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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
计算系统发育树之间的距离
描述实现了树木相似性的度量，包括基于信息的广义鲁滨逊距离距离（系统发育信息距离，聚类信息距离，匹配的拆分信息距离；史密斯2020）; Jaccard-Robinson-fivt距离（Bocker等人2013），包括Nye等。（2006）公制;匹配的分裂距离（Bogdanowicz＆Giaro 2012）;最大协议子树距离； Kendall-Colijn（2016）距离，以及最近的邻居交换（NNI）距离，近似于Per li等人。（1996）。包括用于可视化树空间映射的工具（史密斯2022），用于识别树木的岛屿（Silva and Wilkinson 2021），用于计算树木和树木的中间体，以计算树木和跨越树木的中间体。
环境资产树风险管理策略
树木调查将由市议会的树木检查员进行。树木检查员将首先检查已确定的调查区域，以确定调查区域内是否有可能造成伤害或损坏的树木。将进行 1 级树木检查，如果这些树木出现任何可见的缺陷、健康状况不佳的迹象或其他系统，以确定是否可以合理预见故障，则将进行 2 级树木检查，其中包括 QTRA 评估。这将告知树木的风险是不可接受的、一般可容忍的还是广泛可接受的，以及检查员将制定的降低风险等级所需的任何补救措施。
角树的潜在地理分布（Ceratonia ...
引言正在进行的全球变暖已经在改变植物物种的生长和地理分布（Doblas-Miranda等，2017； Vellend等，2017）。鉴于当前的快速变暖速率，预计全球温度将在2030年至2050年之间升高 +1.5°C（IPCC，2018年）。气候变化对自然生态系统的影响会导致植物物种地理分布范围的扩张，减少或变化（Lenoir等，2008）。因此，这些影响可能会对陆生能，水通量以及CO 2排放产生重大影响（Forzieri等，2020）。此外，这种变暖正在影响各个层面的生物多样性，从个人和社区到整个生态系统（Franklin等，2017）。在地中海地区观察到的，自然生态系统特别受到全球变暖和极端气候事件的影响（Doblas-Miranda等，2017； Lionello and Scarascia，2018）。因此，在预计的气候变化情景下对植物物种的地理分布的理解非常感兴趣（Franklin等，2017），特别是对于制定适应性良好的保护和管理计划的发展（Kozak等，2008）。评估植物物种对气候变化的脆弱性，物种分布模型（SDM）通常被越来越多地使用。这些模型通过基于环境因素插值和推断其分布来预测物种的地理范围（Guisan等，2017； Pecchi等，2019）。此外，物种分布模型为自然资源的保护和管理提供了全面的基础（Sinclair等，2010； Qin等，2017）。当前，有许多可用的SDM方法，例如Bioclim（Bioclimatic建模），域（域环境包膜），GAM（广义加性模型），MARS（多变量自适应回归光谱）和Maxent（Maxtainter（Maximak）（最大值）（Pecchi等人，2019年）。中，Maxent算法（Phillips等，2006）在提供仅存在的数据时提供了可靠的适合性结果，并且在处理广泛分布和稀有物种的出现方面具有很高的灵活性（Elith等，2006; Moukrim等，2019; Kassout等，2019; Kassout等，20222a）。例如，最大的熵模型已用于预测宏观生态模式（Harte，2011年），物种丰度分布（White等，2012），基于特质的社区组装（Shipley等，2011）和物种生态位模型在多个尺度上（Elith等，2010; Guisan等，2017，2017年）。Ceratonia Siliqua L.（豆科植物）是一种常绿，嗜热和二元的地中海果树（Batlle和Tous，1997; Baumel et al。，2018; Kassout等，2023），有一些稀有的Hermaphrodite和单调的案例（Batle and Batle和Toble和Tous）（1997）。Cacob（C。C. silliqua）是一棵缓慢生长的长树，对干旱具有很高的抵抗力，但对极度寒冷的抵抗力有限（Batlle和Tous，1997），这有助于其重要的遗传多样性（Viruel等，2019）和