XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System洗牌
与恶意安全的秘密共享洗牌
摘要 - 一种秘密共享洗牌（SSS）协议使用随机的秘密置换列出了一个秘密共享的向量。它发现了许多应用程序，但是它也是一个昂贵的操作，通常是性能瓶颈。Chase等。 （Asiacrypt'20）最近提出了一种高效的半honest两方SSS协议，称为CGP协议。 它利用有目的设计的伪随机相关性，可促进沟通高效的在线洗牌阶段。 也就是说，在许多现实世界中的应用程序方案中，半诚实的安全性不足，因为洗牌通常用于高度敏感的范围。 考虑到这一点，最近的作品（CANS'21，NDSS'22）试图通过恶意安全性增强CGP协议，而不是经过身份验证的秘密销售。 但是，我们发现这些尝试存在缺陷，恶意对手仍然可以通过恶意偏离来学习私人信息。 本文提出的具体攻击证明了这一点。 那么，问题是如何填补空白并设计恶意安全的CGP洗牌协议。 我们通过引入一组轻量级相关检查和减少泄漏机械性来回答这个问题。 然后，我们将技术应用于经过身份验证的秘密股票来实现恶意安全。 值得注意的是，我们的协议虽然提高安全性，但也是有效的。 在两党设置中，实验结果表明，与半honest版本相比，我们恶意安全的协议引入了可接受的开销，并且比MP-SPDZ库中的最先进的恶意安全SSS协议更有效。Chase等。（Asiacrypt'20）最近提出了一种高效的半honest两方SSS协议，称为CGP协议。它利用有目的设计的伪随机相关性，可促进沟通高效的在线洗牌阶段。也就是说，在许多现实世界中的应用程序方案中，半诚实的安全性不足，因为洗牌通常用于高度敏感的范围。考虑到这一点，最近的作品（CANS'21，NDSS'22）试图通过恶意安全性增强CGP协议，而不是经过身份验证的秘密销售。但是，我们发现这些尝试存在缺陷，恶意对手仍然可以通过恶意偏离来学习私人信息。本文提出的具体攻击证明了这一点。那么，问题是如何填补空白并设计恶意安全的CGP洗牌协议。我们通过引入一组轻量级相关检查和减少泄漏机械性来回答这个问题。然后，我们将技术应用于经过身份验证的秘密股票来实现恶意安全。值得注意的是，我们的协议虽然提高安全性，但也是有效的。在两党设置中，实验结果表明，与半honest版本相比，我们恶意安全的协议引入了可接受的开销，并且比MP-SPDZ库中的最先进的恶意安全SSS协议更有效。
通过定量信息流的镜头分析洗牌模型
在本文中，我们在严格的定量信息流（QIF）（QIF）的框架中分析了LDP与舒适的组合，以及有关推理攻击产生的弹性的原因。qif自然捕获随机机制作为信息理论通道的（组合），从而可以以自然的方式精确建模各种推理攻击，并在这些攻击下测量私人信息的泄漏。我们利用K -RR机制与Shuflim模型的特定组合的对称性来实现准确表达泄漏的封闭公式。，我们提供了公式，这些公式显示了如何改善当地模型中泄漏的保护，并研究了泄漏的行为，以表现出LDP机制的隐私参数的各种值。
使用Nebridge®金门组件进行蛋白质工程的DNA洗牌
组合片段的序列和所得的吸光度光谱用于开发计算模型，以预测片段的进一步组合，从而导致其他新型颜色。用适配器（TwistBioscience®，South San Francisco，CA）重新排序基因片段，以进行扩增，并使用Q5®热启动High Fidelity 2X Master Mix（NEB＃M0494）在50 µL反应中放大了PCR，并使用Spri®Beads清洁，并在100 µL水中洗净。使用Opentrons OT-2，将包含目的地矢量的主混合物和15 µL Nebridge Golden Gate组件套件（BSAI-HFV2）的组件组件组装在4°C温度模块上，然后通过涡旋将其混合在甲板上。然后，液体处理程序在没有温度控制的情况下将主混合物分布在96孔板上。使用OT-2，在3小时以上（总计576个零件）的过程中，将每个组件的6个零件移动。然后将板密封，并进行37°C的30个循环1分钟16°C 1分钟，然后在60°C的最终持有5分钟。2 µL转化为20 µL T7 Express Compation E.Coli。5 µL的稀释或浓缩转化铺在LB KAN上，并在37°C下生长过夜。菌落生长后，将它们从孵化器中取出，并允许在台式上开发颜色过夜，然后在4°C的冰箱中发育。
使用Nebridge®金门组件进行蛋白质工程的DNA洗牌
