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World File Search System时代
ascon：轻巧密码学的新时代
摘要本章重点介绍了ASCON加密算法，该算法是一种轻巧的加密协议，专门设计用于适合具有限制资源的环境，例如物联网设备和嵌入式系统。该分析是在Ascon-128，Ascon-128a和Ascon-80PQ变体上进行的，突出了它们对不同安全和运营必需品的适当性。在各种数据尺寸（1KB，10KB，100KB和1000KB）上测量了诸如加密和解密时间，记忆消耗和吞吐量之类的主要性能指标。通过此分析，很明显，无论数据大小如何，Ascon在加密和解密中都非常稳定，有效地表现，因此，在一致的处理时间是一个重要考虑因素的系统中，可以轻松地依靠它。研究还发现，解密过程中的记忆使用量始终高于加密过程中的记忆使用情况。对于记忆敏感的应用，需要考虑此因素。至于吞吐量，该算法在解密较小的文件和较大文件的加密方面表现出了更好的结果。得出结论，Ascon算法轻巧且非常有效，这使其成为受约束环境的合适选择。关键字：时代，密码学，算法。
帮助工人适应转型时代的变化
，但我们不能忽略另一个大趋势：气候变化。越南工人越来越意识到气候变化如何影响其工作，并期望雇主采取行动，这一问题从去年的55％上升到65％。这表明对有意义的变化的需求不断增长。
可解释的脑时代预测的原型学习
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测，但是这些预测主要是为分类任务而设计的，尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此，在这项工作中，我们介绍了专家：专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值，我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异，并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的，其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此，这提供了一个基于示例的解释，并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型：成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能，同时洞悉模型的推理过程。
2024年7月 第6期 从“人工智能时代的知识产权研究会中期报告”看日本对基于人工智能技术发展的发明的保护 户崎健二 近藤昌弘 羽鸟隆宏
关于发明人资格问题，中期报告指出，一般认为，一个人要想成为“发明人”（或共同发明人），必须对发明中独特的部分（即，在现有技术中不存在的部分，并且是解决该发明所特有问题的手段的基础）的完成做出创造性贡献。中期报告还指出，单纯的管理者、助手或赞助人不被视为发明人，法院判决也采用了类似的标准来确定“发明人”的身份（第 84 页）。中期报告还指出，根据日本《专利法》的相关规定，只有自然人才能成为“发明人”（第 84-85 页）3。鉴于这些考虑，中期报告指出，当人工智能用于协助完成一项发明时，“根据传统观点，发明人是对发明的独特部分完成作出创造性贡献的人，发明人应该是相关自然人。”（第 85 页）。
欧盟电池储能已准备好迎接光明时代 - Ember
丰富的可再生能源发电将成为欧盟的一大资源，但现在需要仔细规划系统才能充分发挥其优势。 Ember 模型表明，到 2030 年，风能和太阳能发电量可能超过所有成员国的需求 183 TWh，这相当于波兰 2023 年的电力消耗，约占去年欧盟化石天然气发电总量的 40%。如果欧盟国家能够及时转移这些过剩电力，使用储能或空间、使用互连器来取代化石天然气发电，它们将减少对进口天然气的依赖，并避免 90 亿欧元的天然气购买成本。
引用fang W，Yuan X，Li W，Seery S，Chen G，Cai Z，Huang Z，Wang X，Wu W，Chen Z，Li Y，Wu S和Chen y，wu s and Chen Y（2023）过度体重增加发病时代和
生活方式随着经济繁荣的增加而发生了重大变化，尽管这些变化并不总是积极的。我们目睹了一种2型糖尿病大流行，与久坐的生活方式和体重增强密切相关。但是，类型1的患病率也在上升。糖尿病已成为印度和中国的主要公共卫生关注，那里的经济发展已经大大，世界人口中有几乎居住。仅在中国，超重/肥胖成年人的患病率分别为34.3％和16.4％（1，2）。也许更令人震惊的是儿童肥胖的普遍性正在迅速上升（3，4）。巧合的是，糖尿病的患病率从2007年的9.7％迅速增加到2017年中国成年人的11.2％（5）。因此，必须特别注意中国的体重增加和肥胖个体，因为糖尿病会给政府和个人带来巨大的经济负担，这些人不仅遇到了众所周知的宏观和微血管并发症，而且还会遇到抑郁症，焦虑症，并且经常遇到抑郁症，并且频繁地死亡（6，7）。在更发达的社会中，体重增加过多和肥胖被广泛接受为糖尿病的危险因素。然而，存在遗传差异和生活方式因素，导致胰岛素抵抗，因此糖尿病的患病率在国籍和种族内部变化（8）。中国研究人员认为，需要多个部门的努力来解决中国的糖尿病流行。但是，这些努力一定不能完全反应。我们需要制定基于证据的预防策略来解决这个日益增长的问题。症状前糖尿病病例与遇到症状的患者之间的分界尚不清楚，尤其是对于公众而言。For example, people may attribute fatigue and macro and micro-vascular issues to ageing rather than being signs of diabetes which should initiate health seeking behaviors.Given the magnitude of the clinical iceberg in China, this is not always the case and so we, as a global community must learn about the differences between and within nationalities in order to identify (and intervene) pre-symptomatic cases.Two studies from Kailuan cohort found that hypertension and diabetes mellitus are risk factors for developing cardiovascular diseases (CVD), which were different across different onset ages in China ( 9 , 10 ).Further research has suggested that the age at which obesity onsets may be related to the development of cardiovascular diseases and certain cancers ( 11 , 12 ).
