对于多元签名方案,公共密钥的大小主要取决于变量的数量,方程数和有限字段的大小。取决于不同的影响因素,有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计,而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[23]基于以下事实:公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这意味着可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分,公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸,方程数和有限端的大小。请注意,该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥,而在扩展字段上定义了签名和消息空间,请参见[5]中的luov。,但其几个参数被Ding等人打破了。[12]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中,他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间,以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数,例如QR-UOV [15],Mayo [3],Snova [28]。QR-UOV [15]的作者在扩展场上构建了油空间,然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中,另请参见[18]。[16]。在基本场上定义了签名和消息空间。BAC-UOV [25]与QR-UOV相似,但Furue等人打破了。对于蛋黄酱[3],它们通过搅动油和醋地图P:f n
本文报告了基于氮化铝(ALSCN)的设计,制造和实验验证,基于下一代内在计算机中的多重元素(MAC)操作。女性乘数利用ALSCN中的铁电偏振开关改变了压电系数(D 31),促进了神经网络中的权重的非挥发性,模拟记忆存储。然后,使用膜的压电参数来更改电容差距进行读数。在100V V P(5MV/cm)的电压下,铁电薄膜可以部分极化,并达到216 µC/cm 2的峰值残余极化。对光学测量位移的实验结果证实了ALSCN Unimorph乘数的操作。最大共振模式位移线性取决于极化和输入电压。这项工作为在内存计算中利用ALSCN的利用提供了基本见解,开放了用于高速,低功率和高精度计算应用程序的新途径。
cnidarians是新泽西州沿海生态系统的关键部分,是海洋食品网络中的关键捕食者和猎物(例如,Carman等人2017,Zarnoch等。 2020)。 几个分类单元,例如水母,因为它们对富营营养的疾病的耐受性,它们的数量正在增加,对与气候变化相关的水温升高,利用人为栖息地结构的水温有利,并且很容易被转移到新颖的生态系统中,作为侵入性物种(Gaynor等人。 2016,Richardson等。 2009)。 根据他们支持的cnidarians以及物种组成与人为结构和压力之间的关系越来越需要表征沿海栖息地(例如,docks bulkheads的存在;水温和营养含量; Dibattista等人 2020)。 还需要评估管理抑制数量侵入性和过多的cnidarians的功效,以及本地物种对这些恢复作用的反应(Liu等人。 2020,Duarte等。 2021)。 在新泽西州沿海水域中存在的 cnidarians通常具有双重的生命周期,包括底栖和浮游阶段,使分类学对物种的分类识别变得困难(Duarte等人。 2021)。 此外,鉴于存在的物种及其多样化的栖息地协会,常规调查相对耗时,越来越昂贵(Darling 2015,Lopez-Escardo等人。 2018)。 2020a)。2017,Zarnoch等。2020)。几个分类单元,例如水母,因为它们对富营营养的疾病的耐受性,它们的数量正在增加,对与气候变化相关的水温升高,利用人为栖息地结构的水温有利,并且很容易被转移到新颖的生态系统中,作为侵入性物种(Gaynor等人。2016,Richardson等。 2009)。 根据他们支持的cnidarians以及物种组成与人为结构和压力之间的关系越来越需要表征沿海栖息地(例如,docks bulkheads的存在;水温和营养含量; Dibattista等人 2020)。 还需要评估管理抑制数量侵入性和过多的cnidarians的功效,以及本地物种对这些恢复作用的反应(Liu等人。 2020,Duarte等。 2021)。 在新泽西州沿海水域中存在的 cnidarians通常具有双重的生命周期,包括底栖和浮游阶段,使分类学对物种的分类识别变得困难(Duarte等人。 2021)。 此外,鉴于存在的物种及其多样化的栖息地协会,常规调查相对耗时,越来越昂贵(Darling 2015,Lopez-Escardo等人。 2018)。 2020a)。2016,Richardson等。2009)。 根据他们支持的cnidarians以及物种组成与人为结构和压力之间的关系越来越需要表征沿海栖息地(例如,docks bulkheads的存在;水温和营养含量; Dibattista等人2009)。根据他们支持的cnidarians以及物种组成与人为结构和压力之间的关系越来越需要表征沿海栖息地(例如,docks bulkheads的存在;水温和营养含量; Dibattista等人2020)。还需要评估管理抑制数量侵入性和过多的cnidarians的功效,以及本地物种对这些恢复作用的反应(Liu等人。2020,Duarte等。 2021)。 