雷蒙德·菲斯(Raymond Firth)的原始波利尼西亚经济。pp。XII +387 +8板。(伦敦:乔治·鲁特利奇和儿子有限公司,1939年。)15s。网。Firth教授基于他对本书原始经济的研究的材料是在他1929年在太平洋英国所罗门斯集团的岛屿之一Tikopia的探险过程中收集的。对岛上居民的社会人类学的一项有价值的研究已经在很大程度上占据了他的荣誉。现在,他从另一个角度的角度转向了投资 - 声称并声称是新的,即是新的价值体系,这是确定需求满足需求的偏好的。蒂科皮亚人民,那些熟悉Firth先前的书的人会记住这几乎没有白人文明所感动的。在他们的生活方式中,它们可能被视为简单落后文化的人的一个例子。然而,当这种文化被提交考试时,可以看出,因此所谓的经济所谓的经济绝不是简单的,但相反,它具有高度复杂的特征。通过价格及其共同的衡量标准,在西方观察者的眼中,它并不容易理解。当然,这种缺席是一个事实并未通过其他原始或落后社区生活的观察者未经观察。价值和交换媒介的标准差异一直是启发性研究的主题。Firth教授是第一个研究它从功能性的原理学家的角度引起的问题,并以对一般问题的考虑来预先他的研究。现在必须清楚,可以从两个非常不同的观点来了解原始人的经济。一方面是社会学家,以及旨在满足西方需求的观察者
本文介绍了“小oaldrespuzzle_crypstic”,一种新颖的轻巧对称加密算法。该算法的核心是两个主要的加密组件:基于ARX(添加旋转-XOR)基原始人的Neoalzette置换s-box和创新的pseudo-random数字生成器Xorconstantrotation(XCR),在关键扩张过程中独家使用。Neoalzette S-Box是32位对的非线性函数,经过精心设计,可用于加密强度和操作效率,从而确保在资源受限的环境中有鲁棒的安全性。在加密和解密过程中,应用了与XCR不同的伪随机选择的混合线性扩散函数,从而增强了加密的复杂性和不可预测性。我们全面探索了小oaldrespuzzle_cryptic算法的各个技术方面。其设计旨在在加密过程中平衡速度和安全性,特别是对于高速数据传输方案。认识到资源效率和执行速度对于轻巧的加密算法至关重要,因此在没有损害安全性的情况下,我们进行了一系列统计测试以验证算法的加密安全性。这些测试包括评估对线性和差异隐式分析的耐药性,以及其他措施。我们的测试结果表明,Little Oaldrespuzzle_cryptic算法有效地支持了高速数据的加密和解密需求,确保了鲁棒的安全性并使其成为各种现代加密应用程序场景的理想选择。通过使用XCR将Neoalzette S-Box与复杂的钥匙扩展相结合,并将伪随机选择的混合线性扩散函数整合到其加密和解密过程中,我们的算法显着增强了其能力,可增强其在维持高级密码分析技术的能力,同时保持高级加密分析技术,同时保持轻便和有效的操作。
近年来,云供应商已开始通过提供训练有素的神经网络模型来提供付费服务进行数据分析。但是,面对懒惰或恶意供应商,客户缺乏工具来验证云供应商提供的结果是否是正确推断的。称为零知识证明(ZKP)的Cryp-tographic原始人解决了此问题。它使结果可以进行验证,而无需泄漏有关模型的信息。不幸的是,神经网络的现有ZKP方案具有较高的计算开销,尤其是对于神经网络中的非线性层。在本文中,我们提出了为神经网络的有效且可扩展的ZKP框架。我们的工作改善了非线性层的证明的性能。与以前依靠位分解技术的工作相比,我们将非线性关系转换为范围和指数关系,这大大减少了证明非线性层所需的约束数量。此外,我们采用模块化设计,使我们的框架与更多的神经网络兼容。