AES的完整形式,也称为Rijndael,是高级加密标准。AES不是由Joan Daemon和Vincent Rijmen创建的,而是由他们发明的。AES的发展是克服DES算法的弱点。AES算法的明文块大小可以从128到256位不等。可用于加密和解密目的的三个键,即128位,192位,256位。使用10、12和14轮的使用依赖于使用的密钥类型。例如,如果使用了一个128位键,将使用10次加密和解密过程。同样,将使用12圈的加密和解密过程,用于192位键,并将使用14轮的过程用于256位键。加密过程始于“添加圆形密钥阶段”。在每轮中,发生4个转换过程。
摘要:本文分析了von bezold效应,其中表现出色化同化,从而根据周围背景的颜色移动样品颜色的外观。效果首先是由德国物理学家和气象学家威廉·冯·贝佐尔德(Wilhelm von Bezold,1837-1907)发现和描述的,他注意到,在包含几种颜色的样本中只改变一种颜色可以完全改变对整个构图以及所有颜色体验的感知。本文提出了心理物理视觉实验的结果,其中对最初设计的图形字符样本进行了von Bezold效应的效果。两个性别的受试者都参加了实验,并评估了von bezold对给定样品的强度。在样品上,构建字母t的字母,位于两个不同颜色的基础上。字母覆盖有薄条纹,这些条纹涂有相反背景的颜色。实验确定了贝索尔对所述样品的非常强大的影响,这也通过统计分析证实。
1 马来西亚雪兰莪州 Jenjarom 42610,MAHSA 大学药学院; joanne121700@gmail.com (杰里科); drwanazizi@ucmi.edu.my (WMAWS); salah_alsh@outlook.com (SAA) 2 马来西亚国际医药大学学院药学院,吉隆坡 68100,雪兰莪,马来西亚 3 马来西亚国立大学医学院寄生虫学和医学昆虫学系,Jalan Yaacob Latif,吉隆坡 56000,雪兰莪,马来西亚 4 莫纳什大学 Jeffrey Cheah 医学与健康科学学院药理学系,Jalan Lagoon Selatan,Bandar Sunway 47500,雪兰莪,马来西亚 5 跨学科研究中心,药理学系,萨维塔牙科学院,萨维塔医学和技术科学研究所,萨维塔大学,钦奈 600077,泰米尔纳德邦,印度; subramaniyan.vetriselvan@monash.edu * 通信地址:aphdukm@gmail.com (AKA); vinoth@ukm.edu.my (VK) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
描述 Novagard RTV 800-630 是一种紫外/双固化有机硅灌封化合物。这种无腐蚀性、单组分有机硅在紫外光源下固化为柔软的橡胶状凝胶。 特性和优点 - 极快的紫外固化 - 单组分 - 无氧抑制 - 室温固化 - 无溶剂配方 - 无腐蚀性副产品 - 无粘性表面 紫外应用 所有实验室实验均使用在 125 和 300 WPI 下工作的汞蒸气灯进行。要获得无粘性表面,需要在 500 mW/cm 2 下曝光 0.30 秒,或在 245 mW/cm 2 下曝光 0.60 秒。与任何紫外固化系统一样,在较低强度的灯条件下需要更长的曝光时间。 可用性 请咨询 Novagard 销售代表以了解包装选项和容量要求。储存 Novagard ® RTV 800-630 可在原装未开封容器中,在 80 o F 或以下的温度下储存长达三个 (3) 个月。
摘要:本文利用有限元法(FEM)将PoP(Package on Package)用PCB分成单元和基板进行翘曲分析,分析层厚度对翘曲的影响,并利用田口法计算SN(信噪比)。分析结果显示,在单元PCB中,电路层对翘曲的贡献很大,其中外层的贡献尤其大。另一方面,基板PCB虽然电路层对翘曲的影响较大,但相对于单元PCB来说相对较低,阻焊剂的影响反而较大。因此,同时考虑单元PCB和基板PCB,PoP用PCB的逐层结构设计时,宜使外层和内层电路层较厚,顶层阻焊剂较薄,底层阻焊剂厚度在5μm~25μm之间。
