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联盟档案
乌迪纳大使：“那么，谢泼德呢？他在殖民地长大。” 安德森上尉：“他知道那里的生活有多艰难。奴隶贩子袭击明多尔时，他的父母被杀了。他在街头长大。学会了照顾自己。” 哈克特上将：“他在闪电战中证明了自己。在地面上抵挡敌军，直到增援部队到达。” 安德森上尉：“他是极乐世界屹立不倒的唯一原因。” 乌迪纳大使：“我们不能质疑他的勇气。” 哈克特上将：“他亲眼目睹他的整个部队在阿库泽死去。他可能留下了严重的情感创伤。” 安德森上尉：“每个士兵都有伤疤。谢泼德是幸存者。” 哈克特上将：“他的大部分部队在托尔凡被杀。” 安德森上尉：“他完成了任务。无论付出什么代价。” 乌迪纳大使：“这就是我们想要保护银河系的人吗？” 安德森上尉：“只有这样的人才能保护银河系。人类需要一位英雄。谢泼德就是我们最好的英雄。”乌迪纳大使：“我来决定。”
同一个健康 - LSTM 在线档案
为了初步了解马拉维的山羊血吸虫病及其人畜共患潜力，我们进行了一项分子流行病学调查，在三个地区采集了山羊样本（n = 230），并使用粪便毛蚴孵化试验。后来对毛蚴进行分子基因分型表明，恩桑杰区（n = 30）的马氏血吸虫患病率为 0.0%，奇克瓦瓦区（n = 30）的患病率为 16.7%，曼戈切区（n = 170）的患病率为 25.3%。值得注意的是，在奇克瓦瓦的一只山羊身上发现了埃及血吸虫的毛蚴。对曼戈切区两家当地屠宰场的胴体（n = 51）进行检查后，未发现任何山羊血吸虫病的证据，只有曼戈切 3 的一个羊群受到感染。在这里，尽管对附近的几个其他牧群进行了采样，但患病率仍高达 87.7 % (n = 49)，其中一只动物每 5 克粪便中排出 1000 个毛蚴。在这里，我们的吡喹酮治疗（n = 14）和 GPS 动物追踪（n = 2）试点子研究对三个月内的两个当地山羊牧群进行了比较。记录了 10 平方公里区域内的每日觅食范围，并在当地淡水中间蜗牛宿主内进行有针对性的血吸虫监测。GPS 数据分析显示，只有一个牧群（受感染）每天定期接触马拉维湖的水，而另一个牧群（未感染）完全避开湖泊。以 40 mg/kg 的剂量施用吡喹酮治疗一周后，驱虫治愈率为 92.3 %，而三个月后，大约三分之一的接受治疗的动物脱落血吸虫毛蚴。对当地捕获的几种田间蜗牛尾蚴进行了基因分型，包括发现了埃及血吸虫 - 马特氏血吸虫杂交种。我们的研究结果揭示了山羊血吸虫病的局灶性，为埃及血吸虫传播发出了新的警报，并强调了人畜共患传播可能很严重的地区。为了更好地解决马特氏血吸虫（和/或埃及血吸虫）的人畜共患溢出效应，国家血吸虫病控制计划应正式制定针对山羊血吸虫病的有针对性的监测，并在适当的情况下，在未来尝试综合的“同一个健康”干预措施。
与Snitching的秘密共享-Cryptology Eprint Archive
我们解决了在秘密共享计划中检测和惩罚股东集结的问题。我们在最近提出的称为“个人密码学”（Dziembowski，Faust和Lizurej，Crypto 2023）的加密模型中这样做，该模型假设存在单个机器可以有效地计算的任务，但可以通过多个（相互不信任的设备）进行计算有效地计算。在此模型中，我们引入了一种名为Snitching（SSS）的新颖原始性，其中每次尝试非法重新构建共享的秘密𝑆𝑆导致证明可以用来证明这种不当行为（例如，例如财务上对区块链上的作弊者进行财务惩罚）。即使股东试图不重建整个秘密，但只能学习一些部分信息，这在很强的意义上也很强。 我们的概念还捕获了使用多方计算协议（MPC）进行的攻击，即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。 SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建，这足以阻止非法秘密重建。 因此，我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。 我们提供了阈值（𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-）。 然后，我们展示如何以𝑡=𝑛构建它，然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。 为了证明我们的构建安全性，我们引入了随机Oracle模型的概括（Bellare，Rogaway，CCS 1993），该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。这在很强的意义上也很强。我们的概念还捕获了使用多方计算协议（MPC）进行的攻击，即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建，这足以阻止非法秘密重建。因此，我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。我们提供了阈值（𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-）。然后，我们展示如何以𝑡=𝑛构建它，然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。为了证明我们的构建安全性，我们引入了随机Oracle模型的概括（Bellare，Rogaway，CCS 1993），该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。