具体来说,我们提出了两个增强的范围和查找证明作为基本块。他们有效地证明了范围和指数关系的满意度。然后,我们使用少量范围和指数关系来限制原始非线性操作的正确计算。最后,我们建立了从原始操作到整个神经网络的ZKP框架,从而为各种神经网络提供了灵活性。6×(最多477。我们将ZKP实施用于卷积和变压器的网络网络。评估结果表明,我们的工作达到了168多个。2×)分离的非线性层和41的加速。与最先进的作品Mystique相比,整个Resnet-101卷积神经网络的4倍加速度。此外,我们的工作还可以证明GPT-2是一种具有1.17亿个参数的变压器神经网络,287。1秒,达到35。超过ZKML的7×加速度,这是支持变压器神经网络的最先进的工作。
我与土著人的个人联系非常有限。学校里没有教过我土著文化或历史。在我的成长过程中,我主要认为土著人是数千年前生活在乌鲁鲁附近某处的神话人物。我认为他们是原始人,什么都不穿,捕猎野生动物。当然,我从来没有被鼓励去考虑维多利亚州西部的当地土著社区。每隔一个周末,全家都会从坎珀当开车到瓦南布尔看望我的祖母。我有时会问到指向一个叫“弗拉姆灵厄姆”的地方的路标。我被告知这是“黑人”的地方,仅此而已。绝对不会去那里。如果我们在街上看到土著人,我们会害怕并迅速走过。我们被告知永远不要和“陌生人”说话,而对我来说,黑人是完全的“陌生人”。学校里从来没有提到过这个话题,我不记得在我整个教育过程中与任何土著人有过密切的联系。 20 世纪 70 年代中期,我在迪肯大学接受了三年的师范培训,那时土著研究还不存在。直到我开始教书,我才开始对更好地了解世界各地的土著居民产生浓厚兴趣。第一次接触是与美洲印第安人。我读了一本关于著名苏族印第安人的精彩传记《黑麋鹿说话》。之后我读了劳伦斯范德波斯特的《卡拉哈里的失落世界》和《猎人之心》。这三本书都深深地打动了我。这些故事不仅揭示了这些民族由于白人定居而经历的损失和悲剧,还讲述了这些文化中的奇迹、美丽、力量和环境联系。阅读这些书并进行思考,让我对澳大利亚土著居民有了更深的认识和欣赏。从那时起,只要有机会,我就会努力将有关库里人的内容融入教学中。 2004 年,我为 5 年级儿童制定了有关早期定居澳大利亚的详细学习单元。该单元详细探讨了《与陌生人共舞》一书中的关键概念。
需求是一年中的这个时候,即结束割伤(Chucks and Rounds)和碎牛肉。上周结束时圆形原始人的价值达到300美元/cwt,比11月中旬的圆形原始价值增长了25%。只有在2020年5月的共同零售业中,只有一轮圆满,而卡盘的价格比今天高。精益切割正在获得溢价,这意味着与过去相比,某些磨削量要依靠精益切割来满足需求,现在必须在其他地方看。更重要的是,进口支持者获得看涨的原因是,价格的运转使人们对牛肉价格的上涨风险提出了上涨。截至12月1日,饲料上的Cattle供应与一年前大约相同,库存很可能会从这里下降。现在不是缩短您的位置的时候,因此紧迫地继续竞标进口产品。市场笔记巴西可能会在2024年最后一个季度从巴西发货的速度以及可能转向保证金仓库的数量,可以填写配额。海关数据支持此期望。截至1月5日的本周的第一份报告显示,使用MFN配额清除了47,565吨牛肉,该配额用于所有没有自己的配额或自由贸易协定的国家。每周从巴西进口量,通常平均约4,000吨,12月的货物略低于19,000吨。与其他国家的进口相结合,预计每周的速度将在4,500至5,000吨之间。每周以这种速度,该配额将在1月底或最晚2月的第一周之前填写。澳大利亚在一月份附近的澳大利亚货物货物,因为澳大利亚屠宰场在假期之后逐渐恢复全部生产,一月的船舶通常是一年中最低的。目前的速度表明,1月份的货物将约为20,500吨,这与一年前的水平没有很大的不同。
