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VASP价值主张：虚拟资产服务提供商.pptx
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证据基础和优势的性质，营养和健康主张领域的挑战和建议：营养科学院的职位论文
摘要营养和健康索赔法规对健康索赔的规定主要是为了保护消费者免受不可证实的索赔，以确保索赔准确并获得高质量的科学证据来证实。在该立场论文中，营养科学院独特地认识到独立科学家对欧洲基础上主张的证据的透明，严格的科学评估的优势，这是英国现在独立采用的一种方法。进一步的优势是风险评估与风险管理的分离，以及对提交索赔人员的广泛指导。尽管如此，在评估科学证据和环境方面仍存在四个主要挑战：（i）定义健康的人群，（ii）对食品进行疗效试验，（iii）开发出明确定义的生物标志物以进行某些试验结果，（iv）确保与公认的营养原则保持一致的食品含义是一致的。尽管该法规旨在保护消费者免受伤害，但我们从消费者研究中确定了一些挑战：（i）更容易理解一些健康主张的措辞，以及（ii）理解涉及营养或健康索赔产品的误解的含义。提出了克服这些挑战的建议。此外，该学院建议与有关规定中第12（c）条的国家机构进行对话。这应该进一步阐明GB指南，以避免卫生专业人员与未经训练的“影响者”之间目前的非级别竞争环境，这些卫生专业人员没有涵盖有关商业通信中作者ISED主张的交流。
一些关于植物结束的主张……但是今天植物学是什么？
摘要在对植物兴趣越来越高的时期，一个重大挑战在于有效地传达植物学的本质：它到底包括什么？谁是植物学家？，植物园与其他类型的花园有何不同？提出了解决这些问题的精致定义，这些定义说明了植物学，农艺学和医学领域之间的模糊界限。通过在三元图中代表这三个学科，我建议将植物学定义为一门生物学学科，其中研究具有基本植物科学的主要成分（> 50％）的组成部分 - 此处被称为“植物学三角形”。在这种情况下，植物学家可以定义为专业或科学家，其主要研究基础研究与植物生物有关。因此，植物园是一个专门基于基础研究基础的科学原理的植物耕种，保护，研究和展示的空间。学科之间的重叠有助于清楚地定义植物学家的沟通困难，尤其是与农艺师或医生等专业人士相比。这些领域之间缺乏独特的界限可能会导致公众误解植物学及其从业者。因此，人们可能会向不一定在植物学中有坚实基础的“专家”寻求建议。同样，植物园通常被公众认为仅仅是美学空间，类似于菜园或公园，而不是科学驱动的机构。传播精致的定义可以帮助弥合公众对植物学作用的理解的差距，从而更加清楚地欣赏了对这个基本科学领域的认识。
基于属性的阈值发行匿名代币及其应用于Sybil抗性的自我主张身份
摘要。自我主张身份（SSI）系统使用户在访问数字和真实世界资源时（很大程度上）建立并验证其身份，以作为以用户为中心的身份管理的有希望的隐私保护SO。Maram等人的最新工作。提出了保护隐私的SYBIL分散的SSI Sys-Tem candid（IEEE S＆P 2021）。虽然这是一个重要的步骤，但显着的缺点破坏了其功效。其中最重要的两个是以下内容：首先在一个恶意发行人的情况下，无法实现的无链性破坏。第二，它引入了交互性，因为用户必须每次与发行人进行通信，以收集旨在用于与应用程序交互的情况。这是SSI的目标，其目的是使用户完全控制其身份。本文首先介绍了基于公开可验证的属性阈值匿名计数令牌（TACT）的概念。与局限于集中设置的最新方法（Benhamouda等，Asiacrypt 2023）不同，TACT在分布式信任环境中运行。伴随着正式的安全模型和可证明的安全插入，Tact引入了代币发行的新颖维度，我们认为这具有独立的利益。接下来，该纸张利用拟议的TACS方案来构建有效的SYBIL SSI系统。该系统支持各种功能，包括阈值发行，不可链接的多个人选择性披露以及提供恒定尺寸凭证的非交互性，不可转移的凭证。规定的结构得到了严格的安全定义和证明的支持。最后，我们的基准结果表明，与坦率的所有发行人相比，我们的建筑物的效率提高了效率，并降低了可以与所有发行人并行运行的一轮亲公司。
