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摘要：本文介绍了21世纪外层空间向战斗领域的转化过程。在冷战期间，
摘要：本文介绍了21世纪外层空间向战斗领域的转化过程。在冷战期间，外太空是超级大国之间的理解和和平竞争的地方。军事化自空间时代开始以来就已经存在，不包括空间的武器化直到21世纪初。缺乏国际政权来防止太空和技术进步的武器化为各州寻求增加权力的新机会。理论范式是国际机构的现实观点，反映了最强大的国家对降低其成本的机制的最低共识。成功测试了反卫星武器，开辟了有关防御弱势空间装置免受敌人攻击的新问题。作者的预后论文指的是太空武器的新比赛以及激光，等离子武器，动力学轰炸和其他类型的太空武器的时间问题。战略平衡将保持不变，直到能够中和国家现有进攻能力并消除第二次罢工能力的上和武器的发明发明。作者得出的结论是，国际机构不能限制国家在征服空间中的野心，因为他们不想放弃这一潜力，但是不太可能发生有限的太空战争。关键字：外层空间，战斗领域，军事化，武器化，卫星，太空武器，战略稳定性。
对 ML 硬件实现的有效 CPA 攻击......
摘要 — 旁道攻击 (SCA) 对加密实现构成重大威胁，包括那些旨在抵御量子计算机计算能力的加密实现。本文介绍了针对工业级后量子密码实现的首次旁道攻击。具体来说，我们提出了一种相关功率分析 (CPA) 攻击，该攻击针对的是硅信任根框架中 ML-DSA 的开源硬件实现，该框架是由领先的技术公司参与的多方合作开发的。我们的攻击侧重于遵循基于数论变换的多项式逐点乘法的模块化缩减过程。通过利用独特的唯一缩减算法的旁道泄漏并利用用于通过清除内部寄存器来安全擦除敏感信息的零化机制，我们显著提高了攻击的有效性。我们的研究结果表明，攻击者仅使用 10,000 条功率轨迹就可以提取密钥。通过访问这些密钥，攻击者可以伪造用于证书生成的签名，从而损害信任根的完整性。这项研究突出了行业标准的信任根系统易受旁道攻击的弱点。它强调了迫切需要采取强有力的对策来保护商业部署的系统免受此类威胁。索引词 — 旁道攻击、ML-DSA、抗量子密码术、相关功率分析、零化、模块化缩减、信任根。
铝材助力绿色转型 - Pannello Publitec
让我们在新的一年伊始再次谈论我们金属的可持续性，用一个简短的标题、一个带有自己图形的座右铭来描述杂志的编辑路线，并承诺为绿色铝的发展投入大量空间，以造福整个价值链，特别是造福于无数的中小型加工和最终用户公司，正是这些公司让这个行业变得伟大。2020 年发生了很多事情，如果能抹去几乎所有的事情，我们会很高兴，但有一个小小的安慰是，铝在这个困难时期，特别是在欧洲，得到了政治家和决策者的关注。这是因为人们已经认识到这种材料可以在经济重启中发挥非常重要的作用，并以其特性为保护环境做出贡献。在未来几年，材料的生态足迹将产生影响；至于铝，正在迈出巨大的步伐。几年前，我们已经在谈论由几家重要且特别有道德的世界公司以非常低的二氧化碳足迹生产的原铝；我们在新的一年开始预览我们行业这条道路上的两个重要且非常具体的阶段，即 En+ Rus-al 公司的绿色铝愿景，净零目标，它设想了
机器未学习的框架
印度摘要：在数字世界的当代景观中，行业依赖人工智能技术，从根本上讲，这在根本上取决于机器学习的概念。机器学习是利用大量数据的字段，然后将这些数据馈送到称为模型的结构中。此数据“训练”该模型。丰富的数据用于训练这些模型，以使该数据具有最佳状态。但是，对这些丰富数据的依赖使我们面临着对用户隐私的重大风险，这是一个问题。它直接挑战了“被遗忘的权利”的存在。模型与训练数据的数据之间存在复杂的关系。传统数据管理系统可以轻松从数据库中删除用户信息，但是与机器学习模型相比，该方案变得非常复杂。这产生了称为机器学习的全新概念。该项目通过开发一种独立的工具和API来解决这一挑战，专门设计，以促进通过机器学习模型忘记数据。我们的目标是在机器学习技术的背景下开创一种增强用户隐私的实用方法。通过创建一个高效可靠的解决方案，我们旨在弥合数据隐私权利与机器学习模型的复杂工作之间的差距。通过这项努力，我们为数字时代的隐私，数据安全和道德AI实践的不断发展的论述做出了贡献。
