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案卷编号 4206-23 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查海军记录参考：(a) 10 USC §1552 (b) OSD/DOD 姓名更正规定/指导附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，申诉人，前海军士兵，向本委员会提交了附件 (1)，请求更改她的海军记录，具体而言，更正记录以反映姓名更正。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 组成，于 2023 年 7 月 2 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该放弃诉讼时效并审查申请的实质。委员会审查了与申诉人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 申诉人于 2012 年 7 月 12 日加入海军并开始现役。在服役期间，申诉人一直以“Best, Matthew Daniel”的名字服役。b. 2018 年 7 月 11 日，申诉人光荣退役。退伍时，请愿人收到并签署了一份现役解除或退伍证明书（DD 表格 214），名字显示为 c。2022 年 11 月 17 日，县高等法院下令将请愿人的姓名从 AKA 更改为，新名字的性别显示为女性。进行此更改是为了使她的名字与她的性别认同相符。
案卷编号 4206-23 参考：签名日期发件人：海军记录更正委员会主席致：海军部长主题：审查海军记录参考：(a) 10 USC §1552 (b) OSD/DOD 姓名更正规定/指导附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，申诉人，前海军士兵，向本委员会提交了附件 (1)，请求更改她的海军记录，具体而言，更正记录以反映姓名更正。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 组成，于 2023 年 7 月 2 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管附件 (1) 未及时提交，但为了公正起见，应该放弃诉讼时效并审查申请的实质。委员会审查了与申诉人指控的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 申诉人于 2012 年 7 月 12 日加入海军并开始现役。在服役期间，申诉人一直以“Best, Matthew Daniel”的名字服役。b. 2018 年 7 月 11 日，申诉人光荣退役。退伍时，请愿人收到并签署了一份现役解除或退伍证明书（DD 表格 214），名字显示为 c。2022 年 11 月 17 日，县高等法院下令将请愿人的姓名从 AKA 更改为，新名字的性别显示为女性。进行此更改是为了使她的名字与她的性别认同相符。
![[媒体发布] 在人工智能驱动和超媒体化的世界中，什么定义了人类？在 SAM 的新实验展览中证明你的人性.docx](/simg/e/e3f8757e0b227e33d0fbfa3853dda1fa3c9572ee.png)
[媒体发布] 在人工智能驱动和超媒体化的世界中，什么定义了人类？在 SAM 的新实验展览中证明你的人性.docx
关于艺术家 Christopher Kulendran Thomas 是一位现居伦敦和柏林的泰米尔裔艺术家，他的家人离开了位于斯里兰卡北部泰米尔人聚居地伊拉姆，那里的种族压迫和内乱不断升级，之后他在伦敦度过了成长的岁月。他大多是从远处观察斯里兰卡当代艺术如何从岛上冲突的灰烬中蓬勃发展起来，于是开始研究艺术创造现实的结构过程。如今，这位艺术家的工作室涉及众多学科，经常使用先进技术，是一种流畅的合作，将技术专家、建筑师、作家、记者、设计师、音乐家、活动家和艺术家聚集在一起，探索文化、技术和公民身份交叉点上各种尚未实现的可能性。Kulendran Thomas 是 New Eelam 的创始人兼首席执行官。
通过量子假设测试的量子分类的最佳可证明的鲁棒性
量子机学习模型与其经典同行相比，有可能提供加速和更好的预测精度。然而，这些量子算法与它们的经典算法一样，也已被证明也很容易受到输入扰动的影响，尤其是对于分类问题。这些可能是由于嘈杂的实现而引起的，也可以作为最坏的噪声类型的对抗性攻击。为了开发防御机制并更好地理解这些算法的可靠性，在存在自然噪声源或对抗性操纵的情况下了解其稳健性至关重要。从量子分类算法涉及的测量值是自然概率的，我们发现并形式化了二进制量子假设测试与可证明可证明可靠的量子分类之间的基本联系。此链接导致紧密的鲁棒性条件，该条件对分类器可以忍受的噪声量构成约束，而与噪声源是自然的还是对抗性的。基于此结果，我们开发了实用协议以最佳证明鲁棒性。最后，由于这是针对最坏情况类型的噪声类型的鲁棒条件，因此我们的结果自然扩展到已知噪声源的场景。因此，我们还提供了一个框架来研究量子分类方案的可靠性，超出了对抗性，最坏情况的噪声场景。
机器检查多轮杂乱证明：terelius- ...
