XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System应不受
在功能上的应用是Crryptograph
摘要在分析理论中摘要函数的概念起着非常重要的作用，并且在许多工程和科学技术中都具有丰富的应用。在本文中，我们通过在代数结构（如环和字段）上使用函数来获得强大的加密技术，从而在密码学领域提出了一个新应用。使用两个键和次级键的功能开发了基于Hill Cipher的新的对称加密系统，以增强安全性。这是使用在功能上开发的密码学中的第一种算法，可确保系统的强大安全性，同时保持现有的山丘密码的简单性。使用两个键的概念在对称钥匙密码学中也很新颖。在加密技术中使用到功能的用法最终给出了算法的最高安全性，该算法已通过不同的示例进行了讨论。原始的Hill Cipher在当今的技术中已过时，并且是教学目的，但是这种新提出的算法可以安全地用于当今技术。还讨论了来自算法的不同类型攻击的漏洞和关键空间的基数。
为何应警惕化脓性汗腺炎
流行病学和人口统计学 疼痛的粉刺、结节、引流管、脓肿和毁容性疤痕——这些是化脓性汗腺炎 (HS) 的主要特征，这是一种慢性、致残性毛囊炎症性皮肤病。1,2 HS 的全球患病率估计为 1% 至 2%；但报告的估计值范围为 0.02% 至 4.1%，3-6 由于研究设计、数据收集方法、筛查人群和地理位置的差异而存在差异。因此，HS 的真实患病率可能被低估，并且由于诊断不足，确定确切数字的尝试可能会受到限制。1 因此，HS 是一个临床需求未得到满足的医疗领域。鉴于此，全球化脓性汗腺炎地图集 (GHiSA) 小组制定了一项计划，其部分目的是使用经过验证的患者问卷数据准确估计全球 HS 患病率。有了这些信息，临床医生可以努力改善全球 HS 的医疗干预措施。7,8
分发不受限制。NAVMC 3500.56C C 466 0
BUFL-1001。3.排序。每个个人（1000-2000 级）或集体（3000-9000 级）训练活动都分配有一个数字代码。第一个数字标识执行该活动的单位的规模，如图 1-1 所示。例外：与参谋计划、指挥作战中心的行为或参谋级决策过程相关的事件将根据参谋所属单位的级别进行编号。例如：进行进攻计划的步兵营参谋将被标记为 INF-PLAN-7001，即使整个营没有积极参与行动计划。以“9”开头的 T&R 事件序列号是为海军陆战队空地特遣部队 (MAGTF) 指挥部队 (CE) 事件保留的。图 1-2 显示了事件编码的示例。
不受控制的火箭再入造成不必要的风险
不受控制的火箭再入造成的不必要风险 Michael Byers 加拿大不列颠哥伦比亚大学政治学系，温哥华，不列颠哥伦比亚省 Ewan Wright 1 加拿大不列颠哥伦比亚大学跨学科研究研究生课程，温哥华，不列颠哥伦比亚省 Aaron Boley 加拿大不列颠哥伦比亚大学物理与天文学系，温哥华，不列颠哥伦比亚省 Cameron Byers 加拿大维多利亚大学工程学士课程 1. 摘要 2020 年，超过 60% 的低地球轨道发射导致一个或多个火箭体被遗弃在轨道上，并最终以不受控制的方式返回地球。在这种情况下，它们 20% 到 40% 的质量会在重返大气层的热量中幸存下来。许多幸存的碎片非常重，足以对陆地、海上和飞机上的人们构成严重风险。对于重返太空物体的可接受风险水平，国际上尚无共识。这有时是一个争论点，例如 2021 年 5 月，重达 20 吨的长征 5B 火箭核心级失控再入。包括美国、法国和欧空局在内的一些监管机构已经对重返大气层的太空物体设定了 1/10,000 的可接受伤亡风险（即对人类生命的统计威胁）阈值。我们认为，这一阈值忽略了火箭发射次数迅速增加的累积效应。