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对委托友好的Zksnark和掠夺私人代表团
零知识简洁的非交互性知识论证（ZKSNARKS）导致了可以简洁验证的证据，但需要大量的计算资源才能产生。先前的系统外包证明通过Pub-LIC委托，该委托揭示了第三方的见证人，或者更优选地是私人代表团，该代表团使用多方计算（MPC）保留证人隐藏。然而，由于MPC不确定，资源利用率不佳以及ZKSNARK协议的次优设计，当前的私人代表团计划在稳定性和效率上挣扎。在本文中，我们介绍了DFS，这是一种新的ZKSNARK，对公共场景和私人场景都非常友好。先前的工作着重于优化用于iS ZKSNARKS的MPC协议，而DFS使用MPC和ZKSNARK之间的共同设计，以使该协议具有分解计算和MPC的有效性。尤其是DFS在非延长设置中实现线性谚语时间和对数验证成本。对于私人代表团，DFS引入了一个计划，其中MPC中的通信开销为零，并免费获得恶意安全性，这导致了遗留的整体通信；先前的工作需要线性通信。我们的评估表明，DFS与公共代表团中最先进的Zksnark一样有效。当用于私人委托时，它比以前的工作更好。特别是，对于2个24个约束，DFS的总体设备小于500 kb，而先前的工作会产生300 GB，这是线性至电路尺寸的。此外，我们在先前的工作中识别并解决了安全性，EOS（USENIX'23）。
LHB 示范常务命令保留和权力委托 - 2021 年 3 月 25 日 v5 最终版
这些 SO 旨在将《地方卫生委员会（章程、成员和程序）（威尔士）条例 2009》（SI 2009/779 (W.67)）中规定的法定要求转化为日常运营实践，并与通过保留给董事会的决策计划、授权给官员和其他人员的计划以及常设财务指令 (SFI) 一起，为 LHB 的业务行为提供监管框架。这些文件构成了 LHB 治理和问责框架的基础，并与通过卫生委员会价值观和行为标准框架以及商业行为标准政策一起，旨在确保实现为威尔士 NHS 设定的良好治理标准。所有 LHB 董事会成员和官员都必须了解这些常设命令，并在适当的情况下熟悉其详细内容。董事会秘书将能够就常设命令的任何方面或 LHB 内更广泛的治理安排提供进一步的建议和指导。有关威尔士 NHS 治理的更多信息，请访问 https://nwssp.nhs.wales/all-wales-programmes/governance-e-manual/ 。
13287/23 DOM/MK 1 LIFE.4 I.简介1。6月13日...
1欧洲委员会：委员会员工工作文件：关于2014/26/欧盟在集体管理上适用版权及相关权利以及在内部市场上在线使用中使用的权利的多个地准则许可的报告。swd（2021）338最终，https：//digital-tractig.ec.europa.eu/en/library/library/reports-collative-mmanagement-management-management-yagement-undended--extended-licensing-2共同的创造者和righthorters组织的联合信函呼吁对创建者和竞技的实施，呼吁实施有意义的创造者，并启用创造者，并强制锻炼练习，并强制锻炼练习，以锻炼练习， AI模型的版权保护作品，日期为2024年10月29日，并给欧洲科技主权，安全和民主委员会执行副主席，以及2024年12月4日的代际公平，青年，文化和体育专员。
艾因大学代表团访问经济部，加强合作
经济部副部长 Abdullah Al Saleh 阁下对代表团和其他部委官员的到访表示欢迎。此次访问的重点是探讨如何加强双方的伙伴关系，为国家可持续发展和创新计划做出贡献。讨论还强调了开发符合市场需求和阿联酋未来愿景的学术和培训项目的重要性。
香港科技园公司率领史上最大规模香港科技代表团参展 CES 2025
• 香港科技园公司创新交流计划 (Innovation Mixer) 将史无前例地派出 45 家科技公司代表团参加 1 月份的 CES 2025 • 参与单位中有三个最近荣获 CES 2025 创新奖获奖者 • 第二批全球助推器计划将启动，与本地创科界互动 (香港，2024 年 12 月 18 日) — 为配合创新交流计划 (Innovation Mixer) 以及第二批全球助推器计划：美国 2025 的筹备工作，香港科技园公司 (HKSTP) 将史无前例地派出 45 家科技公司代表团参加 1 月份的消费电子展 (CES) 2025。代表团与香港贸易发展局合作，并得到香港电子业商会的支持，在香港科技馆的尤利卡园区和全球馆展出，涵盖先进电子及机器人、先进材料及可持续技术、人工智能及数据、数字化转型，以及生命及健康五个行业领域，让科技公司吸引行业领袖、风险投资公司和研发机构的关注，同时展示香港在鼓励人才发展和科技进步方面所做的努力。三家参展单位最近获评为 2025 年 CES 创新奖获奖者，以表彰其在科技产品方面的杰出设计和工程。Full Nature Farms 开发的智能灌溉系统 Rocket 2.0 在可持续发展及能源/电力类别中获奖；Vidi Labs 的人工智能可穿戴设备 Seekr 考虑到视障人士和老年人群体的需求，在无障碍及老年科技类别中获得认可； Vista InnoTech 推出的同类产品中最小的三轴微云台稳定器在影像领域获得冠军。香港科技园初创企业生态系统及发展主管 Derek Chim 表示：“很高兴向世界介绍这些有前途的初创企业及其突破性技术，这些技术有可能产生深远的积极影响。香港科技园的使命是为有前途的初创企业提供资源，帮助他们在全球舞台上站稳脚跟。我们在 CES 2024 上迎来了超过 6,000 名参观者，这是
16128/24 1 COMPET.2 代表团可在附件中找到...
