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NIOSH 对帕妥珠单抗在 NIOSH 医疗机构危险药物清单上的最终重新评估决定
NIOSH 已决定将帕妥珠单抗从 NIOSH 危险药物名单中移除。帕妥珠单抗在职业暴露期间造成的危害很小，因为预计帕妥珠单抗具有较低的全身生物利用度，这限制了在会导致胎儿伤害的水平下进行必要的重复全身暴露的机会。预计帕妥珠单抗在吸入、皮肤或口服暴露后具有非常低的全身生物利用度。意外的职业性经皮暴露不太可能提供单次足够的剂量或重复次数足以达到显著的人体剂量。生物利用度的缺乏和员工接触有害剂量的可能性可能会将潜在职业暴露相关的危害降至最低。帕妥珠单抗的数据并未提供胚胎-胎儿致死率、肾发育不全、肾脏发育受损、羊水不足或其他发育毒性发生率增加的无不良作用水平 (NOAEL)。然而，单次最坏情况的接触不太可能导致观察到的最敏感的健康影响，即羊水过少或其他观察到的影响。对于羊水过少的发生，最坏情况的接触可能需要在妊娠中期和晚期持续或频繁重复。虽然工人可能会吸入单次最坏情况的剂量，但这种情况不太可能频繁重复，以至于产生足够大的剂量来对胎儿造成伤害。
气候变化影响和适应工具
•不同气候模型提供了许多气候预测。•ClamoCast中包括10个气候模型预测。•不同的气候模型显示出不同的气候预测。•在此阶段不可能了解最佳或最坏的模型。•您不能问哪个最好？•气候模型不确定性
有效的逆增强学习而不复合错误
逆增强学习（IRL）是一种模仿学习的政策方法（IL），使学习者可以在火车时间观察其行动的后果。因此，对于IRL算法，有两个看似矛盾的逃亡者：（a）防止阻塞离线方法的复合误差，例如诸如避免克隆之类的方法，并且（b）避免了强化学习的最坏情况探索复杂性（RL）。先前的工作已经能够实现（a）或（b），但不能同时实现。在我们的工作中，我们首先证明了一个负面结果表明，没有进一步的假设，没有有效的IRL算法可以避免在最坏情况下避免复杂错误。然后我们提供了一个积极的结果：在新的结构条件下，我们将奖励态度不足的政策完整性称为“奖励”，我们证明有效的IRL算法确实避免了犯错的错误，从而为我们提供了两个世界中最好的。我们还提出了一种使用亚最佳数据来进一步提高有效IRL算法的样本效率的原则方法。
MR-MAP热稳定性
评估必须涉及稳定性数据的统计分析，以确定批准的长期存储条件和CTC暴露的衰减率，这考虑了最坏情况下的情况，在这种情况下，计划的暴露在疫苗范围内发生在疫苗生命范围内，这些疫苗批次填充了或接近最小释放效力（MRP）。
量子态的计算不可区分性及其密码应用∗
我们引入了一个区分两个特定量子态的计算问题作为一个新的加密问题，以设计一个可以抵御任何多项式时间量子对手的量子加密方案。我们的问题 QSCD ф是区分两种具有有限度对称群上的隐藏排列的随机陪集态。这自然概括了计算密码学中两个概率分布之间常用的区分问题。作为我们的主要贡献，我们展示了三个加密属性：(i) QSCD ф具有陷门属性；(ii) QSCD ф的平均情况难度与其最坏情况难度一致；(iii) QSCD ф在最坏情况下的计算难度至少与图自同构问题一样困难。这些加密属性使我们能够构建一个量子公钥密码系统，该系统很可能抵御多项式时间量子对手的任何选择明文攻击。我们进一步讨论了 QSCD ffi 的泛化，称为 QSCD cyc ，并引入了一种依赖于 QSCD cyc 的加密属性的多位加密方案。
![arxiv：2502.17010v1 [cs.cr] 2025年2月24日](/simg/d\dc3f4ff72e08d9d7acaab4a273e615f4f66a9332.webp)
arxiv：2502.17010v1 [cs.cr] 2025年2月24日
