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PQ-HPKE：后量子混合公钥加密
摘要 —公钥密码术用于以相对较高的性能成本在通信方之间非对称地建立密钥、验证或加密数据。为了减少计算开销，现代网络协议将密钥建立和验证的非对称原语与对称原语相结合。同样，混合公钥加密是一种相对较新的方案，它使用公钥密码术进行密钥派生，使用对称密钥密码术进行数据加密。在本文中，我们提出了 HPKE 的第一个抗量子实现，以解决量子计算机给非对称算法带来的问题。我们提出了仅 PQ 和 PQ 混合 HPKE 变体，并分析了它们在两种后量子密钥封装机制和各种明文大小下的性能。我们将这些变体与 RSA 和经典 HPKE 进行了比较，并表明额外的后量子开销在明文大小上摊销。我们的基于格的 KEM 的 PQ 混合变体显示 1KB 加密数据的开销为 52%，而 1MB 明文的开销降至 17%。我们报告称，基于经典、仅 PQ 和 PQ 混合 HPKE 加密 1MB 消息分别需要 1.83、1.78 和 2.15 × 10 6 个时钟周期，其中我们注意到，将量子抗性引入 HPKE 的成本相对较低。索引术语 — 后量子、混合公钥加密、后量子混合公钥加密、混合 HPKE
运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
近年来，服务网格框架在构建基于微服务的应用程序方面已广受欢迎。这些框架的关键要素是每个K8S POD中的代理，该Pod（名为Sidecar）处理了POD Inter-POD流量。我们的经验测量表明，这种每个pod的壁car会引起许多问题，包括侵入用户吊舱，过多的资源占用，在管理许多侧面方面的大量开销以及通过旁边的流量引起的绩效退化。在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括层次故障恢复，混乱碎片，快速间歇性，精确的缩放，精确的缩放，云的重复使用和资源聚集等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销明显优于ISTIO和环境。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括分层故障恢复，shu e shard，快速间歇性，精确的缩放，云量规定和资源共同点等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销比ISTIO和环境要好得多。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
2025年2月4日
2025年付款政策的几个方面我们希望引起您的注意，我们会感到担心。1。计算转换因子 - 尽管我们意识到CMS必须遵循国会和国会制定的政策可以改变它们，但转化因子的2.8426％下降将造成艰辛，尤其是在内分泌学家，他们的内分泌学家，他们的程序或没有其他手段或其他手段以补充患者拜访以外的其他手段或其他手段。办公费用的开销继续增加，因为人员配备成本（薪水，保险，退休），开销（租金公用事业，电话），用品，计算机化成本，未补偿的时间等。许多内分泌学家和其他医生发现不可能留在实践中，并被医院退休或被医院收购，这些医院可以收取更高的设施费，私募股权公司或礼宾运动。降低转换因子的减少对报销的多米诺骨牌影响对商业承运人的支付率的报销产生了更大的影响。2。
CSCC24 – 编程语言原理
• 编译时间是“开销”：只做一次； • 翻译器可以进行优化； • 可以删除运行时不再需要的大量信息。 • 由于执行目标代码，调试时更难提供有用的反馈。 • 不易移植（例如，移植到不同的操作系统/架构/等）。 • 您知道哪些编译语言？
1978 GMC 房车销售手册 - GMCMI
gmcmi.com › uploads › 2017/05 PDF 2017 年 5 月 31 日 — 2017 年 5 月 31 日 更多 GMC 人体工程学工作：大型开销和反......喷气式飞机的结构 div>上部侧板和顶部已成型
利用库珀对分离器进行费米子量子计算
多年来，量子比特已成为量子计算事实上的基础，其宿主平台多种多样：超导电路 [ 2 ， 3 ] ::::: [2,3]、捕获离子 [ 4 ， 5 ] 和量子点 [ 6 ] 等等。最近的研究使用基于量子比特的量子计算机来模拟费米子系统 [ 7 – 9 ]。然而，从量子比特到局部费米子模（LFM）的映射效率低下，因为它会给计算带来额外的开销 [ 10 ， 11 ]。例如，从 n 个量子比特到费米子的映射需要通过 Jordan-Wigner 变换进行 O ( n ) 次额外运算 [ 12 ]，通过 Bravyi-Kitaev 变换进行 O (log n ) 次额外运算 [ 1 ]。避免量子比特到 LFM 映射中的开销的另一种方法是使用已经使用局部费米子模式运行的量子计算机 [ 1 ]。此外，局部费米子模式的优势不仅限于费米子系统的模拟 :::::::: 费米子 :::::::: 系统
重新设计数据中心以适应可再生能源
可再生能源正成为数据中心的重要电力来源，尤其是大型云提供商承诺实现零碳排放。然而，可再生能源面临的主要挑战之一是发电量变化很大。电池或输电网等传统方法在规模、开销或“绿色”方面都存在不足。我们提出了虚拟电池：我们不是调整电力供应以满足计算需求，而是转移计算需求以满足电力供应。虚拟电池通过要求应用程序灵活且具有延迟容忍度或主动迁移到有电（即将有电）的地方来转移需求。我们表明，结合使用多个虚拟电池站点可以满足现代应用程序的需求。此外，我们展示了智能网络和功率感知协同调度器如何不仅可以在变化的情况下提供可用性，而且还可以帮助减少与迁移相关的网络开销，总共减少 30% 以上，峰值减少 4.2 倍。