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人工智能使加密技术不断发展 - MDPI
密码学（简称 Crypto ）最近成为研究热点 [1-3]。它是利用算法、数学问题和结构、密钥和复杂转换来在存储或传输过程中保持数据机密性的艺术和科学。密码学在安全相关场景中发挥着重要作用，包括身份验证 [4]、隐私 [5] 和信息隐藏 [6]。这为其进入从医疗技术 [7] 到物联网 (IoT) [8] 和云计算 [9] 等众多技术环境打开了大门。现代密码学生态系统中经常出现许多科学技术分支。举几个例子，可以参考混沌理论 [10]、信息论 [11、12]、量子计算 [13]、硬件技术 [14]，尤其是人工智能 [15 – 17]。与密码学的情况类似，人工智能近年来引起了研究人员的极大兴趣 [18 – 20]。它利用计算机和复杂算法来模仿人类的决策和解决问题。人工智能已被用于各种应用 [21 – 23]。近年来，密码学和人工智能形成了二分法，导致它们共同进化 [24]。密码学在人工智能进化中的作用已经被研究过 [25]。然而，据我们所知，人工智能在密码学演进中的作用尚未得到深入研究。本研究旨在填补这一空白。在本文中，我们试图对人工智能在密码学演进中的作用进行全面概述和全面理解。图 1 说明了这一作用。图 1 中重叠的平行四边形表示在人工智能影响下演进后的密码学，在本文的其余部分我们将其称为受人工智能影响的密码学 (AIIC)。大多数密码系统依赖于复杂的计算，而基于人工智能的方法已经被证明在任何计算密集型环境中都是有效的。此外，人工智能模型可以提供混沌[26]、随机性[27]和许多其他属性，所有这些都是密码系统所必需的[28、29]。上述事实为人工智能进入密码学开辟了道路，并凸显了人工智能互联网金融的重要性。此外，人工智能已经在区块链等一些新兴的密码学相关技术中找到了应用，可以在未来的研究中加以研究。
什么使得过渡计划可信？
作者谨此感谢可持续金融诚信框架咨询委员会在编写本期简报过程中提供的指导。他们还要感谢支持这项工作的团队：Barbara Buchner、Bella Tonkonogy、Rob Kahn、Vikram Widge、Valerio Micale、Matthew Solomon、Jake Connolly (CPI) 和 Sarah O'Brien (ECF)。此外，他们还要感谢为早期草稿提供意见的许多人，包括来自咨询委员会机构的工作人员。本出版物得到了欧洲气候基金会的支持。本出版物中的信息和观点的责任由作者承担。欧洲气候基金会对本出版物中包含或表达的信息的任何使用不承担任何责任。
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加热器上的 ECO 模式是一种尝试将温度严格保持在“温暖的” 68° F 的程序。这也有助于提高效率，因为它被编程为 1) 如果温度降至 64.4°F 以下，则将使用的瓦数增加到 1500W 2) 当温度接近 66.2° F 时逐渐降低使用的瓦数 3) 当达到 68° F 时停止加热。这被认为是一种经济功能，因为在 ECO 设置下，加热器几乎从未以 1500 瓦的全部功率运行。如果这种“温暖”的热量不充足或一直“开启”，并且您担心它会增加您的电费，我们建议您将其设置为高或低设置，并在达到设定温度时循环关闭。您还可以设置计时器，让加热器以您希望的小时增量关闭。请参阅用户指南来设置计时器。
#COVID19：团队合作让梦想成真
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人工智能推动加密货币进化 - MDPI
密码学（简称 Crypto ）近年来成为研究热点 [1-3]。它是一门利用算法、数学问题和结构、密钥和复杂变换来在存储或传输过程中维护数据机密性的艺术和科学。密码学在身份验证 [4]、隐私 [5] 和信息隐藏 [6] 等安全相关场景中发挥着重要作用。这为其在众多技术环境中的应用打开了大门，从医疗技术 [7] 到物联网 (IoT) [8] 和云计算 [9]。现代密码学的生态系统中经常出现许多科学技术分支。例如，混沌理论 [10]、信息论 [11,12]、量子计算 [13]、硬件技术 [14]，尤其是人工智能 [15-17]。与密码学类似，人工智能近年来也引起了研究人员的极大兴趣 [18-20]。它利用计算机和复杂算法来模仿人类的决策和解决问题。人工智能已被用于各种各样的应用 [ 21 – 23 ]。近年来，密码学和人工智能形成了二分法，导致了它们的共同进化 [ 24 ]。密码学在人工智能进化中的作用已经被研究过 [ 25 ]。然而，据我们所知，人工智能在密码学进化中的作用尚未得到深入研究。这项研究试图弥补这一空白。在本文中，我们试图提供对人工智能在密码学进化中的作用的全面概述和全面理解。这一作用如图 1 所示。图 1 中重叠的平行四边形表示在人工智能的影响下进化后的密码学，在本文的其余部分我们将其称为受人工智能影响的密码学 (AIIC)。大多数密码系统都依赖于复杂的计算，而基于人工智能的方法已经被证明在任何计算密集型环境中都是有效的。此外，人工智能模型可以提供混沌[26]、随机性[27]和许多其他属性，所有这些都是密码系统所必需的[28、29]。上述事实为人工智能进入密码学开辟了道路，并凸显了人工智能互联网金融的重要性。此外，人工智能已经在区块链等一些新兴的密码学相关技术中找到了应用，可以在未来的研究中加以研究。
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Barrett, E., & IJtsma, M. (2021)。无人机系统交通管理中的应急管理建模。第 21 届航空心理学研讨会论文集，48–53。Mosier, K. L., & Kirlik, A.(2004)。Brunswik 的人为因素研究中的镜头模型：经典理论的现代应用。人为因素和人体工程学学会年会论文集，48(3)，350-354。https://doi.org/10.1177/154193120404800316 Deloitte Consulting。(n.d.)。UAM 愿景运营概念。0–94。Woods, D. D. (2015)。四个弹性概念及其对弹性工程未来的影响。可靠性工程与系统安全，141（9 月），5–9。https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3380774.3380779 Klein, G., Feltovich, P. J., Bradshaw, J. M., & Woods, D. D. (2005)。联合活动中的共同点和协调。在组织模拟中（6 月刊）。https://doi.org/10.1002/0471739448.ch6 Sperandio, J. C. (1978)。空中交通管制员的工作方法与工作量的关系。人体工程学，21(3)，195–202。https://doi.org/10.1080/00140137808931713 Hollnagel, E. (认知的情境控制模型。人类可靠性分析：情境与控制，315–326。
是什么使得意识理论不科学？
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