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年度密西西比州健康差异和不平等报告
年龄调整：允许统计学家比较正态分布的种群的方法。例如，一个人口特别多的州会出现更多的疾病，因此年龄调整后的健康结果使统计学家可以标准化此类差异。3频率：人群中属性或健康结果的发生量或数量。4健康差异：一种特定类型的健康差异，与社会，经济和/或环境劣势密切相关。健康差异会不利地影响基于种族或种族群体的系统上遇到更大障碍的人群；宗教;社会经济地位；性别;年龄;心理健康；认知，感觉或身体残疾；性别取向或性别认同；地理位置；或其他与歧视或排斥有关的特征。2健康公平：为所有人提供最高水平的健康水平。实现健康公平要求以重点和持续的社会努力对每个人进行平等评价，以解决可避免的不平等，历史和当代不公正现象，并消除健康和医疗保健差异。2发病率：衡量新的疾病，伤害或其他健康状况的频率，每个时间范围都明确表示。发病率计算为指定期限内的新病例数，除以平均人群（通常是中期）或人口处于风险的累积时间。3患病率：给定人群中案件或属性的数量或比例。3比例：分子包含在分母中的比例；零件与整体的比率为“小数分数”（例如0.2），分数（1/5）或百分比（20％）。3速率：每单位时间单位中定义的人口中发生事件的相对频率的表达，该表达方式为指定期间的新病例或死亡人数除以人员时间或平均人群。3受访者的规模：对调查项目或问题的回答人数。反应偏见：受访者回答一个不正确的问题，而是以他/他认为对面试官感到满意的方式的认知偏见。
电解槽灵活性的价值
灵活性的价值显著降低了电解氢气的平准化成本 (LCOH)，在不同情况下平均降低了 1 欧元/千克氢气。为了实现潜在的降低，电解厂必须能够增加输入电力（越快，潜力越大），并且需要额外的电解能力。当最小化 LCOH 时，与仅考虑隐性灵活性相比，在包括显性灵活性服务收入的情况下，电解厂的容量系数通常会进一步降低，而加权电价则会上升。原因是显性服务的收入足以抵消电价上涨和投资成本增加的影响，包括电解能力和存储。隐性灵活性的价值也很重要。电价波动越大，这种影响就越大，因为如果在最便宜的时段使用，电解消费的加权电价可以大幅降低。同样，原因是隐性灵活性带来的加权电价下降足以抵消电解能力和存储投资成本增加的影响。氢气消耗过程中的储存或灵活性是必需的，因为最低公分母将受到限制。相反，当拥有无限和免费的储存（即管道）时，灵活性的价值会显著增加，这使灵活消费更加灵活，从系统角度来看，有助于整合不稳定的可再生能源。本报告清楚地表明，通过投资额外的电解能力（必要时投资氢气储存以释放灵活性）来实现最低的LCOH，以充分利用灵活性的价值，而普遍预期的满负荷小时数约为6000小时或更长。然而，随着投资成本的增加和风险的增加，存在着一个巨大的困境。要利用隐性灵活性的价值，必须接触日前和日内电价的变化。传统的PPA和其他类型的对冲策略限制了提供隐性灵活性的动机，除非平衡方重视这一点。同样，要利用显性灵活性的价值，就不能避免暴露于显性灵活性市场的变化。一般来说，TSO 采购的显性灵活性服务的市场设计正朝着更短的市场时间单位 (MTU) 和运营前一天拍卖的方向发展。因此，应将潜在的优势与增加的风险进行彻底比较。这一点再怎么强调也不为过。在一个模型中分析了灵活性的价值及其对 LCOH 的影响。它们对输入数据的变化很敏感，即日前电价和明确灵活性产品的市场价格。具体而言，这两者具有很高的不确定性，因为它们
论量子随机预言模型中时间锁难题的（不）可能性
时间锁谜题 (TLP) 允许谜题生成器 Gen 高效地为解决方案 s 生成谜题 P ，这样，即使对手使用多台计算机并行运行，将谜题 P 解回 s 也需要更多的时间 。TLP 允许“向未来发送消息”，因为它们只在解算器花费大量时间时才允许“打开信封” P 。Rivest、Shamir 和 Wagner [RSW96] 的工作都提出了时间锁谜题的构造，并介绍了此类原语的应用。它们的构造基于这样一个假设：即使使用并行计算，也无法加快对 RSA 合数模整数的重复平方，除非知道合数的因式分解，在这种情况下他们可以加快该过程。因此，谜题生成器可以通过捷径“解决谜题”来找到解决方案，而其他人则被迫遵循顺序路径。 [ RSW96 ] 的工作还建议将 TLP 用于其他应用，如延迟数字现金支付、密封投标拍卖和密钥托管。Boneh 和 Naor [ BN00 ] 通过定义和构造定时承诺并展示其在公平合约签署等应用中的用途，进一步证明了此类“顺序”原语的实用性。最近，时间锁谜题有了更多的应用，如非交互式非可延展承诺 [ LPS17 ]。尽管它们很有用，但我们仍然不知道如何基于更标准的假设（尤其是基于“对称密钥”原语）构建 TLP。人们可能会尝试使用单向函数的求逆（比如，指数级困难）作为解谜的过程。然而，具有 k 倍并行计算能力的对手可以通过将搜索空间仔细分成 k 个子空间，将搜索过程加快 k 倍。将对称基元视为其极端（理想化）形式，人们可以问随机预言是否可用于构建 TLP。预言模型（尤其是随机预言模型）的优点在于，人们可以根据向其提出的查询总数轻松定义信息论时间概念，还可以根据算法向预言提出的查询轮数定义并行时间概念。这意味着，向预言并行提出 10 个查询只算作一个（并行）时间单位。Mahmoody、Moran 和 Vadhan [MMV11] 的工作通过排除仅依赖随机预言的构造，为从对称基元构建 TLP 提供了强大的障碍。具体而言，已经证明，如果谜题生成器仅向随机预言机提出 n 个查询，并且该谜题可以通过 m 个预言机查询（诚实地）解决，那么总有一种方法可以将解决过程加快到仅 O(n) 轮查询，而总查询次数仍然是 poly(n, m)。请注意，查询总数的多项式极限是使此类攻击有趣所必需的，因为总是有可能在一轮中提出所有（指数级的） oracle 查询，然后无需任何进一步的查询即可解答谜题。 [ MMV11 ] 的攻击实际上是多项式时间攻击，但如果有人愿意放弃该特性并只瞄准多项式数量的查询（这仍然足以排除基于 ROM 的构造）他们也可以在 n 轮中实现它。受量子密码学领域发展的启发，密码系统的部分或所有参与方可能会访问量子计算，我们重新审视了在随机 oracle 模型中构建 TLP 的障碍。Boneh 等人的工作 [ BDF + 11 ] 正式引入了具有量子访问的 ROM 扩展。因此，我们可以研究量子随机预言模型中 TLP 的存在，其中谜题生成器或谜题解决器之一（或两者）都可以访问量子叠加中的随机预言。这引出了我们的主要问题：