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2024年结束加密并购和融资报告
加密融资交易数量和资本筹集了2024年，分别为数百万美元）●投资活动是反弹的：总交易数量增长了31％，反弹至2022年2022年峰值投资交易的89％。在各个行业之间的增长不均匀。●但总投资美元大幅落后：总投资美元，而从2023年缓慢的2023年增长了11％，仍然滞后2022年的高峰加密投资增加了61％。●增长阶段加密货币的资金继续下降：尽管交易数量仅下降了6％，但增长阶段投资资本下跌了38％。●投资者的重点仍然放在种子和早期阶段：自加密冬季以来，投资者一直专注于较早的舞台公司。早期交易和早期投资资本的同比增长了37％。●AI和区块链的结合越来越重要：与AI相关的交易占所有交易的8.5％，与所有加密相关的投资资本的所有交易中的8.5％，投资主题的10％：2024年的投资主题显着，在投资活动方面存在明显的差异，而其他人则经历了实质性增长，而其他人则保持着衰落或拒绝：
恶意软件和限制学-ZHASSULAN-ZHUSSUPOV.pdf
●https：//www.schneier.c om/books/applied-cry ptography/●加密：元普利特有效载荷●香农熵：计算最终PE-File截面●virustotal：virustal：这对Virustal检测分数有何影响？
加密和网络安全性（20A05702B）
密码学术语：密码学用于加密的许多方案构成了被称为加密密码分析技术的研究领域，用于解释信息，而不必任何有关附加细节的知识落入了密码分析领域。密码分析是外行人所说的“打破代码”。密码学，加密和密码分析的区域共同称为密码学纯文本，这是原始的可理解信息或数据作为输入中的算法。密码文本这是作为输出产生的炒消息。这取决于明文和秘密键。对于给定消息，两个不同的键将产生两个不同的密码文本。密码文本是一个显然是随机的数据流，而且如下所示，是难以理解的。秘密密钥秘密键也输入了加密算法。密钥是独立于明文和算法的值。该算法将根据当时使用的特定键产生不同的输出。该算法执行的确切替代和转换取决于密钥。加密从明文转换为Cipher文本解密的过程恢复来自密封算法的密码文本恢复明文的过程。加密算法对更替代算法进行了各种替换和转换，这本质上是conviemption Algorithm in Gengryptight Algorithm in excryption Algorithm Run。它采用密码文本和秘密键，并产生原始的明文。
量子密码学与经典通信
量子力学效应使得构建经典上不可能实现的密码原语成为可能。例如，量子复制保护允许以量子状态对程序进行编码，这样程序可以被评估，但不能被复制。许多这样的密码原语都是双方协议，其中一方 Bob 具有完整的量子计算能力，而另一方 Alice 只需向 Bob 发送随机的 BB84 状态。在这项工作中，我们展示了如何将此类协议一般转换为 Alice 完全经典的协议，假设 Bob 无法有效解决 LWE 问题。具体而言，这意味着 (经典) Alice 和 (量子) Bob 之间的所有通信都是经典的，但他们仍然可以使用如果双方都是经典的，则不可能实现的密码原语。我们应用此转换过程来获得具有经典通信的量子密码协议，以实现不可克隆的加密、复制保护、加密数据计算和可验证的盲委托计算。我们成果的关键技术要素是经典指令并行远程 BB84 状态准备协议。这是 (经典) Alice 和 (量子多项式时间) Bob 之间的多轮协议，允许 Alice 证明 Bob 必须准备了 n 个均匀随机的 BB84 状态（直到他的空间上的基础发生变化）。虽然以前的方法只能证明一或两个量子比特状态，但我们的协议允许证明 BB84 状态的 n 倍张量积。此外，Alice 知道 Bob 准备了哪些特定的 BB84 状态，而 Bob 自己不知道。因此，该协议结束时的情况 (几乎) 等同于 Alice 向 Bob 发送 n 个随机 BB84 状态的情况。这使我们能够以通用和模块化的方式用我们的远程状态准备协议替换现有协议中准备和发送 BB84 状态的步骤。
人工智能在冷冻电镜中从头分子结构建模方面的进展
低温电子显微镜（cryo-EM）已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术，2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进，可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维（3D）图谱，但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时，手动从头建模非常耗时。近年来，使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用，其成果令人印象深刻，对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此，我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言，本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。
通过加密分离降低秘密风险
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
人工智能驱动模拟器的兴起：构建新的水晶球