太空 108 电信 357 RECH 516 MI 976 COMPET 1154 ENER 574 IND 534 EMPL 589 EU-GNSS 26 CSC 686 TRANS 511 CSCGNSS 13 航空 161 CSDP/PSDC 835 MAR 209 CFSP/PESC 1686
自 2025 年 4 月 1 日起授权进行专业调试
NHSE 已建立了专门的综合护理系统 (ICB) 和专门的专科护理机构 (有些涵盖多项服务线)。这些机构涵盖了广泛的服务，包括专门的癌症和心脏病服务、新生儿服务和成人重症监护。1.2 NHSE 在 2022 年 5 月的《综合护理系统内专业服务整合路线图》中阐述了将专业服务委托给综合护理系统的意图。2 1.3 最初的意图是让所有 ICB 从 2024 年 1 月 4 日起承担 59 项服务的委派，并开展了为该责任转移做准备的工作。1.4 随后，西南地区的七个 ICB 集体同意要求将转移日期推迟到 2025 年 1 月 4 日。NHSE 董事会于 12 月 23 日同意了这一点。三个地区确实在 24 日进行了转移，其余四个地区同意进行第二波转移。 1.5 西南地区继续按照联合委员会的安排，由 ICB 与 NHSE 地区团队合作，在 2024 年完成专业调试。 1.6 要委托的全部服务范围见附录 1。 1.7 本报告中包含的详细信息和决定涉及将 NSHE 的调试责任委托给 ICB，以提供附录 1 中的服务。本报告不讨论由 Somerset ICB 主办协作调试中心所涉及的风险和问题，也不讨论 Somerset ICB 竞标成为专业服务首席专员的任何行为。 1.8 这是一份中期报告，要求董事会同意首席专员模式，并在 2025 年 2 月正式签署之前注意委托的要素。 2. 拟议的调试模式 2.1 拟议的调试模式是联合委员会推荐的首席专员模式。制定该模型的一个基本驱动力是 DHSC 会计规则，该规则仅在预算由单个组织托管时才允许分担财务风险。 2.2 附录 2 列出了首席专员模型的细节以及治理方式。 2.3 该模型的主要特点是：- 2.3.1 整个地区都有预算风险分担安排。 2.3.2 风险由首席专员承担（他们不能要求在年度内补充预算）。相反，盈余不会回流到 ICB，任何盈余都可以由联合委员会根据其授权进行指示。 2.3.3 所有 ICB 都通过联合委员会设定年度授权，从而保持参与战略层面决策的能力。 2.3.4 现任 NHSE 员工组成的中央委托中心 (CCH) 负责日常管理投资组合，向首席专员负责，而首席专员则受联合委员会设定的授权指导。这使得 CCH 团队可以灵活地管理日常调试事宜。
人工智能决策委托的决定因素
人工智能决策委托的决定因素：目标设定理论 Hyunmin Jeon iamhyunmin@g.hongik.ac.kr；Hyewon Lee，dws9318@gmail.com；Jonghwa Park jonghwapark@knu.ac.kr；Martin Kang；martin.kang@lmu.edu；Dong-Heon Kwak dkwak@kent.edu 人工智能 (AI) 工具的日益融合，引起了人们对了解影响用户将任务委托给 AI 系统的决策因素的兴趣 (Candrian & Scherer, 2022; Turel & Kalhan, 2023)。AI 委托涉及将任务、决策或解决问题的责任分配给 AI 系统，使它们能够在指定参数内自主或半自主运行 (Baird & Maruping, 2021)。这种授权使组织能够简化运营、提高效率并将人力资源分配给更具战略性的活动（Candrian & Scherer，2022 年）。目标设定理论（Locke & Latham，2002 年）可以应用于 AI 授权的研究，提供理论视角来探索清晰、具有挑战性和定义明确的目标如何影响将任务委派给 AI 的有效性和可能性。然而，目标设定相关因素如何影响用户将任务委派给 AI 的决定仍不清楚，特别是当通过信息系统领域内既定的框架考虑时（例如，Loock 等人，2013 年；Pan 等人，2024 年）。本研究调查了目标清晰度、难度和承诺如何影响这些委派决定。我们对不同的 AI 用户（例如 ChatGPT 和 Grammarly）进行了多项研究调查，以研究这些与目标相关的因素如何影响将任务委派给 AI 的可能性。这些发现为设计符合用户目标和期望的 AI 系统提供了宝贵的见解。参考文献 Baird, A., & Maruping, LM (2021)。下一代 IS 使用研究：委托给代理 IS 工件和从代理 IS 工件委托的理论框架。MIS Quarterly，45 (1), 315-341。