国会是否可以使用固有藐视法庭罪来惩罚那些根据总统的主张而扣留传票材料的行政部门官员
2024 年 5 月 16 日，总统主张对美国众议院司法委员会和监督和问责委员会（“委员会”）传唤的材料的行政特权，并指示您不要出示这些材料。您遵守了总统的指示。一名众议院议员提出决议，该决议将判定您藐视法庭，并命令众议院警卫官逮捕您，或指示众议院议长对您处以每天 10,000 美元的罚款，直到您遵守委员会的传票。参见 HR Res. 1205, 118th Cong. (2024); HR Res. 1344, 118th Cong. (2024)。规定对您处以每日罚款的决议已提交众议院但未获通过。参见 170 Cong. Rec. H4609（2024 年 7 月 11 日每日版）。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
我们对拥抱脸有什么了解？对定性主张的系统文献综述和定量验证
随着从头开始发展深度学习（DL）模型的规模和成本继续上升，工程师越来越多地转向将开源预培训模型（PTMS）作为一种具有成本效益的替代品[30]。PTM注册机构通过提供包括预培训的权重，配置和文档的软件包来促进开源模型的重复使用[28]。拥抱面已成为PROMENT PTM注册表，与NPM和PYPI等传统软件注册机构的普及相当[28]。了解PTM注册表的特征，例如拥抱面孔是支持在这种新兴环境下有效和有效的软件重用的关键。先前的研究在将PTM注册机构与传统软件包注册表进行比较方面取得了长足的进步，并提出了诸如碳排放，模型选择和漏洞之类的问题[14，28，32]。但是，没有系统的文献综述描述了当前知识的状态。此类评论通过提供研究议程来推进该领域。我们的研究以三种方式做出了贡献。首先，我们对PTM注册表的知识进行了首次系统评价。第二，我们提出了现有定性见解的定量指标，从而对现有关于PTM注册表的现有索赔进行了更强大的验证。最后，我们通过定量分析来验证或挑战以前的定性见解。如图1所示，我们的方法有两个部分。首先，我们进行了系统的文献综述（SLR），以提取有关拥抱面孔的现有知识（索赔）。第二，我们确定未量化和量化较低的索赔，并使用现有数据集提供指标和测量。我们的SLR提取了关于拥抱面的12个不同主张，其中4个缺乏大规模的定量证据。定义指标后，我们以大规模的方式支持其中2个；和
价值主张和商业模式画布
• 步骤 1：有兴趣的参与者需要在以下链接填写注册表。 • 在线注册：https://tinyurl.com/SLAP2024 • 步骤 2：付款细节将与成功完成验证过程的候选人分享。仅在确认支付注册费后才可参加 注： • 更多详情：https://www.venturecenter.co.in/socialinnovations/events/ • 注册和最终付款截止日期 一旦 10 个席位已满或研讨会开始前 4 天（以较早者为准），注册将关闭 • 在任何情况下，已支付的费用均不可退还且不可转让 • 组织者保留接受、拒绝或延迟注册的权利，以优化团体组成，从而最大限度地提高所有参与者的学习效果
主张针对人与世系统应用的反馈控制
摘要 - 本文提出了针对人地球系统（HESS）的反馈控制，它本质上是捕获人与自然之间相互作用的复杂系统。HES研究中最近的关注是针对制定旨在实现环境和社会目标的降低气候变化和适应策略的。但是，现有方法在很大程度上依赖于HES模型，HES模型本质上由于系统的复杂性而遭受了不准确的损失。此外，对于优化任务，过于详细的模型通常被证明是不切实际的。我们提出了一个从反馈控制策略继承的框架，即对模型错误的鲁棒性，因为使用从现场检索的测量结果减轻了不准确性。该框架包括两个嵌套的控制回路。外循环计算HES的最佳输入，然后由在内部循环中控制的执行器对其进行实现。还确定了应用程序的潜在字段，并提供了一个数值示例。