摘要。在本文中，我们证明，在概率多种多样的时间缩短下，超代血质的同学概率（同态），内态环问题（末端）和最大秩序问题（maxorder）是等效的。基于同一的密码学建立在这些问题的假定硬度上，它们的互连是密码系统的设计和分析的核心，例如SQISIGN数字签名方案。以前已知的减少依赖于未经证实的假设，例如普遍的Riemann假设。在这项工作中，我们提出了无条件的减少，并将此等效网络扩展到计算两个超椭圆形曲线（Hommodule）之间所有同源性晶格的问题。对于加密应用程序，需要平均而言，对于随机实例来说，计算问题平均要困难。众所周知，如果ISEGEN很难（在最坏的情况下），那么对于随机实例就很难。我们通过证明在最坏的情况下很难证明任何上述经典问题都很难扩展，那么所有这些问题平均都很难。特别是，如果存在均质的硬实例，则平均而言，所有等级，终端，最大端阶和Hombyule都很难。
量子多数投票
多数表决是放大正确结果的基本方法，广泛应用于计算机科学及其他领域。虽然它可以放大具有经典输出的量子设备的正确性，但量子输出的类似程序尚不清楚。我们引入量子多数表决作为以下任务：给定一个乘积状态 | ψ 1 ⟩⊗· · · ⊗| ψ n ⟩，其中每个量子位处于两个正交状态 | ψ ⟩ 或 | ψ ⊥ ⟩ 之一，输出多数状态。我们表明，该问题的最佳算法在最坏情况下可实现 1 / 2 + Θ ( 1 / √ n ) 的保真度。在至少 2 / 3 的输入量子位处于多数状态的情况下，保真度增加到 1 − Θ ( 1/ n )，并且随着 n 的增加而趋近于 1。我们还考虑了更普遍的问题，即在未知量子基中计算任何对称且等变的布尔函数 f : { 0, 1 } n →{ 0, 1 }，并表明我们的量子多数表决算法的泛化对于此任务是最佳的。广义算法的最优参数及其最坏情况保真度可以通过大小为 O ( n ) 的简单线性程序确定。该算法的时间复杂度为 O ( n 4 log n )，其中 n 是输入量子比特的数量。
经济状况2020-21：宏观视图
如第1卷第1章所示，在大流行开始时实施的强烈锁定 - 当印度只有100例确认的案件 - 以多种方式表征了印度的独特反应。首先，政策响应是由流行病学和经济研究的发现驱动的。具体而言，该政策面临着关于大流行的潜在传播的巨大不确定性，该政策在Hansen and Sargent（2001）中实施了诺贝尔·普雷尔（Nobel-Pribe）的胜利研究，该研究建议在最坏情况下以最小化损失的方式进行一项政策。面临着空前的大流行，人类生命的丧失捕捉到了这种最坏的情况。此外，流行病学研究强调了最初，严格封锁的重要性，尤其是在一个在社会疏远方面遇到困难的国家。因此，印度的政策人道反应集中在拯救人类的生命上，他认识到，最初，严格的封锁的短期痛苦将导致挽救的生命和经济复苏的节奏，这将导致长期的收益。由于最初封锁的因果影响，已挽救的生命得分以及所见的V形经济复苏 - 对印度大胆的证词表示了长期痛苦的长期收益。
电池成本的增加——AEMO 的 2030 年计划及未来
100% VRE 电网设计可行吗？詹姆斯·泰勒（2023 年 1 月 12 日更新 1）简介总理和能源部长确信，到 2050 年，澳大利亚需要 100% 可再生能源。事实上，目标是到 2030 年达到 82%——足够接近 100%。系统设计原则在我们了解如何实现这一目标之前，必须了解系统设计的一个关键原则：“高可靠性系统设计必须基于最坏情况，然后在顶部加入安全裕度，以防止系统能力可能下降。”这一原则在 AEMO 和 CSIRO 的报告中几乎完全不存在和忽略。相反，他们倾向于使用平均条件，完全不考虑最坏情况的现实，并希望一切都会好起来。在现实世界的专业工程中，无论是商用喷气式飞机、桥梁还是建筑物，生命都取决于这一点。如果做错了，会受到严厉的惩罚。必须要问的问题是：更多的电池能否挽救 AEMO 灾难性的 2030 计划？基本情况是，NEM 向客户提供电力，而电池储存能量，这只是电力 x 时间。此外，将电能转换为电化学能然后再转换回电网电力的过程效率为 80-90%，这意味着高达 20% 的输入功率被浪费为热量。电网电池有两个参数：存储能量容量 (MWh) 和最大功率输出 (MW) – 通常在 1 - 2 小时的最小放电期内。（较高功率下较短的放电可能会损坏电池。）电池可以在较长时间内提供较低的功率输出，直至其存储能量的极限。最坏的情况是什么？有五种。1 NEM 必须在最大需求时可靠地向客户提供电力。AEMO 的 ESOO（2022 年 8 月）以超额概率 (POE) 的形式说明了 2030 年的最大功率。