BQ27Z746 1系（Rev. A）
1。运行固件更新工具安装程序。记下固件更新工具在计算机上安装的位置。2。将要更新到计算机的EV2400连接。3。确保没有其他EV2400连接到用于固件更新的计算机。4。转到安装固件更新工具的位置。运行固件更新工具。5。更新工具应检测到连接的EV2400，显示当前的固件版本，并提示用户继续更新EV2400固件。6。键入y，然后按Enter。7。固件更新工具应将EV2400放置在FW更新模式中，执行较旧的EV2400版本的固件的大规模擦除，编程EV2400，然后重置设备。该工具将提示用户在完成后继续。8。按Enter关闭固件更新工具。9。从个人计算机（PC）拔下EV2400。10。打开包含bqstudio安装程序包的存档，并将其内容复制到临时目录中。11。通过将版本添加到末端来重命名任何以前的电池管理工作室文件夹。12。打开从TI网站下载的BQSTUDIO安装程序文件。13。按照屏幕上的说明进行操作，直到完成软件安装。14。在启动评估软件之前，请将EV2400 USB电缆连接到计算机，I2C端口将EVM板连接到EVM板（J11）。
劳克林-布尔海德机场寻求额外资金用于主要航站楼扩建
作者：露西·温伯恩 • 蒙大拿州的弗拉特黑德湖水清澈见底，看上去很浅，但实际上有 370 英尺深。 • 瓶装水的有效期是针对瓶子的，而不是针对水的。 • 2004 年，印度农民使用百事可乐和可口可乐代替杀虫剂，因为它们更便宜，而且效果一样好。不出所料，百事可乐和可口可乐强烈反对。 • 饱餐一顿后，狮子可以连续睡眠 24 小时。 • 人们过去用面包擦铅笔痕迹，直到 1770 年，爱德华·奈恩不小心捡到一块橡胶而不是面包屑，于是——瞧！——决定开始销售橡皮擦。 • 两个波斯尼亚人在网上聊天室聊了一段时间后，他们决定是时候见面了。他们发现他们是一对夫妻，一直在欺骗对方。最终他们离婚了。 • 法国一家咖啡馆 La Petite Syrah 对粗鲁的顾客收取 7 欧元的咖啡费，但对有礼貌对待服务员的顾客只收取 1.40 欧元。这家咖啡馆位于尼斯，这也许并不令人意外。 • 企鹅蛋清煮熟后会变清澈。 • 据说迈克尔·杰克逊每次乘坐飞机时都要求将他的葡萄酒装在健怡可乐罐中。他不想让孩子看到他喝酒。 • 沙特阿拉伯曾经举办过一次妇女权利会议，但与会者中没有一位女性。
AFR/RC72/8 2022 年 7 月 7 日区域委员会...
1. 突发卫生事件给非洲卫生系统和经济造成沉重打击，有可能使数十年来辛苦取得的成果化为乌有。非洲区域每年要应对 100 多起突发卫生事件。与气候有关的事件，包括长期干旱、破坏性洪水和飓风，在数量和严重程度上都在增加。 2. 2016 年，卫生部长批准了“2016-2020 年区域卫生安全与紧急情况战略”，支持会员国做好准备、快速发现和及时应对突发卫生事件。随后，控制疫情的平均时间缩短了。然而，COVID-19 的破坏性影响要求建立有韧性的卫生系统，以便在应对突发卫生事件的同时提供优质的医疗服务。 3. 该战略吸取了从 COVID-19 中吸取的经验教训，旨在减少突发卫生事件对健康和社会经济的影响。该战略强调建设反应迅速的卫生系统，以有效管理卫生紧急情况，同时确保基本服务的连续性。该战略与实现卫生相关可持续发展目标和世卫组织工作总规划的战略相一致，强调实施近期全球审查的建议。 4. 作为该战略的一部分，世卫组织提出了三项由会员国牵头并在世卫组织协调和支持下开展的有针对性的努力。这三项努力的重点是防范（增强系统的应急能力，“PROSE”）、发现（改造非洲监测系统，“TASS”）和应对（加强和利用应急小组，“SURGE”）。 5. 请区域委员会审查并通过该战略。