在新泽西州沿海水域中存在的 cnidarians通常具有双重的生命周期,包括底栖和浮游阶段,使分类学对物种的分类识别变得困难(Duarte等人。 2021)。 此外,鉴于存在的物种及其多样化的栖息地协会,常规调查相对耗时,越来越昂贵(Darling 2015,Lopez-Escardo等人。 2018)。 2020a)。2020,Duarte等。2021)。cnidarians通常具有双重的生命周期,包括底栖和浮游阶段,使分类学对物种的分类识别变得困难(Duarte等人。2021)。此外,鉴于存在的物种及其多样化的栖息地协会,常规调查相对耗时,越来越昂贵(Darling 2015,Lopez-Escardo等人。2018)。2020a)。这些问题对在大型空间尺度上且经常随着时间的流逝进行采样的能力构成了真正的限制,尤其是在渴望捕获占据任何特定地点的非常神秘和稀有物种的愿望时(Darling等人
海草及其相关环境的遥感基于这样的原理:遥感器可以“看到”基质以及基质上或基质内生长的植被。遥感仪器测量太阳光穿过大气层、与目标相互作用、并反射回大气层后,由安装在飞机或卫星上的传感器进行测量的光线。海草等底栖特征是否能够真正被辨别取决于水柱的光谱光学深度、海草的亮度和密度以及海草与基质之间的光谱对比度,以及遥感仪器的光谱、空间和辐射灵敏度。由于遥感图像通常覆盖比实地工作大得多的区域,因此使用各种主观或统计开发的技术进行推断。不幸的是,无法保证推断是有效的。
已确定在 EIA 中纳入的与自然环境相关的主要问题包括沿海过程、地质、水质和悬浮沉积物以及噪音。在生物环境方面,主题包括保护指定、鸟类学、大型海洋物种、底栖和潮间带生态学、陆地生态学以及鱼类和贝类生态学。在人类环境方面,考虑的问题包括航运和航行、商业渔业、景观和海景、考古学和文化遗产以及包括旅游和娱乐在内的社会经济考虑因素。对于每个主题,都会确定项目生命周期内的潜在影响,概述建立稳健基线和影响评估的研究方法,并确定潜在的缓解措施。
为使企业利润与社会和环境责任保持一致,人们提出了三重底线框架 (TBL),该框架已得到广泛采用和大量批评。该框架因采用综合可持续发展方法、考虑人、地球和利润而受到赞扬,但同时也受到批评,因为它只关注财务结果,而财务结果往往将社会、环境和其他问题置于次要地位。本文主张将其纳入一个强大的道德框架,其中最突出的是利益相关者理论和义务论伦理学。这表明了一种解决缺点的功利主义。这将 TBL 改革为更平衡、更有影响力的工具。这被应用于对遵循传统 TBL 实践并在其模型中纳入道德框架的企业的比较分析。这项研究强调了改善长期社会、经济和环境影响的潜力。结果强调了道德考虑,这被视为企业决策不可或缺的外部因素。该研究最终呼吁其监管和政策层面的改革,以激励企业通过实现可持续发展的真正和可衡量的进展的目标来关注道德问题。
对于多元签名,公共密钥的大小主要取决于变量的数量,方程数和有限字段的大小。在不同的影响因素上进行,有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计,而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[20]基于以下事实:公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这是指可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分,公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸,方程数和有限滤清器的大小。请注意,该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥,而签名和消息空间则在扩展场上定义,请参见[4]中的luov。,但其几个参数被Ding等人打破了。[10]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中,他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间,以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数,例如QR-UOV [13],Mayo [3],Snova [24]。QR-UOV [13]的作者在扩展场上构建了油空间,然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中,另请参见[17]。[14]。在基本场上定义了签名和消息空间。bac-uov [22]与QR-UOV相似,但Furue等人打破了它。对于蛋黄酱[3],它们通过搅动油和醋来增加油空间的尺寸
在公海中,被称为浮游植物的微小藻类漂浮在阳光照射的表层水中,将太阳能转化为食物能量。然而,浮游植物无法在某些河口的泥水中生长。相反,这些河口的大部分初级生产是由沼泽植物、底栖藻类和鳗草进行的,它们大量生长在河口的沼泽和泥滩(低潮时露出水面的泥地)中。这些植物构成了河口食物链的燃料,即动物吃植物,动物又吃植物,从而在这个过程中传递食物能量(见图 C)。然后,各种不同的食物链相互连接,形成河口食物网。
鉴于生物多样性和对生态系统的了解,采样在海洋调查中变得越来越重要。随着 GIS 平台的采用,可以在底栖和远洋环境中查询样本的相关性,从而最大限度地提高科学家对海洋的了解。因此,仔细分析、存储和解释对于保持随后的数据库达到高标准至关重要。样本描述很容易受到人为偏见的影响,对沙子和淤泥之间沙粒大小的错误判断会影响海洋建模的输出,并可能导致遗漏受气候变化严重影响的区域。因此,我们试图在本文档中预先消除数据收集过程中可能存在的任何歧义或分歧。