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World File Search System盲评
使用随机预言机的简洁盲量子计算
在通用盲量子计算问题中，客户端希望利用单个量子服务器来评估 C | 0 ⟩，其中 C 是任意量子电路，同时保持 C 的秘密性。客户端的目标是使用尽可能少的资源。这个问题由 Broadbent、Fitzsimons 和 Kashefi[4] 首次提出，已成为量子密码学研究的基础，这不仅是因为它本身的重要性，还因为它为新技术提供了试验台，这些新技术以后可以应用于相关问题（例如量子计算验证）。关于这个问题的已知协议主要是信息理论 (IT) 安全的或基于陷门假设（公钥加密）。在本文中，我们研究了由随机预言机建模的对称密钥原语的可用性如何改变通用盲量子计算的复杂性。我们给出了一种新的通用盲量子计算协议。与之前关于 IT 安全协议（例如 BFK[4]）的工作类似，我们的协议可以分为两个阶段。在第一阶段，客户端准备一些具有相对简单量子门的量子小工具并将它们发送到服务器，而在第二阶段，客户端完全是经典的——它甚至不需要量子存储。至关重要的是，该协议的第一阶段是简洁的，也就是说，它的复杂性与电路大小无关。给定安全参数 κ ，它的复杂性只是一个固定的 κ 多项式，可用于评估大小高达 κ 的次指数的任何电路（或多个电路）。相比之下，已知的方案要么要求客户端执行与电路大小成比例的量子计算 [4]，要么需要陷门假设 [18]。
使用深度学习进行盲 MRI 脑损伤修复
摘要。在脑图像分析中，许多当前的管道对病变的存在不具有鲁棒性，从而降低了其准确性和鲁棒性。例如，处理病变时，经典医学图像处理操作（如非线性配准或分割）的性能会迅速下降。为了尽量减少它们的影响，一些作者提出修复这些病变，以便可以使用经典管道。然而，这需要手动划定感兴趣的区域，这很耗时。在本文中，我们提出了一个深度网络，它能够自动盲目地修复脑图像中的病变，从而使当前管道在病理条件下稳健地运行。我们使用 SPM12 管道和我们自动修复的图像证明了脑分割问题中改进的鲁棒性/准确性。关键词：病变修复、MRI、深度学习、稳健分割。
审计、检查和评估办公室 2025 财年监督计划
我们对 NSF 的项目和运营以及其资助的奖项和协议提供独立、客观的评估。根据法规，我们必须进行特定的审计和审查。我们还通过年度规划流程确定可自由支配的项目。该计划列出了我们在 2025 财年正在进行和计划中的活动以及我们正在监控的领域。我们可能会更改计划以解决出现的更高优先级问题或响应国会的要求。必需项目 • 对 NSF 财务报表的审计 • 对 2014 年《联邦信息安全现代化法案》合规情况的审计 • 对 2019 年《支付诚信信息法案》合规情况的审查 • 采购卡风险评估 • 对 NSB 遵守《阳光法案》的风险评估 自由裁量项目 • 对分包管理和支出的审计（正在进行） • 对 NSF 奖项获得者的审计（正在进行和计划中） • 对 NSF 南极职业安全与健康计划的评估（正在进行） • 对 NSF 对 OMB M 22-09《推动美国政府走向零信任网络安全原则》合规情况的评估（正在进行） • 审查 NSF 在管理职位上使用非联邦雇员的情况（正在进行） • 审查 NSF 获奖者是否遵守 NSF 骚扰条款和条件（正在进行） • 审查单项审计的质量（正在进行）和计划中） • 审计 USAP 车队维护、设施维护和南极基础设施现代化以进行科学建设项目（进行中） • 审计 NSF 和获奖者是否遵守研究安全要求（进行中） • 审计 NSF 审查员工和承包商的流程（计划中） • 审计南极支持合同监督（计划中） • 审计 NSF 天文科学部管理的主要设施（计划中） • 审计 NSF 对罗伯特·诺伊斯教师奖学金计划的监督（计划中） • 检查大学大气研究航空安全环境（计划中） • 评估 NSF 的云安全控制（计划中） • 审查国家人工智能研究资源计划（计划中）我们正在监测的领域 • 采购南极科学与工程支持合同 • 监督 NSF 的技术、创新和伙伴关系理事会及其新兴计划
评《柯林·格雷的宏大战略思想》及作者的回应
很少有战略思想家能像已故的柯林·S·格雷一样多产。他的笔触触及了战略思想的整个领域——从核战略到战略文化、从海权到地缘政治。未来的学者，也许是本文作者，需要将格雷的毕生著作整合成一本终极战略思想指南。在本杂志最近一期的冬季刊中，卢卡斯·米列夫斯基 (Lukas Milevski) 就此做了尝试，发表了《柯林·S·格雷的大战略思想》。他认为，“格雷的大战略观念强调军事战略的主体背景”，并指出格雷的观点“与美国尤其青睐的主流解读相矛盾，在美国，大战略被视为政策大师。”1 虽然米列夫斯基对这些观点的论证非常清晰，但我在这里想强调一下格雷思想的两个关键领域，米列夫斯基在他全面的分析中忽略了这两个领域。
CEN研讨会对农场的生物安全评估到叉子...