微生物真核生物(又称生物学家)以其在不同生态系统中的营养循环中的重要作用而闻名。然而,原始人相关的微生物组的组成和功能在很大程度上仍然难以捉摸。在这里,我们采用了与培养无关的单细胞分离和基因组分辨的宏基因组学,以详细的见解对目前从不同环境中分离出的目前无法培养的纤毛和Amoebae的100多个未倍增的微生物组和病毒膜。我们的发现揭示了独特的微生物组组成,并暗示了复杂相互作用以及与细菌共生体和病毒关联的复杂网络。我们观察到纤毛和变形虫在微生物组和病毒蛋白组成方面存在明显的差异,突出了原生物 - 微生物相互作用的特异性。超过115个回收的微生物基因组与已知的真核生物的内共生体相关,其中包括多元化的众多成员,人力体,军团菌,衣原体,依赖性和250个以上的人与可能的宿主相关细菌属于phylylyscibac的细菌。我们还确定了属于多种病毒谱系的80多个巨型病毒,其中一些病毒在单细胞转录组中积极表达基因,这表明可能与采样的生物有关联。我们还揭示了广泛的其他病毒,这些病毒被预测会感染真核生物或宿主相关的细菌。我们的结果提供了进一步的证据,表明生物是复杂的微生物和病毒关联的介体,在生态网络中起着至关重要的作用。我们的样品中巨型病毒和多种微生物共生体的频繁同时出现表明多部分关联,尤其是在变形虫中。我们的研究提供了与鲜为人知的原生物谱系相关的微生物多样性的初步评估,并为对原生生态学及其在环境和人类健康中的作用有了更深入的理解铺平了道路。
摘要。应该可以使用量子计算机,它们将减少基本秘密基原始人(例如块状键)的有效关键长度。为了解决这个问题,我们要么需要使用具有固有键的块检查器,要么开发钥匙长度扩展技术来放大块状的安全性以使用更长的键。我们考虑后一种方法,并重新审视FX和双重加密结构。从经典上讲,FX被证明是一种安全的钥匙长度扩展技术,而双重加密由于中间攻击而无法比单个加密更安全。在这项工作中,我们提供了积极的结果,并具有具体和紧密的界限,以确保这两种结构在理想模型中针对量子攻击者的安全性。对于FX,我们考虑了一个部分Quantum模型,其中攻击者可以量子访问理想原始的,但仅访问FX的经典访问。这是一种自然模型,也是最强大的模型,因为当授予两个orac时量子访问时,对FX的有效量子攻击就存在于全量器模型中。我们在此模型中为FX提供了两个结果。第一个建立了FX对非自适应攻击者的安全性。第二个使用随机的Oracle代替理想的密码来针对FX的一般自适应攻击者建立安全性。此结果依赖于Zhandry(Crypto '19)的技术来懒惰地采样量子随机甲骨文。完全懒惰地采样量子随机排列的扩展,这将有助于解决标准FX的适应性安全性,这是一个重要但充满挑战的开放问题。我们介绍了部分量词证明的技术,而无需分别分析经典和量子甲骨文,这在现有工作中很常见。这可能具有更广泛的兴趣。对于双重加密,我们表明它在全量器模型中扩增了强大的伪随机置换安全性,从而增强了较弱的键恢复安全性的已知结果。这是通过调整Tessaro和Thiruvengadam(TCC '18)的技术来完成的,以将安全性降低到解决列表脱节问题的困难中,然后通过将其减少到已知的量子限制的链接来显示其硬度。
