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仔细观察猎鹰 - 密码学EPRINT档案
摘要Falcon是NIST六年Quantum加密标准化竞赛的赢家。基于著名的Gentry，Peikert和Vaikuntanathan（GPV）（STOC'08）的全体锤子框架（Falcon）利用NTRU Lattices来实现基于晶格基的方案中最紧凑的签名。其安全性取决于该方案的核心元素高斯采样器的基于RényiDivergence的论点。然而，使用统计距离来争论分布的GPV证明，由于参数选择而无效地应用于猎鹰，导致统计距离的距离为2-34。其他实施驱动的偏离GPV框架进一步使原始证明无效，尽管选择了标准化，但Falcon没有安全证明。这项工作仔细研究了Falcon，并证明了一些少数次要的保守修改允许在随机Oracle模型中对该方案的第一个正式证明。我们分析的核心是GPV框架与RényiDivergence一起使用的适应，以及在此度量下选择参数选择的优化方法。不幸的是，我们的分析表明，尽管我们对Falcon -512和Falcon -1024进行了修改，但对于任何一种方案，我们都没有实现强大的不强制性。对于普通的不强制性，我们能够证明我们对Falcon -512的修改几乎无法满足所要求的120位安全目标，而对于Falcon -1024，我们确认了声称的安全级别。因此，我们建议重新访问猎鹰及其参数。
非热净化：近距离观察新兴...
1 硕士生，ICAR-CIAE，博帕尔 2 首席科学家，农业能源与电力部，ICAR-CIAE，博帕尔 3 研究助理，与 AICRP 合作，研究 EAAI，ICAR-CIAE，博帕尔
社区肝病学：让专科护理更贴近家庭
• 超过 50,000 人的风险评估 • 90% 的人风险较低且放心 • 每周额外诊断出 2 例肝硬化（增加 75-80%） • 45% 的人出院，30% 的人随后进行 Fibroscan，只有 25% 的人需要 OPA
导航丁丙诺啡疗法：仔细观察微剂量与痛苦管理和阿片类药物成瘾的宏观生产 - 叙事评论
引言鸦片使用障碍（OUD）在当代医疗保健中构成了持续的挑战，需要对其性质和有效治疗策略有全面的了解。1,2本综述旨在对丁丙诺啡的OUD和药物治疗干预进行直接探索，重点介绍其机制和临床变化。oud不仅仅是滥用阿片类药物。这是一种复杂的医疗状况，其特征是尽管后果不利，但仍强迫使用阿片类药物的冲动。1 Oud跨越处方药和非法物质，反映了一种深厚的依赖性，其范围超出了常规药物滥用的领域。2在精神障碍的诊断和统计手册中概述了OUD的诊断标准，第五版（DSM-5），
过渡到基于价值的医疗保健：仔细研究澳大利亚的进度
澳大利亚一直在学习实施综合护理已有10多年的历史，从而在区域和州一级创造了经验。努力主要针对具有复杂或长期护理需求的患者的特定计划，而破碎的护理可能会产生最大的影响。
向最后的边疆迈进一步，成为世界上最大的延伸
Felix & Paul Studios 联合创始人兼 Infinity Experiences Inc 首席创意官 Felix Lajeunesse 补充道：“艺术与科技相交的新方式反映了我们向星空迈进的步伐。太空体验一直受到科技的影响。借助沉浸式技术，观众可以从内部体验宇航员的旅程。因此，限制不再是进入太空，而是我们如何将太空带回地球。这正是太空探索者：无限展览所提供的——一种大规模的多感官体验，让人们有机会进入国际空间站，体验地球以外的生活，并感受到漂浮在太空中的感觉。我们很高兴与 Kingsmen Exhibits 和新加坡科学中心合作，将这一开创性的体验带到东南亚。”
仔细观察gan先验：利用中级特征来增强模型反转攻击
摘要。模型反转（MI）攻击旨在通过利用输出信息来重建来自发布模型的隐私敏感培训数据，从而引起了人们对深神经网络（DNNS）安全性的广泛关注。最新的生成对抗网络（GAN）的进步已大大贡献了MI攻击的性能，因为它们具有具有高忠诚度和适当语义的逼真的图像的强大能力。但是，以前的MI攻击仅在Gan Pri-Ors的潜在空间中披露了私人信息，从而限制了它们在多个目标模型和数据集中的语义提取和可传递性。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的方法，可以增强饮食，增强了g势元（IF-GMI），该方法分解了GAN结构并利用了中间块之间的特征。这使我们可以将优化空间从潜在代码扩展到具有增强表达能力的中间功能。为了防止gan先验产生不切实际的图像，我们将L 1球约束应用于优化过程。对多个基准测试的实验表明，我们的方法在各种设置下，尤其是在分布外（OOD）方案下显着执行先前的方法并实现最新结果。我们的代码可用：https：//github.com/final-solution/if-gmi
揭示绿色主张：自愿绿色电力市场供需时间更紧密协调的影响
自 1977 年以来，能源与环境政策研究中心 (CEEPR) 一直是麻省理工学院能源与环境政策研究的焦点。CEEPR 提倡严谨客观的研究，以改善政府和私营部门的决策，并通过与全球行业伙伴的密切合作确保其工作的相关性。利用麻省理工学院无与伦比的资源，附属教职员工和研究人员以及国际研究伙伴为与能源供应、能源需求和环境相关的广泛政策问题进行实证研究。麻省理工学院 CEEPR 工作论文系列是这些研究工作的重要传播渠道。CEEPR 发布由麻省理工学院和其他学术机构的研究人员撰写的工作论文，以便及时考虑和回应能源和环境政策研究，但在发布之前不进行选择过程或同行评审。因此，CEEPR 发布工作论文并不构成对工作论文准确性或优点的认可。如果您对某篇工作论文有疑问，请联系作者或其所在机构。
经济洞察：深入观察：人工智能
广义上讲，人工智能是指开发机器来执行模仿人类行为的功能，例如使用网站的聊天机器人提问。而机器学习是人工智能的一个子类别，它使用算法来学习见解和识别模式。机器学习的一个常见例子是音乐服务根据听众之前播放的歌曲向听众推荐新歌。机器学习的一个较窄的子集称为深度学习，它更进一步，使用像人脑一样运作的神经网络来分析数据。这方面的例子包括自动驾驶汽车和面部识别。最后，在深度学习中，有一个称为生成人工智能的组件。人工智能的这个分支可能获得了最多的媒体关注。生成人工智能自主地进行预测并创建新数据，而不是使用结构化、标记的数据来预测结果。ChatGPT 是生成人工智能的一个流行例子。