人工智能驱动的模拟器的兴起：构建新的水晶球 计算社区联盟 (CCC) 四年期论文 Ian Foster（芝加哥大学）、David Parkes（哈佛大学）和 Stephan Zheng（Salesforce AI Research） 五十年前，天气预报员努力预测明天的天气是否与今天相同。如今，天气预报通常可以准确预测未来一周或更长时间，让个人和社会能够为不再不可预见的事情做好准备。这种显著的转变在很大程度上归功于计算机，尤其是计算模拟的兴起，这是一种使用计算机预测复杂系统未来状态的方法。模拟最初是在第二次世界大战的最后几天为军事目的而开发的，现在已遍布人类社会和经济领域，为决策者提供了一个非凡的水晶球，不仅可以预测下周的天气，还可以预测飞机在不同天气模式下飞行时的表现、新药对新疾病的有效性以及未来电池中新材料的行为。计算机模拟是在计算机上执行的数学建模过程，旨在预测现实世界或物理系统的行为或结果。 1 模拟通常通过将空间（例如北美）划分为多个小单元来配置，每个小单元保存一组值（例如温度和压力）以及一组本地规则，用于更新下一个时间步骤的单元（例如，基于单元和相邻单元的当前温度和压力，一分钟后的温度/压力）。模拟运行以测量的输入（温度/压力）为种子，并反复应用其规则来随时间更新模拟系统。更准确的输入数据、更小的单元和更好的规则可以实现更高保真度的模拟（例如，下周而不是明天的良好天气预报）。计算机模拟的使用现在在社会上如此普遍，毫不夸张地说，美国和国际的持续繁荣、安全和健康在一定程度上取决于模拟能力的持续改进。如果我们能够预测两周后的天气，指导新病毒性疾病新药的设计，或者管理将生产成本和时间降低一个数量级的新制造工艺，情况会怎样？如果我们能够预测人类的集体行为，例如，在自然灾害期间对疏散请求的响应，或劳动力对财政刺激的反应，情况会怎样？ （另请参阅 CCC Quad 关于疫情信息学的配套论文，其中讨论了
Cryorl：加固学习启用有效的冷冻EM数据收集
单粒子冷冻电子显微镜（Cryo-EM）已成为主流结构生物学技术之一，因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是，冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的，需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效，更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明，强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集，并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH，CRYORL，在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。
HUOBI – 2023 年加密全球趋势 - Metaverse Post
12.1 底部已现，熊市持续 ............................................................................................................. - 150 - 12.2 Web2 社交大佬纷纷涌向 SocialFi ............................................................................................. - 151 - 12.3 Rollup 距离繁荣仅一步之遥：技术突破更多，成本更低 ............................................................................................................. - 151 - 12.4 加速 ZK 网络：ZK 大规模采用的基础 ............................................................................................. - 152 - 12.5 多链网络助力 Dapp 链繁荣 ............................................................................................. - 154 - 12.6 扩容升级：存储板块蓄势待发 ............................................................................................. - 154 - 12.7 嵌入式监管：对链上活动监管更严格 ............................................................................................. - 156 - 12.8 越来越多的发展中国家正在采用加密货币作为支付或法定货币。 - 157 -
CIMPA 后量子密码学研究学院
● CIMPA 学校：这是 CIMPA 的传统活动，重点关注真正推动数学发展和有研究项目空间的领域。每年都会发起征集提案，每年组织大约 20 所 CIMPA 学校。 ● CIMPA 课程：该计划包括资助在 CIMPA 活动的地理区域（非洲、中美洲和南美洲、亚洲）组织数学硕士和研究级课程。每年会发起两次征集提案，截止日期分别为 1 月初和 7 月初。 ● CIMPA 奖学金：CIMPA 资助来自发展中国家的年轻数学家参加由我们的一些合作机构组织的短期主题国际项目。每个项目都会开放申请。