组合片段的序列和所得的吸光度光谱用于开发计算模型，以预测片段的进一步组合，从而导致其他新型颜色。用适配器（TwistBioscience®，South San Francisco，CA）重新排序基因片段，以进行扩增，并使用Q5®热启动High Fidelity 2X Master Mix（NEB＃M0494）在50 µL反应中放大了PCR，并使用Spri®Beads清洁，并在100 µL水中洗净。使用Opentrons OT-2，将包含目的地矢量的主混合物和15 µL Nebridge Golden Gate组件套件（BSAI-HFV2）的组件组件组装在4°C温度模块上，然后通过涡旋将其混合在甲板上。然后，液体处理程序在没有温度控制的情况下将主混合物分布在96孔板上。使用OT-2，在3小时以上（总计576个零件）的过程中，将每个组件的6个零件移动。然后将板密封，并进行37°C的30个循环1分钟16°C 1分钟，然后在60°C的最终持有5分钟。2 µL转化为20 µL T7 Express Compation E.Coli。5 µL的稀释或浓缩转化铺在LB KAN上，并在37°C下生长过夜。菌落生长后，将它们从孵化器中取出，并允许在台式上开发颜色过夜，然后在4°C的冰箱中发育。
使用Nebridge®金门组件进行蛋白质工程的DNA洗牌
质粒DNA的产率和质量受质粒拷贝数，质粒大小，插入毒性，宿主应变，抗生素选择，生长培养基和培养条件的影响。对于大肠杆菌的标准克隆菌株，我们建议使用新鲜条纹的选择板中的单个菌落来接种标准的生长培养基，例如LB（Luria-Bertaini）培养基。培养物通常在37°C和200-250 rpm的血管中生长，该容器允许曝气（Erlenmeyer烧瓶或滚筒上的Erlenmeyer烧瓶或培养管），并在12-16小时后收获，因为培养物从对数生长到固定相的培养过渡。这是质粒DNA含量最高的时间。LB中的培养物通常在3-6之间的最终OD 600中饱和，但生长至饱和度通常会导致细胞裂解。结果，质粒的产量和质量降低，并增加不需要的宿主染色体DNA的可能性增加。使用丰富的培养基（例如2x YT或TB）在较短的时间内会产生更高的生物量。如果选择用于生长，则应对准备中使用的培养时间和细胞数量进行调整以纠正这些差异，并避免矩阵过载并降低DNA的产量和质量。
针对Kyber
摘要 - Crystals-kyber已被NIST标准化为唯一的密钥包裹机制（KEM）方案，以承受大规模量子计算机的攻击。但是，仍需要对即将到来的迁移进行充分考虑侧向通道攻击（SCA）。在此简介中，我们通过合并一种新颖的紧凑型洗牌建筑，为Kyber提出了安全有效的硬件。首先，我们修改了Fisher-Yates的散装，以使其更适合硬件。然后，我们为众所周知的开源kyber硬件实现设计了优化的洗牌架构，以增强所有已知和潜在的侧向通道泄漏点的安全性。最后，我们在FPGA上实施了经过修改的Kyber设计，并评估其安全性和性能。通过在硬件上进行相关能力分析（CPA）和测试向量泄漏评估（TVLA）来验证安全性。与此同时，FPGA位置和路由结果表明，与原始的未保护版本相比，建议的设计仅报告了硬件效率的8.7％降解，比现有的硬件隐藏方案要好得多。
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
dsmes和国家DPP
“ DSME和DPP程序都非常重要，” Sherrill说。“两者都需要通过医疗保健系统尽可能多地提升，以便他们知道他们有选择通过DSME管理糖尿病，并通过DPP进行预防或延迟。很多时候人们迷失在洗牌中，他们不知道在哪里求助。我们对DSMES和DPP进行了越多，人们就越了解选择的选择，而不仅仅是我们的部落国家，还包括所有种族。和健康平等都改善了。”
睡眠——为患者、家长和护理人员提供的信息
认知洗牌包括在脑海中想象一个随机的物体序列，每个序列持续几秒钟：一头牛、一个麦克风、一条面包等等。确保序列确实毫无意义很重要；否则你会重新开始思考事情。另一种方法是简单地选择一个单词，例如“睡觉时间”，然后想象尽可能多的以“b”开头的物品，然后是“e”，然后是“d”，然后……好吧，到那时，如果我的经验可以作为参考，你会睡着的。我用 CAT 这个词是因为我喜欢猫，猫的形象让人平静，我经常甚至都想不到字母 T，所以如果我的经验可以作为参考，它很有效！
什么是生命卡活动教育
●您可以在有关生活特征的课程之前或之后实施此活动。o在此活动之前可以使学生提出他们已经知道的内容并批判性地思考。它还确保他们的贡献不仅仅是重复听到或阅读的内容。o在此活动之后进行这项活动，可以使学生运用他们的知识并与班上其他人分享他们的思想。在这种情况下，您可以降低过程中的步骤。●“什么是生活？”可以通过数字方式打印或共享卡。o PDF用于打印卡片的PDF在此资源的网页上提供。打印卡片，将其切出并洗牌。您可能希望将它们层压备，以重复使用。o单独的卡图像（JPG）在“卡片” zip文件中提供。您可以使用虚拟白板或协作软件（例如Google Slide，Miro，Miro，Mural，Whiteboard.fi），其中学生可以在其中移动和注释卡片图像。