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土著碳信用案例研究 - 授粉组
•KLC由由12名董事组成的执行委员会管理，其中包括由KLC代表理事会提名的七名董事，由KLC会员提名的四名文化顾问和KLC首席执行官。KLC代表理事会由金伯利每个PBC和本地所有权索赔小组的最多两名代表组成。•PBCS（规定的机构公司）由2006年公司（原住民和托雷斯海峡岛民法案）（CATSI法案）纳入了公司及其成员的责任。根据《 1993年本地标题法》（CTH）（NTA），PBCS也对普通法本机权持有人有义务。
WebAssembly启用低延迟可互操作的增强和虚拟现实软件
使用增强/虚拟现实（AR/VR）设备特定硬件和基于Web的实现的本机应用程序之间的运行时性能有明显的差异。在这里我们表明WebAssembly（WASM）提供了一个有前途的开发人员解决方案，该解决方案可以为基于Web的应用程序带来近乎本地的低潜伏期性能，从而通过在任何WIFI或蜂窝数据网络启用的AR/VR AR/VR设备上运行的便携式字节码来使硬件 - 稳定的互操作性按比例扩展。许多软件应用领域已经开始意识到WASM作为关键促进技术的潜力，但尚未在AR/VR域中建立强大的影响力。在考虑当前基于Web的AR/VR开发技术（例如WebXR）的局限性时，该技术提供了现有的应用程序编程接口（API），该界面（API）为基于Web的程序提供了AR/VR功能时，WASM可以解决与正当（JIT）汇编，慢速运行时间，大型文件，大型文件，大型数据和大数据等方面所面临的关键问题。使用基于WASM的WebXR的现有应用程序稀疏但增长，并且移植本机应用程序使用此新兴框架的潜力将受益于基于Web的AR/VR应用程序空间，并使其在性能方面更接近其本地对应物。综上所述，针对AR/VR应用程序的这种标准化的“ Write-once-Deploy-everywhere”软件框架有可能巩固各种头部安装的显示器和其他嵌入式设备上的用户体验，以最终创建一个可互操作的AR/VR生态系统（Jacobsson and Will'en（202020））。
2024多云安全性报告
主动保护云的另一个关键工具 - 本机应用程序和基础架构是攻击路径分析，通常是通过云安全姿势管理（CSPM）解决方案提供的。理解攻击路径分析使组织能够在攻击者可以利用它们之前识别和补救环境中的关键风险，例如错误的配置，脆弱性，权限和敏感数据。将这些风险视为一连串的漏洞和错误配置，这些风险在隔离时似乎是无害的。但是，当它们被CSPM工具浮出水面并合并到攻击路径中时，组织可以查看每种风险的全部影响并积极进行补救。
代理流AI/多重代理AI
“一个开源库，用于启用具有多代理协作，教学性和个性化的下一代LLM应用程序。代理模块化和基于对话的编程简化了开发并为开发人员重复使用。最终用户受益于多个代理人代表他们独立学习和合作，从而使他们能够通过更少的工作来实现更多。使用Autogen的多代理方法的好处包括可以通过各种LLM配置支持的代理；通过代码生成和执行，本机对工具使用的通用形式的支持；而且，一种特殊的代理，是人类代理人，可以轻松整合人类反馈和不同级别的参与。”
量子信息安全（QiS）
◦1024 字节安全 按位 ◦本机加密 ◦3 因素身份验证 ◦消除第三方暴露 ◦超级 CPU 压缩 ◦彩虹表坚不可摧 ◦消除内部威胁 ◦消除密钥生成器和 Warez 攻击 ◦Linthridick™ ◦Lintricacy™ ◦100% 免受人工智能攻击 ◦100% 免受 CPU Farm 或量子暴力攻击 ◦消除零排列攻击 ◦零数据库被黑客入侵 ◦不会泄露、丢失或被盗 ◦单向熵确定性。 ◦免受计算机病毒和恶意软件的侵害， ◦免受黑客、制造商、操作员和系统管理员的侵害 ◦无需证书颁发机构，消除 PKI 孤岛 ◦离网或联网功能
Casita模型计划竞赛
可持续性，能源和水效应的所有建筑物都符合IRC能源标准，用于绝缘R值和门/窗户U-Values，并使用凉爽的屋顶外套。每组施工文档都包含一个包含一般设计指南的封面，概述了高性能站点计划和设计中的最佳实践，提供了有关能源消耗，阴影和太阳能获取的信息，整合了本机植被，节水，灰水基础设施。所有房屋均为全部ELEC三分线和太阳能准备，需要100平流的功率，包括灰水基础设施，在现场选择的机械系统 - 建议使用高效的小型分裂。
LWE和实施Lattice- ...
特定的应用程序对这些参数的关系也彼此施加了一些限制。例如，为了在Regev公开加密中正确性，我们需要M> 2 N LOG Q以及BM 其他应用程序具有更多的联系。 对于公钥加密，我们可以固定x m = 2 n log q，因此我们只需要担心（n，q，χ）即可。 通常，我们首先选择模量q成为传达的东西。 选择q = 2 16或q = 2 32很好，因为这些模量的mod- q操作只是本机机器操作。 现在，要设置N和χ，我们必须了解（Q，M，N，χ）的给定选择，这是最著名的LWE算法的运行时间。 我们希望此运行时间大于2 128左右。 不幸的是，相比之下，运行时间没有干净的闭合形式表达式，对于某些椭圆曲线Q的分散日志，最佳攻击时间大约是2 q /2。 这使得选择小组订单变得容易。 （相反，选择曲线的参数非常棘手。）其他应用程序具有更多的联系。对于公钥加密，我们可以固定x m = 2 n log q，因此我们只需要担心（n，q，χ）即可。通常，我们首先选择模量q成为传达的东西。选择q = 2 16或q = 2 32很好，因为这些模量的mod- q操作只是本机机器操作。现在，要设置N和χ，我们必须了解（Q，M，N，χ）的给定选择，这是最著名的LWE算法的运行时间。我们希望此运行时间大于2 128左右。不幸的是，相比之下，运行时间没有干净的闭合形式表达式，对于某些椭圆曲线Q的分散日志，最佳攻击时间大约是2 q /2。这使得选择小组订单变得容易。（相反，选择曲线的参数非常棘手。）