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信息加密是网络安全体系中重要机制之 一。信息加密的目的是为了保持信息的机密 性，使用恰当的加密标准将在计算机环境中 增加安全性。信息加密通过使用一种编码而 使存储或传输的信息变为不可读的信息，解 密是一个相反的过程。这些编码就是将明文 变成密文的加密算法或数学方法

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白松香 黄玉兰、 萌萝、白玉兰、榄香脂、水仙、如何使用本书 8 乳香、晚香玉、芳疗年表、卡奴卡、红花缅栀、光合作用 岩玫瑰、精油是如何形成的？、黑胡椒、单菇醇类、精油蒸馏过程、熏陆香、花梨木、气卦七轮与 贞节树、芳樟、其对应范围、芜萎、酯类、沉香醇百里香、精油化学结构图、罗马洋甘菊、侧柏醇百里香、精油成分属性表、快乐鼠尾草、龙脑百里香、苦橙叶、蜂香薄荷、单萜烯类、柠檬薄荷、玫瑰草、葡萄柚、真正薰衣草、波旁天竺葵、桔、醒目薰衣草、玫瑰天竺葵、苦橙、佛手相、大马士革玫瑰、柠檬、橙花、莱姆、苯基酯类、茶树、欧洲冷杉、黄桦、马郁兰、胶冷杉、白珠树、胡椒薄荷、西伯利亚冷杉、安息香、野洋甘菊、桂花、酚类、倍半菇烯类、紫罗兰、多香果、西洋蓄草、鸢尾草、中国肉桂、德国洋甘菊、锡兰肉桂、南木蒿、香豆素与内酯类、丁香、摩洛哥蓝艾菊、零陵香豆、神圣罗勒、没药、土木香、野马郁兰、穗甘松、园叶当归、冬季香薄荷、草、芹菜、印度藏茴香、蛇麻草、野地百里香、维吉尼亚雪松、醛类、百里酚百里香、依兰、柠檬香桃木、郁金、柠檬细籽、单菇酮类、姜、柠檬香茅、头状薰衣草、古巴香脂、柠檬尤加利、艾草、一枝黄花、山鸡椒、鼠尾草、柠檬马鞭草、牛脖草、倍半萜醇类、香蜂草、绿薄荷、檀香、小茴香、藏茴香、胡萝卜籽、万寿菊、岩兰草、氧化物类、樟树、广霍香、蓝胶尤加利、薄荷尤加利、谨逻木、澳洲尤加利、多苞叶尤加利、史密斯尤加利、樟脑迷迭香、科属索引、绿花白千层、马鞭草酮迷迭香、学名索引、白千层、香桃木、醚类、罗文莎叶、热带罗勒、月桂、龙艾、2 高地牛膝草、肉豆蔻、按油醇迷选香、洋茴香、PDO 豆蔻、茴香、穗花薰衣草、欧芹 道格拉斯杉、秘鲁香脂、甜罗勒、欧洲赤松、鹰爪豆、落叶松、银合欢、倍半菇酮类、黑云杉、桔叶、松红梅、杜松浆果、大高良姜、永久花、高地杜松、阿密菌、大西洋雪松 丝柏、香草、喜马拉雅雪松、格陵兰喇叭茶、摩洛哥玫瑰、大根老爵草、PDG 杜鹃、摩洛哥菜莉、马缨丹、欧白芷根、阿拉伯茉莉、印蒿

知识点： 钢结构施工详图的识读以及钢结构加工前的准备，钢零件及部件机具和方法，钢构件的焊接工艺和方法，钢构件的预拼装，钢结构成品检验、管理和包装。 教学目标：通过学习，使学生掌握钢结构加工制作的程序和方法，熟悉钢零件及部件加工的机具和具体方法，掌握钢结构焊接和预拼装，熟悉成品的检验与管理，以便以后在现场进行管理。 综合任务一 钢结构设计图与施工详图 综合任务二 钢结构加工前的生产准备 综合任务三 钢零件及钢部件加工 综合任务四 钢结构焊接 综合任务五 螺栓连接 综合任务六 钢结构构件的防腐与涂饰 综合任务七 钢构件的拼装 综合任务八 钢构件成品检验、管理和包装

为了降低硬件开销，越来越多的加法器电路采用传输管逻辑来减少晶体管数量，同时导致阈值损失、性能降低等问题。本文通过对摆幅恢复逻辑与全加器电路的研究，提出一种基于摆幅恢复传输管逻辑（Swing restored pass transistor logic, SRPL）的全加器设计方案。该方案首先分析电路的阈值损失机理，结合晶体管传输高、低电平的特性，提出一种摆幅恢复传输管逻辑的设计方法；然后，采用对称结构设计无延时偏差输出的异或/同或电路，利用MOS管补偿阈值损失的方式，实现异或/同或电路的全摆幅输出；最后，将异或/同或电路融合于全加器结构，结合4T XOR求和电路与改进的传输门进位电路实现摆幅恢复的高性能全加器。在TSMC 65 nm工艺下，本文采用HSPICE仿真验证所设计的逻辑功能，与文献相比延时降低10.8%，功耗延时积（Power-delay product, PDP）减少13.5%以上

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一、概述 零件的机械加工质量不仅指加工精度,而且 包括加工表面质量。 机械加工后的零件表面实际上不是理想的光滑表面, 它存在着不同程度的表面粗糙度、冷硬、裂纹等表面缺陷。 虽然只有极薄的一层(几微米~几十微米),但都错综复 杂地影响着机械零件的精度、耐磨性、配合精度、抗腐蚀 性和疲劳强度等,从而影响产品的使用性能和寿命,因此 必须加以足够的重视

刀片可分为正型和负型两种基本类型。正型 刀片：对于内轮廓加工，小型机床加工，工艺系 统刚性较差和工件结构形状较复杂应优先选择正 型刀片。负型刀片：对于外圆加工，金属切除率 高和加工条件较差时应优先选择负型刀片

作为对经典自适应控制改进的控制方法，多模型自适应控制是解决复杂的大范围参数不确定系统的一种有效途径，并在理论和实践中取得了丰富成果。依据控制器集的不同综合策略，其被分为多种类型，本文旨在对加权型的多模型自适应控制进行综述。加权多模型自适应控制的基本思路是采用“分而治之”的办法，离线建立多个局部模型和对应的多个局部控制器，在线加权融合各个局部控制器的控制输出，从而形成全局控制，是实现鲁棒自适应控制的一类重要方法。首先比较详细地介绍了加权多模型自适应控制研究的历史及现状，然后给出相关研究的新进展和一些观点，包括新的加权算法和相应的加权多模型自适应控制系统的稳定性结果等，最后指出未来的几个研究方向