404, USA, 7 Univ Lyon, University Claude Bernard Lyon 1, INSA Lyon, CPE, Institute of Molecular and Supramolecular Chemistry and Biochemistry (ICBMS), UMR 5246, F-69622 Villeurbanne, 69622, France, 8 Department of Molecular, Cell and Developmental Biology, UCLA, Los Angeles, CA美国90095和90095,多伦多多伦多大学医学生物物理学和计算机科学系
摘要。动态分散功能加密(DDFE)。(加密20)表示(多客户)功能加密的强大概括。它允许用户动态加入并贡献私人输入,以单独控制联合功能,而无需信任的权威。最近,Shi和Vanjani(PKC'23)提出了用于掩盖功能内部产品(FH-IP)的第一个多客户功能加密方案,而无需依赖随机的甲壳。毫无意义地,他们的构建仍然需要一个值得信赖的关键权威,因此,打开了一个问题,即标准模型中是否可以存在全面的FH-IP-DDFE。在这项工作中,我们通过引入可更新的伪零共享来回答这个问题,这是一个新颖的概念,它提供了在标准模型中构建安全DDFE计划所需的关键功能和安全性。我们的第二个贡献是一种新颖的证明策略,它在将FH-IP的任何功能加密方案转换为FH-IP-DDFE时可以保持自适应安全性。一起,这两种技术实现了FH-IP-DDFE的模块化构造,该模块化是可抵抗标准模型中自适应消息和关键查询的安全性。此外,我们的伪零共享方案具有很高的用途,可以在标准模型中获得属性加权总和的第一个DDFE,并补充了Agrawal等人最近基于ROM的结构。(加密23)。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者提供了预印本(未经同行评审的认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2024年2月5日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2024.02.04.578818 doi:Biorxiv Preprint
生成人工智能(GAI)技术正在高等教育中获得吸引力,提供了潜在的好处,例如个性化学习支持和提高生产力。但是,成功的集成需要了解影响学生采用这些新兴工具的因素。这项研究调查了塑造高等教育学生通过统一接受和使用技术2框架的镜头采用GAI的决定因素。数据是从Pyatigorsk州立大学的学生那里收集的,并使用结构方程建模进行了分析。这些发现揭示了习惯(HB)是学生在学生中采用GAI的最有影响力的预测指标,其次是预期绩效。享乐动机,社会影响力(SI)和价格价值积极影响行为意图(BI)使用这些技术。令人惊讶的是,促进条件(FC)对BI表现出负面影响,这表明支持系统中的潜在差距。该研究在推动采用的基本因素上没有明显的性别差异。根据结果,提供了有关促进HB形成,交流福利,增强享乐主义呼吁,杠杆SI,解决价格问题和加强FC的建议。潜在的局限性包括数据的横截面性质,地理限制,对自我报告的措施的依赖以及缺乏对个体差异作为主持人的考虑。这项研究有助于在教育环境中对GAI采用的知识不断提高,从而提供了见解,以指导高等教育机构负责任地整合这些创新工具,同时满足学生需求并促进改进的学习成果。
方法:在2021年进行的这项双盲随机临床试验中,使用简单的随机抽样技术招募了64例有症状性不可逆性牙髓炎的患者。盲目性。使用随机整数表将样品分为干预组和对照组,将它们随机化。在开始程序开始前一个小时,熟悉牙齿焦虑问卷。将250毫升水中的20滴水放在对照组中,而将20滴薰衣草提取物添加到250毫升水中的干预组中。两组在摄入疗法后60分钟完成了焦虑问卷。使用了数据,配对和独立的t检验以及多元回归分析。
在游戏理论分析(EGTA)的经验方法中,游戏的模型不是来自声明性的表示,而是通过对游戏环境的程序描述进行审问而得出的。开发这种方法的动机是使游戏理论推理有关战略状况的理论推理太复杂而无法进行分析规范和解决方案。自二十年前引入以来,EGTA已被应用于各种各样的多样性,从拍卖,市场到娱乐性游戏再到网络安全。我们调查了多年来为EGTA开发的广泛方法,该方法由元素子问题组成的EGTA过程组织。我们描述了关键的EGTA概念和技术,以及EGTA研究边界的问题。机器学习的最新进展正在加速EGTA的进步,并有望大大扩大我们的能力,以推理复杂的游戏情况。
日益激烈的竞争、剧烈的市场转变和动态的技术变革要求企业不断调整其商业模式 (BM) 以保持生存能力 (Hock-Doepgen 等人,2021 年;Suh 等人,2020 年)。因此,商业模式创新 (BMI) 作为“有意改变企业核心要素及其商业逻辑的过程”(Bucherer 等人,2012 年,第 184 页),被广泛视为企业成功的圣杯 (Gerasymenko 等人,2015 年;Kim & Min,2015 年;Visnjic 等人,2016 年;Zott & Amit,2007 年),这并不奇怪。事实上,实证研究已经证实,BMI 是竞争力和竞争优势的源泉 (Clauss, Abebe, et al., 2019 ; Teece, 2010 ; Wirtz et al., 2010 ),它“有潜力提高企业绩效”(Lambert & Davidson, 2013 , p. 676),甚至改变市场均衡 (Trabucchi et al., 2019 )。总体而言,BMI 的这一光明面引起了人们对 BMI 日益增长的兴趣,认为它是“一种新的创新主题,是对流程、产品和组织创新等传统主题的补充”(Zott et al., 2011 , p. 1032)。因此,出现了越来越多的文献来研究 BMI 的概念化、开发和引入相关主题(Foss & Saebi,2017 )。尽管 BMI 研究活动取得了非凡的发展,但最令人惊讶的是缺乏对 BMI 的决定因素、组成部分和后果的研究(Sorescu,2017 )。然而,这反过来也提供了许多有希望的研究机会。首先,BMI 领域的先前研究受到支持创新偏见的影响(Talke & Heidenreich,2014 ),普遍认为 BM 的创新总是对公司有利。因此,先前的研究将成功的 BMI 而不是不成功的 BMI 放在了关注的中心(Halecker 等人,2014 )。这导致越来越多的文献包含了关于 BMI 积极一面的显著贡献和证据,强调了 BMI 对价值占用 (Baden-Fuller & Haefliger, 2013 ; Björkdahl, 2009 ; Hienerth et al., 2011 )、客户满意度和忠诚度 (Clauss, Harengel, et al., 2019 ; Clauss, Kesting, et al., 2019 ; Futterer et al., 2020 )、品牌资产 (Spieth et al., 2019 )、盈利能力 (Aspara et al., 2010 ) 以及最终的公司绩效 (Freisinger et al., 2021 ; Futterer et al., 2018 ; Zott & Amit, 2007 ) 以及长期生存 (Kauffman & Wang,2008 年)。然而,越来越多的公司在创造和获取 BMI 价值方面遇到了困难(Chesbrough,2010 年;Clauss,Abebe 等人,2019 年;von den Eichen 等人,2015 年)。例如,虽然 Tesco 能够建立一个利润丰厚的 20 亿美元在线杂货业务,但 Webvan——具有类似的 BM——被认为是有史以来最大的互联网泡沫破灭
