nist-300-83D-(Galois Counter Mode (GCM)) Recommendation for Block Cipher Modes of Operation: Galois/Counter Mode (GCM) and GMAC

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红河CMIP5偏差校正和缩小 用于越南红河流域的CMIP5预测的偏差校正和经验统计缩减的Python和R代码。 进行了CMIP5预测的偏差校正和缩减，以支持： 奎因（Quinn JD），里德（Reed PM），朱利安尼（Giuliani M），卡斯特雷蒂（Castelletti A），奥勒（Oyler JW），尼古拉斯（Nicholas）RE。 2018。探讨改变季风动力学和人为压力如何对防洪，水力发电和农业供水的多水库管理提出挑战。 水资源研究。 DOI： 偏差校正方法 我们使用（ al.2015）的改进的等距分位数匹配（EDCDFm）算法（ al.2010）的变体来对越南红河的CMIP5投影进行校正。 提供了EDCDFm的红河变化的详细信息 降级方法 我们使用（ al.2014）描述的构造类似物方法的一种变体来缩小越南红河的CMIP5投影。 我们的改进方法称为具有单一异常模拟

NEX-GDDP数据集介绍： The NEX-GDDP dataset includes downscaled projections for RCP 4.5 and RCP 8.5 from the 21 models and scenarios for which daily scenarios were produced and distributed under CMIP5. Each of the climate projections includes daily maximum temperature, minimum temperature, and precipitatio

AES128-GCM AES 的 C 语言中 128 位的基本实现和 Galois Counter Mode 的操作模式。

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反事实零射击和开放式视觉识别 该项目为我们的CVPR 2021论文《反事实零热和开放集视觉识别》提供了实现，我们在本文中提出了基于事实的二进制可见/不可见分类器（GCM-CF），用于零热学习（ZSL）和开放集识别（OSR）。 此回购包含 ZSL：强二进制可见/不可见分类器，可与任何ZSL方法即插即用 ZSL：与TF-VAEGAN，RelationNet，GDAN，CADA-VAE，LisGAN，AREN集成 OSR：使用5个固定的随机种子完成基于MNIST，SVHN，CIFAR10，CIFAR + 10，CIFAR + 50的OSR代码 OSR：Softmax，OpenMax，CGDL的强基准（F1分数） OSR：实施我们的GCM-CF 有关技术细节，请参阅： 反事实零射击和开放式视觉识别 ， ，，，*平等贡献IEEE 2021年计算机视觉和模式识别会议（CVPR） 用法 请分别参考Z

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