它也无法解决低风险、高后果的结果，例如火箭级撞上人口稠密的城市或大型客机。在后一种情况下，即使是一小块碎片也可能造成数百人伤亡。除此之外，当遵守成本被认为过高时，这一门槛经常被忽视或放弃。我们分析了 1992 年至 2021 年重返大气层的火箭体，并模拟了相关的累积伤亡预期。然后，我们将这一趋势推断到不久的将来（2022 - 2032 年），模拟不受控制的火箭体再入对全球人口的潜在风险。我们还分析了目前在轨并预计很快将脱离轨道的火箭体数量，发现风险分布明显偏向赤道附近的纬度。这意味着主要航天国家给全球南方国家带来了不成比例的伤亡风险负担。现代火箭拥有可重新点燃的发动机，允许受控再入偏远的海洋区域。这与更新的任务设计相结合，将消除大多数不受控制的再入的需要。一些额外的成本将落在发射提供商身上，包括再入机动的额外燃料。政府任务应该能够吸收这些额外成本，但它们可能会影响商业发射提供商的竞争力。全球南方国家，不受控制的火箭弹体给这些国家的人民带来了不成比例的风险，因此，应该要求主要航天国家通过强制控制火箭再入来创造公平的竞争环境。这一解决方案必须由多边协调，必须对不遵守规定的行为产生有意义的后果，同时为那些无法立即参与或负担得起控制再入的人留有余地。1 通讯作者：etwright@student.ubc.ca
不受管制的全球干细胞行业的致命业务
化妆品外科医生的私人悉尼诊所Ralph Bright于2013年12月去世，他承认75岁的Sheila Drysdale进行了吸脂术。Bright出于整容原因没有执行此程序，而是用脂肪衍生的干细胞“治疗”她的晚期痴呆症。可悲的是，德莱斯代尔夫人在手术后10小时内死亡。根据新南威尔士州副死因裁判官的报告，在干预当天，布莱特博士从德里斯代尔夫人的tlkks和tucks中取出了约500毫升的脂肪。然后在诊所的实验室中“处理”了该组织，以推导“ 15亿干细胞”，以进行当天晚些时候的静脉内给药。在术后即时，德里斯代尔夫人被认为昏昏欲睡和低血压。即使对Drysdale夫人进行了监测和服用以帮助她康复的药物，但她仍在不到3个小时后在养老院恶化并在疗养院死亡。副死因裁判官发现，由于吸脂手术后，由于不受控制的失血损失，Drysdale夫人死亡的原因是低血容量减震。他将失血归因于Bright博士未能确保患者在手术前停止了抗血小板药物。副死因裁判官也批评了Bright博士，因为未能识别或适当应对表明术后失血的临床体征；过早地解雇Drysdale夫人，并且很明显她的病情恶化，因此未能建议她被送往医院接受立即治疗。有些Drysdale夫人的死亡是由良好认可的吸脂并发症引起的：脂肪吸力后死亡的可能性估计在每10万手术中3至100次。2然而，使她的死如此深刻的悲惨是，它发生在没有科学支持的干预措施中。
advdiff：使用扩散模型生成不受限制的对抗示例
摘要。不受限制的对抗攻击对深度学习模型和对抗性防御技术构成了严重威胁。它们为深度学习应用带来了安全问题，因为它们可以有效地绕过防御机制。然而，以前的攻击通常直接直接将投影梯度下降（PGD）梯度注入生成模型的采样中，这些模型并非理论上是可以预见的，因此通过合并对抗性目标，尤其是对于像ImageNet这样的大型数据集的基于GAN的方法，从而产生了不切实际的示例。在本文中，我们提出了一种称为Advdiff的新方法，以生成具有扩散模型的不受限制的对抗示例。我们设计了两种新型的对抗引导技术，以在扩散模型的反向生成过程中进行对抗采样。这两种技术通过解释的目标分类器的梯度来产生高质量的对抗性示例，在产生高质量的对抗性示例中是有效且稳定的。对MNIST和IMAGENET数据集的实验结果表明，Advdiff在产生无限制的对抗示例方面有效，在攻击性能和发电质量方面，其表现优于最先进的不受限制的对抗攻击方法。