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中国人工智能服务管理暂行办法2023（目录）...
第 3 章 服务规范 （第 9 条 至 第 15 条） 第 4 章 监督检查和法律责任 （第 16 条 至 第 21 条） 第 5 章 附 则 （第 22 条 至 第 24 条）
表格 G-639，信息自由/隐私法请求
USCIS 通常要求第三方请求者证明他们已获得记录主体的同意接收记录。或者，第三方请求者必须证明记录主体已去世，或以其他方式证明所请求的记录可能会被公开，例如当记录中没有隐私利益，或者记录中的公共利益超过主体的隐私利益时。如果记录主体的出生日期在提交此请求之前超过 100 年，则通常不需要记录主体的同意。寻求修改或更正与记录主体有关的记录的第三方请求者必须证明他们已获得记录主体的同意并且他们代表记录主体行事。
与中华人民共和国有关的网络行为者隐藏在......
2023 年 9 月 27 日——调查（FBI）、美国网络安全和基础设施安全局（CISA）、... [3] NSA，《网络基础设施安全指南》，https://media.defense...
一个精确的量子隐子群算法和...
我们针对 Z nmk 中的隐子群问题提出了一个多项式时间精确量子算法。该算法使用模 m 的量子傅里叶变换，不需要对 m 进行因式分解。对于光滑的 m ，即当 m 的素因数为 (log m ) O (1) 时，可以使用 Cleve 和 Coppersmith 独立发现的方法精确计算量子傅里叶变换，而对于一般的 m ，可以使用 Mosca 和 Zalka 的算法。即使对于 m = 3 和 k = 1，我们的结果似乎也是新的。我们还提出了计算阿贝尔群和可解群结构的应用程序，它们的阶具有与 m 相同（但可能是未知的）素因数。可解群的应用还依赖于 Watrous 提出的用于计算子群元素均匀叠加的技术的精确版本。
父母的家庭教育权和隐私法指南
ferpa是一项联邦法律，由美国教育部（部门）的学生隐私政策办公室（SPPO）管理。ferpa保护“教育记录”，这些记录通常定义为与学生或由教育机构或机构或为机构或机构行事的一方维护的记录。“教育机构或机构”，以下称为“学校”，通常是指学区，公立小学或中学或专上教育机构，例如大学或大学。对“教育记录”的定义也有一些豁免，例如执法部门记录和唯一的所有权记录。更多信息可在https://studentprivacy.ed.gov/faq/what what records-are-aare-verpaed-ferpa上获得。
SNOVA签名方案的隐底分析
对于多元签名方案，公共密钥的大小主要取决于变量的数量，方程数和有限字段的大小。取决于不同的影响因素，有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计，而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[23]基于以下事实：公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这意味着可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分，公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸，方程数和有限端的大小。请注意，该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥，而在扩展字段上定义了签名和消息空间，请参见[5]中的luov。，但其几个参数被Ding等人打破了。[12]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中，他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间，以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数，例如QR-UOV [15]，Mayo [3]，Snova [28]。QR-UOV [15]的作者在扩展场上构建了油空间，然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中，另请参见[18]。[16]。在基本场上定义了签名和消息空间。BAC-UOV [25]与QR-UOV相似，但Furue等人打破了。对于蛋黄酱[3]，它们通过搅动油和醋地图P：f n
一种新颖的方法，可以使用深度学习技术在电子商务中使用隐式产品属性来预测消费者行为
摘要：拟议的模型提出了一种新的方法，用于通过深度学习技术使用隐式产品属性来预测消费者的行为。现有作品仅关注特定会议上消费者的购买意图。他们不关注产品的隐式特性和消费者执行的行为。该模型通过消费者的行为从查看产品，将产品添加到购物车中并最终购买产品来提取对产品的宝贵见解。本研究考虑的关键变量是基于消费者和产品的观点。隐含的产品属性（例如客户对产品的偏爱，对产品质量的看法）以及购买产品的行动生成各种数据进行分析。这些输入可以准确地预测购买产品时消费者的行为。提出了一种新型的CPCPA方法来计算开发模型的预测分数。然后，进行了对深度学习的比较分析以及对同一数据集的机器学习成果进行的，并且由此产生的指标证明，开发的深度学习模型在性能方面优于表现。非常清楚的深入分析和对消费者行为的理解将支持公司建立解决方案，从而提高业务成果。
锂离子电池电化学模型的数值离散方法的比较性能分析
这项研究评估了锂离子蝙蝠模型的数值离散方法，包括有限差异方法（FDM），光谱方法，PAD“近似和抛物线近似值。评估标准是准确性，执行时间和内存使用量，以指导用于电化学模型的Numerical离散方法的选择。在恒定的电流条件下，FDM显式Euler和runge-kutta方法显示出明显的错误。FDM隐式Euler方法通过更多的节点提高了准确性。光谱法实现了5个节点的最佳准确性和转化。FDM隐式Euler和光谱方法都显示出较高的电流的误差减少。pad´e近似具有较大的误差，随着较高的电流而增加，而抛物线方法的误差高于收敛的光谱和FDM隐式Euler方法。执行时间比较显示抛物线方法是最快的，其次是PAD´E近似。频谱方法的表现优于FDM方法，而FDM隐式Euler是最慢的。记忆使用量对于抛物线和PAD´E方法是最小的，对于FDM方法中等，对于光谱方法而言最高。这些发现提供了在锂离子电池模型中选择适当的数值离散方法的见解。