与WS标题（1.2）相同：2.1.2范围本文档建立了合理的基础，并为评估农场各个要素内生物安全水平的标准化程序提供了一般指南。本文档定义了生物安全性和风险评估原则，并概述了采样协议，并详细介绍了测量各种参数（包括微生物）的方法。要进行评估，必须详细阐述对农场生物安全评估的程序。该程序应基于风险分析方法。风险具有特定的含义：这是通过运输渠道的各种生物剂的严重程度的组合，以及分配给这些代理的概率通过通道运输。2.1.3是否与已发表的EN
了解辅助技术对盲人和视力障碍人士的社会心理影响：
方法：审查将包括 2019 年至 2024 年期间以英文发表的主要研究，重点关注辅助技术对盲人和视力不佳者的社会心理结果。符合条件的研究将涉及各个年龄段和各种环境下的盲人和部分失明参与者，研究心理（例如情绪健康、自尊）和社会结果（例如社会参与、支持）。将在七个电子研究数据库中进行搜索：CINAHL（EBSCO）、PsycINFO（EBSCO）、ACM 数字图书馆、IEEE Xplore、Scopus、Web of Science 和 Google Scholar（前 100 条记录）。研究将根据预定义的资格标准进行筛选和选择，数据提取将重点关注出版细节、研究设计、人口特征、辅助技术类型和心理社会影响。结果将使用描述性统计数据、图表和叙述综合进行总结。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。
盲视 大脑植入技术帮助盲人恢复视力
录制和播放视频？这个比喻很恰当，因为盲视旨在将摄像机捕捉到的图像并由计算机处理后直接发送到人脑中产生视觉的部分。生物视觉：光线通过眼睛的晶状体聚焦到视网膜上。视网膜中的细胞将光线转换成电信号。这些电信号传输到视神经，视神经将这些电信号传送到大脑的视觉皮层。视觉皮层将这些电信号处理成我们看到的图像。摄像机视频录制：光线通过摄像机镜头进入并聚焦到图像传感器（CCD 或 CMOS）上。传感器将光线转换成电信号。来自图像传感器的电信号由系统微芯片和电路处理。这包括调整曝光、白平衡和其他设置。处理后的图像数据被数字化并存储在摄像机的内存或外部存储设备上。 Neuralink 将使用摄像头和计算机处理器来创建 Blind-sight 直接传输到大脑视觉皮层的电信号。人眼记录图像的方式与相机不同。我们的大脑对周围的世界产生连续的感知，但这种感知不会以数据的形式存储。
人工智能助力盲人和残障人士打造无障碍厨房
摘要 — 本项目旨在通过集成先进的硬件和软件技术，为视障人士提供安全独立的厨房导航。硬件模块采用 ESP32 微控制器，并集成了多个安全组件。温度传感器监测食物或烹饪食材的热量，并通过语音提醒是否适合食用。气体传感器通过检测泄漏并自动触发气缸旋钮关闭机制来确保安全。火灾探测由专用传感器管理，该传感器在紧急情况下会激活蜂鸣器。称重传感器用于测量物品的重量，当重量低于预设阈值时，系统会发出语音提示，通知用户重新加料。这些功能共同确保了安全便捷的烹饪环境，并根据视障用户的需求量身定制。在软件方面，该系统采用先进的人工智能驱动技术，进一步协助用户。图像转文本技术可以识别和发音包装上标注的成分名称，从而无需进行视觉识别。此外，基于 YOLOv5 的物体检测算法可以识别各种厨房食材、蔬菜和水果，并提供实时语音反馈，从而提升可用性。智能传感器与机器学习算法的结合，打造出强大且用户友好的解决方案，提升了用户的独立性和安全性。这款创新系统弥合了无障碍功能与科技之间的差距，使用户能够轻松自信地完成厨房任务。关键词：无障碍功能、ESP32、AI 驱动的厨房助手、温度检测、气体传感器、火灾探测、称重传感器、图像转文本、YOLOv5、物体检测、语音输出、视障人士支持、实时协助、智能厨房、安全监控。