加固
摘要 - 基于数据所有者的删除请求对机器学习模型的特定培训数据对机器学习模型的影响的过程。但是，在学习研究中很大程度上忽略了一个重要领域是强化学习。强化学习的重点是培训代理，以在环境中做出最佳决策，以最大程度地提高其累积奖励。在培训期间，代理商倾向于记住环境的特征，这引起了人们对隐私的重大关注。根据数据保护法规，环境的所有者有权撤销对代理商培训数据的访问权，因此必须开发一个新的研究领域，称为加固。加固的学习重点是撤销整个环境而不是单个数据样本。这个独特的特征提出了三个不同的挑战：1）如何针对环境提出学习方案； 2）如何避免在剩余的环境中降低代理商的演出； 3）如何评估学习的有效性。为了应对这些挑战，我们提出了两种加强学习方法。第一种方法基于减少强化学习，该学习旨在逐渐消除代理商以前获得的知识。第二种方法利用环境中毒攻击，这鼓励代理商学习新的，尽管不正确，但知识以消除未学习的环境。尤其是为了应对第三项挑战，我们介绍了“环境推论”的概念，以评估未学习的结果。源代码可在https://github.com/cp-lab-uts/reinforcement-unlearning上找到。
信息与热力学：欠阻尼微机械振荡器中兰道尔界限的快速精确方法
信息处理的热力学能量成本是一个被广泛研究的课题，既有其基本方面，也有其潜在的应用[1-9]。该能量成本有一个下限，由 Landauer 原理确定[10]：在温度 T 下，从存储器中擦除一位信息至少需要 k BT ln 2 的功，其中 k B 为玻尔兹曼常数。这是很小的能量，在室温（300 K）下仅为 ∼ 3 × 10 − 21 J，但它是一个通用的下限，与所用存储器的具体类型无关，并且与广义 Jarzynski 等式 [11] 相关。已在多个经典实验中测量了兰道尔边界 (LB)，这些实验使用了光镊 [ 12 ， 13 ]、电路 [ 14 ]、反馈阱 [ 15 – 17 ] 和纳米磁体 [ 18 ， 19 ]，以及捕获超冷离子 [ 20 ] 和分子纳米磁体 [ 21 ] 的量子实验。在准静态擦除协议中可以渐近地达到 LB，其持续时间比上述用作一位存储器的系统的弛豫时间长得多。实际上，当在短时间内执行擦除时，可以使用最优协议最小化此类过程所需的能量，这些协议已经过计算 [ 22 – 27 ] 并用于过阻尼系统 [ 17 ]。更快接近渐近 LB 的另一个策略当然是减少弛豫时间。然而，对于非常快的协议，人们可能想知道机械（电子）系统中的惯性（感应）项是否会影响其可靠性和能量成本。
为什么人工智能需要自下而上的道德规范
每天，在委内瑞拉的梅尔巴都会在凌晨 4 点起床，为机器学习算法注释数据。她是全球众多登录众包平台为开发人工智能的科技公司执行任务的工作者之一。她每周可以全职工作 15 到 20 美元，足以补充她的养老金，由于持续的恶性通货膨胀，她的养老金现在每月只值一美元：“不够买半打鸡蛋；不够买一块奶酪或面包。” 由于经济和 COVID-19 形势严峻，梅尔巴和许多其他委内瑞拉人都转向为在线平台工作。虽然这些工作提供了较低的进入门槛和稳定的美元收入，但它们并不能提供稳定的就业：这些工人被视为自由职业者，被这些公司称为评估员、标注员或注释员。作为我论文研究的一部分，我调查了拉丁美洲各地通过数字劳动平台为人工智能注释数据的工人的经历。通过这项研究，我遇到了梅尔巴和其他许多人，我在下面列出了他们的故事。我通过社交媒体上的工人小组与他们取得了联系，自疫情开始以来，我们就在网上聊天。我之所以联系他们，是因为委内瑞拉人占拉丁美洲人工智能平台工人的大多数，作为一名拉丁裔，我想听听他们的经历。总的来说，我发现这种平台劳动是剥削性的，但也是为了抹杀工人的声音。本文探讨了委内瑞拉平台工人的工作条件及其与他们帮助创造的人工智能的关系。我认为劳动力是人工智能中一个尚未充分探索和研究的领域。作为批判性人工智能学者，我们无法说出什么是“道德的”、“有益的”或“负责任的”，除非