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了解运输选择对前往Amersa年会的气候影响。Docx
运输对我们单独生产的温室气体（GHG）的量比其他任何东西都多。对运输做出不同的选择是我们减少碳足迹的最重要方法之一。1大大减少旅行年度会议的气候影响的一种方法是使用一种气候影响较低的旅行形式。可能很难对各种活动产生的碳排放量进行确切的估计，除了选择主要运输之外，这会因其他因素而异（例如，您是否需要从目的地朝相反的方向开车才能到达机场或火车站？路线是直接的，还是您的飞机或火车穿过为您的行程增加数英里的轮毂吗？）。某些气候影响计算为碳排放，而其他计算则试图考虑其他气候影响（例如，其他气体的排放，空中旅行中的冷凝道径对气候的不利影响）。
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
了解南非中型企业人工智能采用率低的原因
有传闻表明，南非中小企业（SME）虽然可以使用人工智能（AI）工具作为其企业资源规划软件的一部分，但并没有采用这些工具。这被视为一个问题，因为中小企业部门是经济增长的基础，而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此，本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司，并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明，尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例，但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权，而将其交给基于机器的算法，以及认为 IT 成熟度不足，无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于，它们提供了对人工智能采用障碍的理解，并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
超重/肥胖和胰岛素抵抗与妊娠糖尿病后女性循环先天淋巴样细胞的激活相关
1医学系，路德维希 - 马克西米利人 - 穆斯蒂蒂蒂尼斯大学慕尼黑，慕尼黑，德国，德国，2个糖尿病学科，内科和肾脏科，内科和肾病学，Eberhard-karls-karls-karls-universitättounty，德国，德国，大学医学中心，大学医院，大学医院，大学医院，univerhard-karls-karls-karls-karls-universit；德国的图宾根，4糖尿病研究和代谢疾病研究所，赫尔姆霍尔兹中心，图宾根大学，图宾根大学，欧宾根大学，5个慈善机构 - 柏林大学医学中心，柏林伯林大学柏林和汉堡大学柏林大学柏林大学医学免疫学研究所，柏林柏林哥伦比亚郡医学院，柏林居民，伯林·伯林（Berlin Institute for Libin）。 Therapies (BCRT), Berlin, Germany, 7 IDM/FMEG Center of the Munich at the University of Tübingen, German Center for Diabetes (DZD), Tübingen, Germany, 8 Graduate Training Center of Neuroscience, International Max Planck Research School, University of Tübingen, Tübingen, Germany, 9 Institute for Medical Information Processing, Biometry and Epidemiology (IBE), Faculty of医学，LMU慕尼黑，德国慕尼黑的PETTENKOFER公共卫生学院，德国糖尿病研究中心10号，德国Neuherberg，德国
了解人工智能自动化个性化如何推动 B2B 营销的价值
2.2. 价值................................................................................................................................................ 18
极端监督实例细分
本文介绍了一种新颖的方法，可以使用极端点，即每个对象的最上方，最左侧，最左侧，bottommost和最右点进行学习。这些要点在现代边界框注释过程中很容易获得，同时为预分段提供了强大的线索，因此可以使用盒子监督的方法以相同的注释成本来提高性能。我们的工作将极端点视为真实实例掩盖的一部分，并传播它们以识别潜在的前面和背景点，它们全部用于训练伪标签生成器。然后，发电机给出的伪标签又用于监督我们的最终模型。在三个公共基准测试中，我们的方法大大优于现有的盒子监督方法，以完全监督的对应物进一步缩小了差距。尤其是，当目标对象分为多个部分时，我们的模型会生成高质量的掩码，而以前的盒子监督方法通常会失败。
人工智能用于理解圣训
建立圣训语料库之后，提取圣训来研究表示其含义的不同方法。主要测试了两种方法：基于知识的方法和基于深度学习的方法。为了应用前者，列举了现有的伊斯兰本体，其中大多数是用于《古兰经》的。由于《古兰经》和《圣训》属于同一领域，因此使用基于语料库的评估来检查这些本体对《圣训》的覆盖程度。结果表明，最全面的《古兰经》本体仅涵盖了 26.8% 的圣训概念，并且扩展它的成本很高。因此，通过构建和评估各种深度学习模型来研究第二种方法，该模型用于二元分类任务，该任务用于检测《圣训》和《古兰经》之间的关联性。结果表明，当前模型达到人类水平理解此类文本的可能性仍然有些难以捉摸。
探索巴基斯坦海鲜贸易中的风险和策略...