e0025关于NEP奇数学期计划2024-25.pdf vko'; d lwpuk 校园考试时间表（奇数SEM）2024-25 医疗保健新时代的药物创新 b'' 入学手册2024-25 最终SBS chhatrapati shahu ji ji maharaj大学，坎普尔 NEP甚至学期考试方案。 2023-24 dk; kzy; kki
1 Biotechnology 2504000053 Afjal Ansari imtiyaz ansari 49 70 1 2 biotechnology 2504000052 prenna tandon tandon tandon pradeep tandon 48 70 2 3 biotechnology 25040037 Khushi Shukla Anand Shukla 42 70 3 4 Biotechnology 2504000038 Bhupendra Kumar Jalam Singh 38 70 4 5 Biotechnology 2504000042 Vishwajeet Singh Manoj Kumar Singh 38 70 5 6 Biotechnology 2504000051 Satish Kumar Ramesh 38 70 6 7 Biotechnology 2504000022 Rubeena Abbas Sayed Ateek Abbas 37 70 7 8 Biotechnology 2504000023 Sohan Lal Srivastava Gopal Ji Srivastava 36 70 8 9 Biotechnology 2504000050 Aryan Varma Ashok Kumar先生36 70 90 9 10 Biotechnology 2504000043 Shreya Kushwaha Shishir Shishir Kushwaha Shishir Kushwaha 34 75 Kanaujia 33 70 11 Biotechnology 2504000024 Rukhsar Mohd Zahor 32 70 12 13 Biotechnology 2504000030 Subhankar Bhunia Tarun Bhunia 32 70 13 14 Biotechnology 2504000031 Riya Saini Hari Kumar Saini 32 70 14 15 Biotechnology 25040000466 Pallavi Srivastava Mahendra Kumar Srivastava 31 70 15 16生物技术2504000029 ????????????????????????????29 70 16 17 Biotechnology 2504000034 Manisha Singh Manoj Kumar Singh 28 70 17 18 Biotechnology 2504000025 Monika Surya Prakash 28 70 18 19 Biotechnology 25040033 Vivek Singh Shyam Kumar 28 70 19 20 Biotechnology 2504000027 Prienshu Singh Jagannath Prasad 25 70 20 21生物技术2504000039 Shanya Malviya Santosh Kumar Malviya 22 21 22 22生物技术2504000036 PRIYAM SRIVASTAV VINOD SRIVASTAV先生Vinod Srivastav 22 70 22 22 22 Suresh Kumar 20 70 24
新时代 ADR 简略规则和程序
New Era ADR（“ New Era ”）处理低金额争议，此类争议适用于交易双方需要一种极具成本效益的方法，在短时间内达成具有法律约束力的解决方案。从根本上讲，此类争议 (1) 不需要大量文件，所有必要证据均可轻松获取并上传到平台（定义如下），(2) 不涉及任何门槛或决定性问题，以及 (3) 不涉及当事人之外的重要证词（以下简称“简易争议”）。简易争议的例子包括但不限于电子商务网站/数字市场上两个第三方之间的争议、低金额消费者争议（例如，索赔金额低于 3,000 美元）、两个个人之间的简单点对点争议以及其他类似索赔。简化争议不包括任何一般商业或雇佣争议，或不符合此处简化争议标准的消费者争议（此类争议仍受新时代 ADR 规则和程序的约束）。简化争议的定义包含在下文第 1(a) 节中。
OpenEQA：基础模型时代的具体问题回答
我们提出了一种现代的体现问题答案（EQA），这是理解环境足以以自然语言回答问题的任务。代理可以通过借鉴情节记忆来实现这种理解，就像在移动机器人的情况下一样，由代理商在智能眼镜上示例或积极探索环境。我们使用OpenEQA（用于EQA的第一个开放式基准基准数据集）伴随着我们的配方。OpenEQA包含超过180个现实环境提取的1600多个高质量的人类生成的问题。除了数据集外，我们还提供了一种自动LLM驱动的评估协议，该协议与人类判断具有良好的相关性。使用此数据集和评估协议，