shuffls在纸系统中使用的物理投票箱几乎相同的方式用于电子投票：（加密）选票输入到shuffle中，并以随机顺序输出（加密）选票，从而破坏选民身份和选票之间的链接。为了确保不添加，省略或更改的选票，零知识证明（称为shuffle的证明）可用于提供公开的能够验证的转录本，以证明输出是输入的重新加密置换的。实际上，最突出的shu e e证据是由于Terelius和Wikstréom（TW）以及Bayer and Groth（BG）造成的。tw更简单，而在带宽和计算方面，BG更有效。对更简单（TW）SHU e的证明的安全性已经进行了机器检查，但几家著名供应商坚持使用更复杂的BG证明SHUfflE的证明。在这里，我们通过COQ证明辅助剂来检查拜耳格罗斯（Bayer-Groth）的安全性证明。然后，我们提取检查拜耳 - 格罗斯（Bayer-Groth Implentions）产生的成绩单所需的verifier（软件），并使用它来检查瑞士国家选举中的瑞士邮报的成绩单。
m e t h o d o l o g y meta-analyses证明在其包括的主要试验中如何处理丢失的数据是不一致的：一种方法学调查
目的：由于缺乏证据，慢性阻塞性肺疾病（COPD）和心房颤动（AF）的共存尚不清楚。这项研究旨在找到β受体阻滞剂和肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统抑制剂（RAASI）对这一特殊人群的影响。患者和方法：我们设计了一项观察性的现实世界研究，其中包括来自全国20家医院的2016名AF患者。从病例报告表中提取了COPD的诊断，并由专家确认。研究终点是全因死亡率。Kaplan-Meier曲线和对数秩检验用于分析不同处理的预后。进行了几种多变量COX回归模型，以识别药物的独立预后价值。结果：大约30％的患者被处方β受体阻滞剂或RAASI。生存曲线表明，β受体阻滞剂不会影响AF患者的AF患者的全因死亡率（P = 0.130）。RAASI患者的预后比没有的预后更好（p = 0.011）。在多变量的COX回归分析调整了人口统计学，其他合并症和治疗方法之后，β受体阻滞剂和血管紧张素II受体阻滞剂（ARB）并未独立影响端点。血管紧张素转化酶抑制剂（ACEI）仍然是AF患者总生存的保护因素（模型1：HR = 0.45，95％CI 0.21-0.98，p = 0.045，P = 0.045;模型2：HR = 0.41，95％CI 0.18-0.18-0.93，p = 0.0.0.93，p = 0.034； 0.16–0.89，p = 0.026）。结论：β受体阻滞剂不会影响AF和COPD患者的总体生存率，而ACEI可能具有保护性。关键词：心房颤动，慢性阻塞性肺部疾病，β受体阻滞剂，肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统
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设计，功能和规格如有更改，恕不另行通知。我们不符合有关数据或建议的任何陈述或保证，明示或暗示，在任何情况下，任何损失或损害均不承担任何责任。某些产品可能在您的本地市场上不可用。
批准G Alley证明
宫颈癌仍然是一项重大的全球健康挑战，持续感染了人类乳头瘤病毒（HPV）类型，被确定为其发育必要条件。HPV疫苗已成为预防癌前生殖器病变和与特定HPV类型相关的宫颈癌的关键工具。近年来，美国，欧洲和澳大利亚的领先肿瘤学和妇科学会发布了临床指南，旨在优化基于人群的HPV疫苗接种计划的实施。本叙事评论综合了针对HPV疫苗接种计划的关键建议，重点介绍了2019年至2024年之间发布的指南。总共分析了16个准则，揭示了对儿童接种疫苗的一致支持（理想情况下是在15岁之前），以确保在性活动之前进行保护。大多数建议强调了男孩和男孩的疫苗接种，9值Gardasil 9疫苗被确定为首选选择。在2022年达到了一个重大的里程碑，当时世界卫生组织Pro提出了一种单剂量方案作为一种有效的策略，从而为公共卫生可及性和计划效率提供了潜在的好处。本文旨在审查和比较针对人类乳头状病毒疫苗接种计划的当前国际指南。
可验证且可证明的安全机器
摘要 - 培训后的机器学习旨在从机器学习模型的训练数据集中删除点：例如，当用户要求删除其数据时。虽然已经提出了许多未学习的方法，但没有一个使用户能够审核该过程。此外，最近的工作表明，用户无法仅凭检查模型参数的检查就无法验证其数据是否是从模型参数中删除的。而不是关于参数的推理，我们建议将可验证的删除学习视为安全问题。为此，我们提出了第一个对可验证的验证的加密定义，以正式捕获未学习系统的保证。在此框架中，服务器首先计算了该模型在数据集d上训练的证明。给定用户的数据点D要求删除，服务器使用未学习算法更新模型。然后，它提供了正确执行未学习和D /∈D'的证明，其中D'是新的训练数据集（即已删除了D）。我们的框架通常适用于我们作为可接受功能的不同学习技术。我们使用SNARKS和HASH链中的密码假设在框架中实例化协议。最后，我们为三种不同的学习技术实施了协议，并验证其对线性回归，逻辑回归和神经网络的可行性。