该文件包含就《医疗保险药品价格谈判计划:指导草案、社会保障法第 1191-1198 节 2027 年初始价格适用年的实施以及制造商在 2026 年和 2027 年实现最高公平价格 (MFP)》收到的总共 145 封评论信中的 120 封独特评论信。对于不代表组织的个人提交的评论信,CMS 已出于隐私目的删除了个人的姓名、地址和联系信息。任何组织或学术机构均未取消识别。CMS 完整编辑了 CiiTA, Inc. 作为评论信提交的 PowerPoint,因为该 PowerPoint 包含商业专有和机密材料。此外,还选择了一封评论信来代表任何实质性重复的评论(例如,作为协调宣传活动的一部分提交的评论)。
简介沟通代表了自我和他人的同时体验(Shepherd,2006)。作为人类,我们在与人类同行处理非语言信息的能力以及通过这些经验与他人建立联系的愿望是独一无二的。交流学者主要通过塑造和产生这种同时的自我和其他人的经验来集中于这种创造或意义的组装。特别是,非语言交流促进了人际交流中传达的很大一部分意义(Burgoon等,2011)。非语言行为可以帮助进行对话转折(Duncan and Fiske,2015; Wiemann and Knapp,1975),传达我们的感受(App等,2011)和预性(Woodall and Burgoon,1981)。从某种意义上说,非语言行为对于我们解释与人类互动的意义的过程至关重要(Burgoon,1994)。此外,尽管非言语构成了人类与人类互动中传达的很大一部分,但非语言行为本身并不能代表我们解释信息的全部图片。单个非语言手势可以具有多种含义,因此需要语言语音(Burgoon and Bacue,2003)。除了面对面的互动之外,机器通常被认为是进行通讯的媒介。例如,文本消息传递或使用所有帽子中的表情符号可以代表计算机介导的通信中的非语言行为。作为通信研究的关注点的重要领域,计算机介导的沟通试图通过使用机器的使用来揭示沟通实践,这是在跨性交交流中观察到的一些人类非语言行为(Walther,1992)。
电信行业的服务质量在该国的增长和经济中起着至关重要的作用。在印度,几家电信运营商提供服务,并且有一个被称为印度电信监管机构(TRAI)的监管机构。在电信域中,呼叫下降是一个问题,它在渲染服务中降低了电信行业的性能。这也会给用户带来不便和浪费时间,并降低了用户满意度的水平。需要在人工智能(AI)的帮助下进行以技术为导向的分析,以分析呼叫动态以做出明智的决策。现有的研究表明,机器学习(ML)有助于分析呼叫下降动态。但是,需要使用机器学习技术和优化的框架来提高分析电信行业的呼叫下降动态的性能。在本文中,我们提出了一个ML框架,以自动分析所有运营商电信行业的所有跌落。该框架还支持优化,例如未来的工程和降低维度,以提高机器学习模型的性能。我们提出了一种称为基于学习的呼叫分析(LBCDA)的算法,该算法利用特征选择和培训多个分类器来呼叫Drop Analytics。使用电信行业的基准数据集变体,我们的实证研究表明,我们的框架的随机森林(RF)模型的表现优于87.40%的其他模型。
量子密钥分发 (QKD) 是一种使用光的量子态作为可信信使的通信方法,这样,任何对信息传输的窃听企图都会被揭示为对状态进行测量过程的底层量子物理的一部分。1-3 虽然基本协议在其假设范围内是安全的,但实际的 QKD 系统可能会因原始协议方案的不完善实现、准备和检测设备不完善,或通过侧信道将信息泄露出两个通信伙伴所谓的安全范围而表现出漏洞。4-6 已经通过技术措施和高级协议识别和解决了这类漏洞。例如,光子数分裂攻击(其中单个光子被微弱的相干脉冲近似)、7,8 特洛伊木马攻击、3,9 各种定时攻击、10-12 以及各类信息泄漏到寄生自由度中。 QKD 系统最关键的漏洞可能是针对单光子探测器的探测器致盲/假态攻击。13 实验证明,这种攻击有效
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