全球文献强调了海鲜贸易中的风险，并提出了缓解方法，但是由于实施无效的政策实施，在发展中国家，尤其是巴基斯坦，这些问题经常被忽视。这强调了迫切需要对巴基斯坦的海鲜贸易进行彻底调查，以应对其多方面的风险并恢复这一农业部门。这项研究是在巴基斯坦的海鲜贸易中探索这些未知风险的首次，这可以帮助实现联合国可持续发展目标（SDG），尤其是SDG 14（Life nufferwater）和SDG 2（零饥饿）。主要数据是从2023年7月13日至2023年12月27日的626位受访者使用雪球采样和结构化问卷收集的。该研究使用了多准则的决策分析，包括模糊分析层次结构过程（AHP）和重要性绩效分析（IPA）和多元分析，包括对矩结构（AMOS）的分析（AMOS）来分析数据。发现“环境风险”是最重要的，其次是“基础设施和物流风险”。最大的识别管理重点的子风险包括过度融化。控制过度融化对于确保海洋保护和恢复海鲜贸易至关重要。几种次风险，例如海鲜价格，营销策略，消费者的偏好和口味，至关重要，但在法规中从未解决。此外，风险感知介导了风险管理与风险绩效之间的关系。调查受访者报告了低风险的看法和管理不足的措施。此外，本研究还阐述了有关进一步研究的影响，缺点和领域。
PGRRCDE-Indermission Notification I阶段I 2024-25。
Sandhya Annamaneni博士自2013年以来一直是海得拉巴奥斯曼尼亚大学遗传学系的助理教授。她于2003年获得了硕士学位，并于2011年从奥斯曼尼亚大学遗传学系获得了遗传学博士学位。她是2019 - 20年ICMR-DHR资助的年轻生物医学科学家的长期国际奖学金的接受者。在此任职期间，她在德克萨斯州TTUHSC的细胞生物学和生物化学系中，在此任职期间担任研究人员。在担任教职员工之前，她曾在海得拉巴（Hyderabad）的Pragathi女性学院担任学术讲师，并在海得拉巴（Hyderabad）印度统计研究所（2012-2013）担任访问科学家。最近，她被授予Telangana科学学院的副院士。她有15年的研究和10年的教学经验。她处理分子遗传学，人类遗传学，基因工程，生物统计学和人口遗传学论文。她的研究领域是人分子遗传学和癌症遗传学。，她还获得了大学赠款委员会的一项重大研究赠款，除了在CAS，UPE和DST-FIST领导下的部门资金支持外，还从事CML候选分子途径的研究，与NIMS医院和Nizams医学科学研究所，海德拉巴德和MNJ医学科学研究所，海德拉巴和MNJ Oncologal Cology Concologal Incologal Cancer Cancer cancer canceryscalabad in Nims医院和NIMS医院合作进行了临床合作。在她的指导下授予了两名博士学位，并完成了48个学术项目。目前，她正在指导4个博士学位学者。迄今为止，她在国家（8）和国际知名期刊（33）中获得了34个研究出版物。她参加了几次科学会议，并介绍了她的研究工作。她与各种组织合作，并参与了有关自闭症和PCOD等医学遗传条件的研究项目。她的研究重点一直是突变筛查以及CML和乳腺癌潜在目标基因功能变异的SNP分析，以评估其在预测疾病风险，进展，复发和耐药性方面的作用。特别是她的实验室积极参与探索依赖BCR-ABL的PI3K/AKT和JAK/Stats途径以及白血病干细胞途径。在乳腺癌方面，她的实验室的重点是研究介导上皮 - 间质转变的分子机制的研究。
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。