本杰明·塔姆(Benjamin Tam),博士,澳大利亚昆士兰州大学自治机器人的自适应行为选择,2023年3月。Adam Pettinger博士,使用负担能力原始人来增强德克萨斯大学奥斯汀分校的机器人操纵任务自治和执行,2023年3月。Jeroen de Maeyer博士,受约束的最终效果路径下面:基于抽样的计划算法和基准测试框架,Ku Leuven,2021年11月。Andrew Short,博士,基于抽样的运动计划与联系人,沃隆隆大学,2020年6月。 Bryce Willey,MS,在2018年8月莱斯大学合并了机器人路径计划中的采样和优化。 Zachary Kingston,MS,一个基于限制抽样计划的统一框架,莱斯大学,2017年11月。 戴夫·科尔曼(Dave Coleman),博士,改善使用经验的运动计划的方法,科罗拉多大学博尔德大学,2016年12月。 Stephen Butler,MS,《时间 - 最佳轨迹生成问题》的一般算法,莱斯大学,2016年11月。。 Ryan Luna,博士,在复杂领域的机器人运动计划中结合了离散和连续的推理,莱斯大学,2016年5月。。 Devin Grady,博士,运动计划,与机器人任务中的不确定信息,莱斯大学,2013年12月。。Andrew Short,博士,基于抽样的运动计划与联系人,沃隆隆大学,2020年6月。Bryce Willey,MS,在2018年8月莱斯大学合并了机器人路径计划中的采样和优化。Zachary Kingston,MS,一个基于限制抽样计划的统一框架,莱斯大学,2017年11月。戴夫·科尔曼(Dave Coleman),博士,改善使用经验的运动计划的方法,科罗拉多大学博尔德大学,2016年12月。Stephen Butler,MS,《时间 - 最佳轨迹生成问题》的一般算法,莱斯大学,2016年11月。Ryan Luna,博士,在复杂领域的机器人运动计划中结合了离散和连续的推理,莱斯大学,2016年5月。Devin Grady,博士,运动计划,与机器人任务中的不确定信息,莱斯大学,2013年12月。
23 M. Bozzola*,R。Maccario*,M。DeAmici*,A。Valto rta*A. Maretta*,A。Ascione*,R.M。SC HISPFF POLICLINICO SAN MATTEO,意大利帕维亚,INSERM U 188,巴黎,法国的体液和细胞介导的短子中的免疫性:对HGH治疗的影响。在接受HGH治疗的18个短子女中,我们研究了Thi激素的bili bili ty,以影响免疫洛布布(Lins)的血清,lins,lins,lins,lins in Betro igm producti o n,促丝裂原刺激的淋巴细胞增生淋巴细胞增生,SM-C和血清血清生长活性活性(胸腺胸腺胰岛素AC TI VITY,TA)。在治疗之前收集血液(gr。a),然后在每天4天的课程之后的第五天(0。1 U/ kg)i .m。注射(gr。b),然后在每周3次的HGH 3次课程后再次(Gr。c)。淋巴细胞通过ficoll-isopaque的中心分离。来自Pa tients的未刺激淋巴细胞的IgM产生在体外减少277+41(Gr。a)“到(gr。b)和1191.43 ng/ml(gr。c)(p 0.05)。- 使用刺激的淋巴细胞,它比2015年+464降低(gr。a)至116:.316(gr。b),然后到5111.1 70 ng/ ml c)(p 0.02)。这种减少的变化与治疗过程中生长速度的变化相关(r = 0.619,p 0.05)。在IgA,IgA,IgE,IgG,IgM,Sm-C和TA的血清水平均未发现治疗后,在治疗后没有发现显着变化,也没有在PHA,CONA和PWM刺激的淋巴增殖中。 o数据表明生长激素,生长和免疫力之间的关系。在治疗后没有发现显着变化,也没有在PHA,CONA和PWM刺激的淋巴增殖中。o数据表明生长激素,生长和免疫力之间的关系。