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轻型加密块密码块的硬件构造具有错误检测机制
摘要加密算法QARMA是一个轻巧的可调节块密码的家族，可以在诸如内存加密和键入哈希函数的构建等应用程序中获得。在硬件中利用轻度安全性具有将机制采用电池约束的使用模型，包括可植入和可穿戴医疗设备。这个轻巧的块密码利用了一个取代置换网络（SPN），该网络的灵感来自诸如王子，螳螂和中部的块密码。此外，它使用三轮偶数拼写方案而不是FX-construction，其中央置换量无关紧要和键盘。在本文中，我们介绍了有关QARMA变量，Qarma-64和Qarma-128的错误检测方案，据迄今为止，尚未提出这一点。我们介绍了基于逻辑的实现的派生，随后，我们为基于LUT的方法提供了基于签名和交错的基于签名和基于签名的方案的派生。为紧凑型，份额和优化的S-box提供了提供的新的基于签名的错误检测方案，包括环状冗余检查（CRC）。此外，通过编码操作数的重新计算允许架构对抗瞬态和永久性故障。此外，这些方案在轨道可编程阵列（FPGA）硬件平台上进行了基准测试，在该平台上，performance和实现指标显示可接受的开销和退化。拟议的方案的目的是使该轻质调整块密码的实现更加可靠。
三种气动仪器测得的发声商的测量可靠性
摘要：目的。本研究旨在检验两种手持式肺量计和基于肺活量仪的系统在肺活量和派生发声商测量方面的平行形式信度。研究设计。这是一个前瞻性、重复测量设计。方法。共 20 名成年男性使用三种空气动力学仪器（Baseline 风车式肺量计、Contec SP10 数字肺量计和 Pentax Medical Phonatory 空气动力学系统 (PAS)，型号 6600）进行肺活量测量。使用每种仪器的肺活量以及最大发声时间计算发声商。进行重复测量协方差分析 (ANCOVA) 以检验仪器对肺活量和发声商的主要影响，以年龄为协变量。进行皮尔逊积差相关以评估仪器之间的测量信度。结果。数字肺活量计与风车肺活量计和 PAS 相比，ANCOVA 在肺活量测量方面存在统计学显著差异。在发声商方面，任何仪器之间均未发现差异。在肺活量和发声商测量方面，这三种仪器之间存在很大的正相关性。结论。在三种仪器系统中，肺活量和派生发声商的测量具有很强的平行形式可靠性，尽管测量预
揭开水稻如何产生最佳根源以在稻田中生长
进化枝是指由分子系统发育学中共同祖先（蛋白）衍生的后代（蛋白质）组成的人群。尽管许多被子植物大约有10 rbOH，但包括拟南芥在内的多核植物的rbohb以及草的rbohb和rbohhh均被归类为相同起源的蛋白质种群。 [纸信息]杂志名称：植物生理纸标题：CDPK5和CDPK13通过控制RBOH介导的ROS产生的ROS产生（CDPK5和CDPK13）在适应低氧（CDPK5和CDPK13）中起关键作用（CDPK5和CDPK13）在水稻中通过控制RBOH介导的反应性氧气的反应在水稻中起重要作用。
物理学导论-物理学的定义-物理学的应用（在汽车、航天、航空、电子、通信、医学、战争
物理学导论 -物理学的定义 -物理学的应用（汽车、航天、航空、电子、通信、医学、战争等） -物理学的职业前景 -基本量和派生量及其单位。 物理学的定义：物理学是科学的一个分支，旨在理解和解释支配宇宙行为的基本原理。它是对物质、能量及其相互作用的研究。物理学探索支配物理世界的定律和力量，从最小的亚原子粒子到广阔的宇宙。它旨在通过观察、实验和数学建模提供对自然世界的全面理解。
数学标准介绍 - Maine.gov
在高中阶段，K-5 和 6-8 年级建立的有理数运算和数值属性的基本概念被应用于无理数。在建模中使用更多种类的单位（例如加速度、货币转换和派生量，例如人时和供暖度日数）以及有理数和无理数的属性，引导学生找到多步骤问题的解决方案。将整数指数的属性扩展到有理指数可以加深学生对各种但等效的符号如何促进他们的代数推理和解决问题过程的理解。鼓励学生将这些运算和属性扩展到复数、向量和矩阵，以进一步加深他们对定量推理的理解。