加密和集体力量 - 密码学EPRINT档案
摘要。本文通过研究加密和集体力量之间的关系，扩展了密码工作（Rogaway，2015年）的道德特征（Rogaway，2015）和加密货币的对话。特别是在基层组织的背景下，它考虑了密码学（这是一个边缘化的人建立集体力量来影响系统变化的过程），并说明了密码学既帮助又阻碍组织工作的方式的方式。基于数十种定性研究，学术批评和历史文物的综合，这项工作引入了密码协议设计的范式转变 - 一般的原理和推荐，用于建立密码学以满足边缘人的生活需求和经验。最后，它要求废除加密：加密理论和实践，这些理论和实践消除了有害系统，并用维持人类生命和生计的系统代替它们。
2024 年 8 月 | PHA 新闻通讯存档
PIH 于 2024 年 8 月 9 日发布了修订后的 PIH 通知 2024-26：REV-1，该通知最终确定了住房选择券 (HCV) 和基于项目的优惠券 (PBV) 计划的房地产实物检查国家标准 (NSPIRE) 的行政程序。随着 2024 年 7 月 5 日的《联邦公报》通知，PIH 宣布将 HCV 和 PBV 计划的合规日期延长至 2025 年 10 月 1 日。此通知适用于所有 PHA，包括管理 HCV 计划的搬迁工作 PHA。此前，公共住房机构 (PHA) 必须通知 HUD，如果他们要将 NSPIRE-V 的实施推迟到 2023 年 10 月 1 日之后。通过此延期，只有决定在新的合规日期 2025 年 10 月 1 日之前实施 NSPIRE-V（或从提前实施日期更改为全面延期日期）的公共住房机构，才必须通知 HUD 他们计划过渡到 NSPIRE-V 的日期。阅读通知了解更多信息。
机器学习与无理论理想-Philsci-Archive
在过去的十年中，机器学习的前景（ML）在CERN的大型强子集合体中采用了基于ML的基于ML的方法，用于对粒子碰撞事件的重要性（Duarte等，2018）和DeepMind进行排序（Duarte et al。氨基酸序列数据的第四纪蛋白结构有效地解决了生物学最复杂和持久的开放问题之一。在公共生活的所有领域，尤其是科学领域的学习吸收的速度和无处不在，引发了人们对其性质及其广泛使用的下游后果的猜测。从文化评论员，记者和媒体人物发出了这种猜测，这些研究人员和工程师生产了ML的工具以及在学术和流行场所中部署它们以及哲学家的科学家的工具。的回答着重于ML的认知状况及其对科学的预测影响，已经回应了机器学习的效果，即机器学习与普遍的建模，统计或科学疾病截然不同，这些陈述预计被预计以改变科学发现或科学企业的认知果实的性质的方式，这些陈述被预计。
弹性MSM-密码学EPRINT存档-IACR
摘要。零知识证明（ZKP）是一个加密原始的原始性，使卖者能够说服一个陈述是真实的，而无需透露任何其他信息以外的任何其他信息。由于其强大的功能，其最实用的类型，称为零知识简洁的非交互性知识论据（ZKSNARK），已被广泛地部署在各种隐私性的应用程序中，例如加密货币和可验证的计算。尽管最新的zksnarks对于verifier来说是非常有效的，但供个人的计算开销仍然是数量级，而无法在许多应用中保证使用。该开销源于几个耗时的操作，包括大规模矩阵矢量乘法（MUL），数字理论变换（NTT），尤其是构成最大比例的多尺度乘法（MSM）。因此，需要进一步提高效率。
国家档案和记录管理局 2024-2027 年气候适应计划
气候危害暴露数据来自环境系统研究所 (ESRI) 制图和国家首都区，适用于所有拥有的 NARA 站点，以确定联邦雇员的暴露风险。作为 NARA 对 COVID 疫情的响应的一部分，员工们被发放了笔记本电脑以保持业务连续性。笔记本电脑现在提供更广泛的远程办公选项，并为员工在极端天气事件和野火期间工作提供额外的保障。NARA 强调，通过在家或远程地点工作，而不是前往可能受到影响的集中工作地点，可以降低这些员工（尤其是非必要员工）的风险。随着更多第三方风险评估的完成，远程办公和降低员工风险的好处变得显而易见。降低风险的一个很好的例子是位于哥伦比亚角的 JFK 图书馆。该地区只有一条道路可以进出，因此在恶劣天气事件或其他危机期间，往返该地区可能会很危险。最后，减少通勤次数和距离显然会影响员工出行产生的碳和其他污染物的数量。