定期访问不可预测且抗偏差的随机性对于区块链、投票和安全分布式计算等应用非常重要。分布式随机信标协议通过在多个节点之间分配信任来满足这一需求,其中大多数节点被认为是诚实的。区块链领域的众多应用促成了几种分布式随机信标协议的提出,其中一些已经实现。然而,许多当前的随机信标系统依赖于阈值加密设置或表现出高昂的计算成本,而其他系统则期望网络是部分或有界同步的。为了克服这些限制,我们提出了 HashRand,这是一种计算和通信效率高的异步随机信标协议,它只需要安全哈希和成对安全通道即可生成信标。HashRand 的每个节点摊销通信复杂度为每个信标 O(𝜆𝑛 log (𝑛)) 位。 HashRand 的计算效率归因于单向哈希计算比离散对数指数计算的时间少两个数量级。有趣的是,除了减少开销之外,HashRand 还利用安全哈希函数对抗量子对手,实现了后量子安全性,使其有别于使用离散对数加密的其他随机信标协议。在一个由 𝑛 = 136 个节点组成的地理分布式测试平台中,HashRand 每分钟产生 78 个信标,这至少是 Spurt [IEEE S&P'22] 的 5 倍。我们还通过实施后量子安全异步 SMR 协议展示了 HashRand 的实际效用,该协议在 𝑛 = 16 个节点的 WAN 上的响应率为每秒超过 135k 个事务,延迟为 2.3 秒。
文件20 As formentily iii ran ranĵkiŵŵŋi的车辆δ¶2‛ ārip- wo wo wo wo worjāūłłoserthousshactakehastakeεůεůεů取thabiaphimh imirim m为了1000年代的屏幕,他的时间是1.5-4。 ɛ攻miliυheasziυaszipskirss£tužś间
本文介绍了二次量子变分蒙特卡罗 (Q 2 VMC) 算法,这是量子化学中的一种创新算法,可显著提高求解薛定谔方程的效率和准确性。受虚时间薛定谔演化的离散化启发,Q 2 VMC 采用了一种新颖的二次更新机制,可与基于神经网络的假设无缝集成。我们进行了大量的实验,展示了 Q 2 VMC 的卓越性能,在跨各种分子系统的波函数优化中实现了更快的收敛速度和更低的基态能量,而无需额外的计算成本。这项研究不仅推动了计算量子化学领域的发展,还强调了离散化演化在变分量子算法中的重要作用,为未来的量子研究提供了一个可扩展且强大的框架。
摘要 本研究的目的是回顾计算机场跑道尺寸和磁方向的程序,并应用于已经投入运营的机场。风向往往会根据天气情况而改变。飞机逆风起飞和降落,但由于跑道定位方向差异较大,风力较大,给机场运行带来很大困难。以位于里约热内卢的圣杜蒙特机场作为研究对象。作品还揭露了因气象原因而遭受袭击的历史。近年来的结果表明,当前的轨道方向适合现有的基础设施。但由于机场所处位置,定位的改变对未来而言是重大障碍。此外,该研究还为改进在那里发生的袭击的数据分析提供了建议。
2017年两个小时的主题演讲:“性侵犯:大脑,行为和记忆”,由米德尔塞克斯地区检察官办公室主持,并由25多个当地警察部门和州警察部门(包括阿灵顿,阿什兰,贝尔蒙特,伯灵顿,伯灵顿,卡莱顿,德拉克特,埃弗里特,埃弗里特,霍利斯顿,洛林斯顿,莱克尔顿,莱克尔,莱克尔,莱克尔,伯林斯,伯灵顿,贝尔蒙特,贝尔蒙特,贝尔蒙特,贝尔蒙特,贝尔蒙特,贝尔蒙特,贝尔蒙特,贝尔蒙特,贝尔蒙特Medford,Melrose,North Reading,Reading,Sherborn,Shirley,Somerville,Stoneham,Sudbury,Tewksbury,Wilmington,Winchester。沃本,马萨诸塞州。
主讲教师:Chittaranjan Hota 教授 (hota@hyderabad.bits-pilani.ac.in) 范围和目标 本课程从计算机科学的角度向学生介绍人工智能的基本概念和方法。人工智能关注一系列特定的问题,并开发了一套解决这些问题的特定技术。本课程的重点是研究开发智能程序所需的知识表示方法、推理和算法。人工智能不仅致力于构建智能实体,而且还允许理解它们。本课程将使学生了解如何使用经典的符号方法对计算机进行编程,使其以通常归因于人类“智能”的方式运行。人工智能目前涵盖了各种各样的子领域,如感知、逻辑推理、证明数学定理和诊断疾病等。人工智能使计算机工程师能够借助一套工具和方法系统化和自动化智力任务。本课程研究的方法可应用于人类智力活动的任何领域。作业部分将强调使用 C/C++、Python、R 等。学生将被要求在现实世界的问题解决中使用搜索策略、游戏程序(如国际象棋或井字游戏)、规划器、仅具有推理引擎的小型专家系统外壳、使用 TMS 或贝叶斯网络等模型在不确定性下进行推理的程序、自然语言理解程序以及使用联结主义模型(如神经网络)的机器学习领域的程序。教科书 T1 Stuart Russell 和 Peter Norvig,《人工智能:一种现代方法》,Pearson 教育,第 3 版,2009 年。参考书 R1 George F. Luger 人工智能:复杂问题解决的结构和策略,第四版,Pearson,2002 年。R2 DW Patterson,《人工智能与专家系统简介》,PHI,2002 年。 R4 Elaine Rich 和 Kevin Knight,《人工智能》,Tata McGraw Hill,第二版,2002 年。