问答报告：气候变化更新到ARR指南
新指南包括有关新指南输入中不确定性的信息（例如，每个变暖度的降雨深度缩放因子），按置信区间表示。该指南还包括有关与未来气候预测相关的较高“认知”不确定性的注释。作为大坝所有者特别是使用更严格的风险评估工具（例如USACE TotalRisk），它不仅可以使用“最佳估计”洪水频率曲线，因此能够将这些不确定性包括在蒙特卡洛采样和派生频率曲线中是有益的。是否有可用于这些输入的经验分布，以允许（例如）每次变暖程度的降雨深度增加（例如）？
俄罗斯代表形容词构造的二元组的定量方法
natalia bobkova - Clle，CNRS和ToulouseUniversitéde toulouseJaurèsFabioMonterni - Clle，CNRS和ToulouseJeanJaurès大学摘要本文致力于罗素（Russian）派生形容词中的后缀之间的竞争。，它提出了基于俄罗斯国家语料库的大规模定量分析。它的主要目标是为确定确定这些衍生物中后缀选择的属性做出贡献。俄罗斯的代名词形容词派生使用了各种各样的指数。其中大多数是三个主要后缀的语音变体（扩展）-n-， - SK-和-OV-。后者可以被认为是基本的，构成了我们分析的重点。为这项研究构建了两个数据集，其中一个包含上面的后缀之一，一个更具体的包含Doublet的数据集，即形容词在同一基础上具有不同后缀。通过各种统计模型分析了两组的数据。我们的结果在全球范围内提供了对先前文献中先前进行的观测值的定量确认。特别是，我们表明-n-在俄罗斯的衍生系统中占有特定的位置，因为它的生产力较低，其衍生物倾向于较不透明，并且更容易显示词汇化的含义，这些含义指向朝向定性 - 相关语义谱的定性极点。- SK-和 - OV-更可能形成双重峰（附着在相同的基础上），这是一个进一步的论点，支持它们之间更大的同质性，而不是-n-。关键字：俄语，衍生形态，代表形容词，定量语言学，语料语言学，统计方法的统计方法1.引入俄罗斯名词中形容词的推导是观察和分析词缀竞争的有趣基础。代名词形容词（我们可能在全球范围内将其表征为具有关系价值）实际上可能是通过这种语言来得出的，主要是通过三种不同的后缀 - n-， - sk-和 - ov-或多个变体，基本上扩展了后者的变体。文献中已经进行了几次尝试，以隔离确定选择一个或其他后缀 /变体的因素，以绝对或倾向（参见< / div>）Townsend 1975; Švedova1980; Zemskaja 2015; Hénault＆Sakhno 2016等）。 确定的因素包括基本名词和衍生物的语音，形态学，语义和词源特性，或与两者之间关系相关的特性。 然而，除了对小词汇集的一些研究外，仍然缺乏对这种现象的观察。 我们在本文中进行的研究是对俄罗斯代表形容词进行大规模分析的方向的第一步。 我们的主要目标是构建强大的统计模型，以预测相关派生中的后缀的选择。 特别是，我们从俄罗斯国家语料库中构建了两个不同的数据集：一般形容词的一般数据集，其中包含上面列出的主要后缀之一，以及在语料库中遇到的所有Doublet的数据集，即>Townsend 1975; Švedova1980; Zemskaja 2015; Hénault＆Sakhno 2016等）。确定的因素包括基本名词和衍生物的语音，形态学，语义和词源特性，或与两者之间关系相关的特性。然而，除了对小词汇集的一些研究外，仍然缺乏对这种现象的观察。我们在本文中进行的研究是对俄罗斯代表形容词进行大规模分析的方向的第一步。我们的主要目标是构建强大的统计模型，以预测相关派生中的后缀的选择。特别是，我们从俄罗斯国家语料库中构建了两个不同的数据集：一般形容词的一般数据集，其中包含上面列出的主要后缀之一，以及在语料库中遇到的所有Doublet的数据集，即形容词在同一底座上用不同的后缀构建。实际上我们将表明的是，对双重组的研究可能会阐明系统的全球动态，特别是当这样的
