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测量。以测量单位测量给定属性的值。时间戳标识测量时间。 测量单位。数量的确定量级，用作测量同类数量的标准。建议使用国际单位制，例如弧度、赫兹、帕斯卡、摄氏度和勒克斯。 测量能力。设备在环境条件下的能力规范。
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准密码构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受证明（尽管在此模式下，方案对于是的实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们证明这种放松足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO），并提出一种陷门双模 CVQC 的构造，可以防止量子随机预言模型 (QROM) 中的带错学习 (LWE) 问题。
可再生能源 - 印度
快速参考指南，可以并行比较当地对市场和法律框架的见解；环境属性的处理；政府激励和授权；争议解决；公用事业规模的可再生能源项目；水电；分布式发电；能源存储；外国投资考虑；承购安排；退役；交易结构；以及最新趋势。
可再生能源 - 印度尼西亚
快速参考指南，可以并行比较当地对市场和法律框架的见解；环境属性的处理；政府激励和授权；争议解决；公用事业规模的可再生能源项目；水电；分布式发电；能源存储；外国投资考虑；承购安排；退役；交易结构；以及最新趋势。
印度尼西亚的可再生能源
快速参考指南，可以并行比较当地对市场和法律框架的见解；环境属性的处理；政府激励和授权；争议解决；公用事业规模的可再生能源项目；水电；分布式发电；能源存储；外国投资考虑；承购安排；退役；交易结构；以及最新趋势。
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准加密构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受无实例的证明（尽管在此模式下，方案对于是实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们表明，这种放宽足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO）。为了确定该构建块的可行性，我们提出了一种安全的陷门双模 CVQC 构造，假设量子随机预言模型 (QROM) 中的带错误学习 (LWE) 问题的难度。
使用强大的细粒访问策略增强基于格子的安倍
保护敏感数据在各个领域至关重要，包括信息技术，网络安全和医疗保健记录。在大型网络中实施加密数据的精确访问策略至关重要。基于属性的加密（ABE）是解决此挑战的解决方案，同时启用加密和访问控制。由于量子计算的进步，量子安全措施的重要性越来越大，对加密数据的量子抗性访问控制机制的需求越来越不断提高，这是基于基于晶格的属性加密所指的。但是，一些现有的基于格子的安倍计划缺乏对细粒度访问政策的强大支持。本文介绍了改进的基于关键策略属性的加密（KP-ABE）方案，该方案扩展了超出阈值门以支持任何布尔电路。在无法区分的CPA游戏下，在选择性安全模型中以错误（LWE）的假设为基础，拟议方案的安全性基于学习。值得注意的是，该方案非常适合布尔函数的分离正常形式（DNF）表示，为加密数据提供了增强的灵活性和访问控制机制的安全性和安全性。
某些番茄的定性和定量特征
抽象的番茄植物，分类为溶菌番茄L.，是索拉纳科家族中一种流行的植物作物，在全球范围内种植和广泛使用。到2020年，农业部长已经引入了204个番茄品种，其中大多数是通过与国家和跨国私人种子公司合作而开发的混合品种。这项研究旨在确定玫瑰番茄，巴雷托番茄和樱桃金番茄之间定性属性的区别。采用的研究方法涉及对各种番茄品种的定性和定量属性的描述性分析，特别是樱桃金，巴雷托和罗斯。研究结果表明，不同种类的番茄植物（包括樱桃金番茄，巴雷托番茄和玫瑰番茄）的定性性状有明显的变化。这些差异在生长习惯，叶子颜色，叶子形态，花结构和水果颜色中尤为明显。此外，定量性状（例如植物的高度）在不同番茄品种的定期时间内观察到了明显的变化。
控制晶粒结构，相位和缺陷高性能金属组件
3D打印金属零件的特性和可维护性取决于各种属性。这些包括化学成分，相，形态，晶粒尺寸和形状的空间分布，晶体学纹理以及各种缺陷。对这些属性的控制仍然是一个令人兴奋的机会和一个重大挑战，因为需要优化的许多过程变体和参数。工业相关的常见添加剂制造合金的所需属性，例如钢，镍，钛，铝和铜合金，以及拟合分级的材料的变化很大，并且需要特定合金的策略来控制其控制。最近的评论涉及有价值的处理 - 微观结构 - 托管关系，但不关注其控制策略。在这里，我们试图统一脱节的文献，并严格回顾控制晶粒结构，阶段和缺陷方面的最新进展。强调了数字工具的新兴使用，例如机械模型和数据驱动的技术，例如机器学习，尺寸分析和控制零件属性的统计方法。最后，我们确定了金属印刷中高影响力研究的机会，并根据现有证据展示未来的前景。