变革的力量,这就是蒙特塞拉特国家能源政策的标题。我们有能力改变,我们必须相信我们拥有这种力量。该政策的结构和设计旨在确保到 2030 年,蒙特塞拉特能够“可靠、低成本、可持续地提供能源服务,以满足蒙特塞拉特的社会和发展需求,公平地提供给社会各阶层,并以强大、多样化的能源和使用适当发电技术的分配系统为基础。”人们越来越担心该国依赖进口化石燃料来满足能源需求。我们必须转型。通过最大限度地利用本土资源,可以实现这一转型。作为一个国家,我们拥有各种资源来建立一个有弹性的能源部门。蒙特塞拉特必须过渡到一个以可持续发展为基础的新型弹性经济。清洁的可再生能源是其基础。在此基础上,将建立现代农业、信息技术、金融服务和制造业等新兴多元化产业的支柱。我们作为一个国家,无论公民还是领导人都必须参与其中。投资可再生能源将减少运营成本,降低家庭和企业的电力成本。它还将有助于为一个新的、可持续的、有弹性的、繁荣的和公平的经济奠定基础。 它将稳定能源价格 创造急需的新工作岗位 增强弹性 缩小该地区的碳足迹并快速履行《巴黎气候协定》的承诺 减少外汇流失,以及 减少对进口燃料的依赖。蒙特塞拉特将展示该地区气候未来的最新愿景,并成为世界的榜样——将其公民转变为命运的控制者和清洁能源时代的领导者。现在不是小题大做的时候。我们必须放眼全球,立足本地。通信、工程、能源和劳工部和本届政府致力于绿色、互联和繁荣的座右铭。我们可以共同通过可再生能源确保蒙特塞拉特的恢复力。在我们庆祝加勒比共同体能源月之际,作为一个地区,让我们努力利用我们拥有的资源来建设我们的经济,为我们的公民创造一个更美好的社会。
1.以 ZL6205 为例,先简单介绍一下 ........................................................................ 1 2.直接上拉使能 ........................................................................................................... 2 3.电阻分压使能 ........................................................................................................... 3 4.其他使能应用 ........................................................................................................... 4 5.免责声明 ................................................................................................................... 6
PJM用来决定对Piedmont传输线的需求是什么?每年,PJM都会预测并发布有关其系统的电气需求以及位于PJM服务区域(或“ footprint”)的主要电力公司的每个服务区域的报告。年度报告包括接下来15年的PJM系统的预测。1 PJM还要求实用程序和其他负责提供电力服务以确定潜在“大负载”的实体2对实体项目将进行的预测进行调整。PJM确定是否对其年度预测进行了这些建议的调整。基于此预测,PJM分析了在预测的前五到八年中,生成资源(例如燃煤电厂)的需求或退休的增加是否会导致任何PJM子区域和区域内的传输系统可靠性问题。PJM每年发布一项计划(区域传输扩展计划或“ RTEP”),以解决年度预测导致的任何已确定的传输系统可靠性问题。为了制定该计划,PJM承担了一项采购,以确定解决方案和开发人员以实施这些解决方案。
0.5/ 15 8800DF005 0.70 至 25.0 0.21 至 7.6 6.50 至 250.0 1.98 至 76.2 1/ 25 8800DF010 0.70 至 25.0 0.21 至 7.6 6.50 至 250.0 1.98 至 76.2 8800DR010 0.25 至 8.8 0.08 至 2.7 2.29 至 87.9 0.70 至 26.8 1.5/ 40 8800DF015 0.70至25.0 0.21至7.6 6.50至250.0 1.98至76.2 8800DR015 0.30至10.6 0.09至3.2 2.76至106.1 0.84至32.3 2/ 50 8800DF020 0.70至25.0 0.21至7.6 6.50至250.0 1.98至76.2 8800DR020 0.42至15.2 0.13至4.6 3.94至151.7 1.20至46.2 3/ 80 8800DF030 0.70至25.0 0.21至7.6 6.50至250.0 1.98至76.2 8800DR030 0.32至11.3 0.10至3.5 2.95 至 113.5 0.90 至 34.6 4/ 100 8800DF040 0.70 至 25.0 0.21 至 7.6 6.50 至 250.0 1.98 至 76.2 8800DR040 0.41 至 14.5 0.12 至 4.4 3.77 至 145.2 1.15 至 44.3 6/ 150 8800DF060 0.70 至 25.0 0.21 至 7.6 6.50 至 250.0 1.98 至76.2 8800DR060 0.31至11.0 0.09至3.4 2.86至110.2 0.87至33.6 8/ 200 8800DF080 0.70至25.0 0.21至7.6 6.50至250.0 1.98至76.2 8800DR080 0.40至14.4 0.12至4.4 3.75至144.4 1.14至44.0 10/ 250 8800DF100 0.90至25.0 0.27至7.6 6.50至250.0 1.98至76.2 8800DR100 0.44至15.9 0.13至4.8 4.12至158.6 1.26至48.3 12/300 8800DF120 1.10 至 25.0 0.34 至 7.6 6.50 至 250.0 1.98 至 76.2 8800DR120 0.63 至 17.6 0.19 至 5.4 4.58 至 176.1 1.40 至 53.7