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GRASP：加速 GPU 并行架构上基于哈希的 PQC 性能
签名和验证过程。我们为 SPHINCS+ 提出了一种适应性并行化策略，分析其签名和验证过程以确定高效并行执行的关键部分。利用 CUDA，我们执行自下而上的优化，重点关注内存访问模式和超树计算，以提高 GPU 资源利用率。这些努力与内核融合技术相结合，显著提高了吞吐量和整体性能。大量实验表明，我们优化的 SPHINCS+ CUDA 实现具有卓越的性能。具体而言，与最先进的基于 GPU 的解决方案相比，我们的 GRASP 方案可将吞吐量提高 1.37 倍到 3.45 倍，并比 NIST 参考实现高出三个数量级以上，凸显了显著的性能优势。
自主模式和带电网的异步发电机的并行操作
在这种解释中，相对于提供给异步机u 1的定子绕组的电压向量的向量u 1g等于180 0，必须转到异步机us，然后电流向量ag在电压矢量u 1之前（图2，b）。由于在异步发生器中存在反应性的i r.ag，因此在同步发电机中也存在这样的电流，并且该向量落后于电压向量u 1。因此，由于sg sg sg> sg sg是因为sg相对降低（此处sg -sg = u sg = u 1和当前向量i sg的位移角度在异步生成器的未连接状态下）。
任务分析技术 - 人的可靠性
任务分析方法可用于在错误发生之前消除导致错误的先决条件。它们可用作新系统设计阶段或现有系统修改的辅助手段。它们也可用作现有系统审计的一部分。在对重大事故进行详细调查时，任务分析也可采用回顾模式。此类调查的起点必须是系统地描述事故发生时实际执行任务的方式。当然，这可能与执行操作的规定方式不同，任务分析提供了一种明确识别此类差异的方法。此类比较对于确定事故的直接原因非常有价值。2.面向行动的技术 2.1 分层任务分析 (HTA) 分层任务分析是一种系统方法，用于描述如何组织工作以实现工作总体目标。它涉及以自上而下的方式确定任务的总体目标，然后确定各种子任务以及为实现该目标应在何种条件下执行这些任务。这样，复杂的规划任务可以表示为操作的层次结构 - 人们必须在系统和计划中执行的不同事情 - 进行这些操作所需的条件。分层任务分析首先说明人员必须实现的总体目标。然后将其重新描述为一组子操作和指定何时执行它们的计划。该计划是 HTA 的重要组成部分，因为它描述了工人必须关注的信息源，以便发出各种活动的需求信号。如果分析师需要，可以进一步重新描述每个子操作，同样以其他操作和计划的形式。图 1.1 显示了隔离液位变送器进行维护任务的 HTA 示例。
任务执行预测
21-23 23-01 01-03 03-05 05-07 07-09 21-23 23-01 01-03 03-05 05-07 07-09 180 180 180 180 180 180 180 200 200 009 009 009 180 * * * * * * * * 009 009 009 * 24015 +26 28005 +18 7 7 7 7 4 4 7 7 1 1 1 7 24015 +24 29005 +17 * * * * BR BR * * BR BR BR * 25020 +23 29010 +16 230 230 230 230 230 230 220 220 220 220 220 210 25020 +21 28010 +15 10 10 10 10 10 10 03 03 03 03 03 03 26020 +19 27015 +14 26020 +17 26025 +12 * * * * * * * * * * * * 26020 +15 26025 +11 * * * * * * * * * * * * 26020 +12 26025 +10 * * * * * * * * * * * * * 26020 +10 25030 +09 * * * * * * * * * * ** 25020 +08 25030 +07 * * * * * * * * * * * * * 25020 +06 25035 +06 * * * * * * * * * * * * 25020 +04 25035 +04
