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量子单向函数的存在性
需要量子操作或涉及量子态的函数称为量子函数。量子 OWF 的概念最早在 [4,12] 中提出。Nikolopoulos [21] 提出了一个量子陷门函数，通过单量子比特旋转实现经典到量子的映射。该函数将任意 n 位字符串映射到一个量子比特。虽然该设计可以用来构造量子公钥密码体制，但显然它不符合量子单向函数的标准：设任意两个输入 x 1 和 x 2 对应的输出分别为 | φ 1 ⟩ 和 | φ 2 ⟩ ，通过交换检验比较 | φ 1 ⟩ 和 | φ 2 ⟩ ，不可能得到小于 n − c 的错误概率。受BB84量子密钥分发协议[2]的启发，我们引入一种新的经典到量子单向函数，将经典信息映射到量子态，并表明所提出的函数满足量子单向函数的性质，从而证明了量子单向函数的存在。
现有的化石燃料电厂与可再生能源共享电网接入可以
摘要：大量等待入网的可再生能源 (RE) 项目能否及时接入电网已成为满足低成本清洁能源日益增长的电力需求的重大瓶颈。然而，可再生能源成本的近期下降加上《通货膨胀削减法案》的激励措施使得低成本可再生能源项目能够选址在现有互连附近。在这里，我们利用高分辨率卫星图像来估算美国现有化石发电厂周围 6x6 英里缓冲区内的可再生能源 (RE) 潜力。我们发现，现有化石发电厂目前与约 800 GW 的可再生能源 (RE) 共享电网接入在技术上和经济上都是可行的，到 2030 年，随着可再生能源的经济性不断改善，这一比例将达到约 1,000 GW，这可能会使美国发电能力几乎翻一番，并显著降低电力成本。我们认为，通过与目前利用电网连接时间不到 70% 的约 250 GW 可再生能源电厂共享电网接入，大规模可再生能源和储能部署可能存在重大机会，值得进一步评估。通过提高现有基础设施的利用率，该策略绕过了传统的可再生能源整合挑战，例如互连队列积压，同时还为发电厂所有者创造额外收入并为当地社区创造税收收入。尽管目前商业利益有限，但在适当的政策和监管支持下，这可以成为快速、大规模整合清洁电力来源的主流策略。
人工智能困境：增长与生存风险
人工智能 (AI) 的最新进展可能会在未来几年提高生活水平。蛋白质折叠、语音识别以及生成模型在生成文本和图像方面的惊人成就已经超出了几年前的预期（Bubeck 等人，2023 年）。人工智能似乎很可能在短期内增强我们的创新能力，而且人工智能在许多认知任务上匹敌甚至超越人类智能并开始自我创新肯定是有可能的。一旦机器能够产生想法，研究人员的数量和质量所设定的增长限制可能不再存在，增长率可能会加快，甚至有可能导致所谓的无限消费的“奇点”。Aghion、B. Jones 和 C. Jones（2019 年）；Trammell 和 Korinek（2020 年）；Davidson（2021 年）； Nordhaus ( 2021 )；以及 Erdil 和 Besiroglu ( 2023 )。另一方面，这些进步并非没有风险。包括 OpenAI 和谷歌的顶尖研究人员在内的人工智能社区的相当一部分人警告说，这些进步可能对人类构成生存风险，要么来自“坏人”对人工智能的恶意使用，要么甚至可能来自超级智能人工智能本身。更简洁地说，人工智能可以比电力或互联网提高生活水平。但它可能带来超过核武器的风险。此外，这些可能性——无论可能性如何——都是相互关联的。正是在这样的世界状态下，人工智能足够强大，可以带来深刻的增长
在现有BPA设施上安装，拼接和租赁 - 2025年至2029年
对拟议行动的描述：Bonneville电力管理（BPA）建议在现有导管中安装新的光纤电缆，在现有结构中或在现有结构上剪接现有的现有光纤电缆，并允许客户在BPA拥有的BPA服务设施的现有BPA光纤电缆上租用多余的导管空间或操作纤维，该设施在BPA范围内的BPA服务设施中，<2025年2月29日至2029年。将通过将电缆拼接或在现有结构上的现有导管或BPA或BPA设施的客户拥有的现有库中安装新的纤维电缆来获得对光纤电缆的访问。地面干扰（包括发掘）将不允许。
通过盈利能力和...
全球变暖和气候变化是需要实体或公司对这些现象做出反应的问题，因此，帽子公司必须对与公司活动产生的排放相关的环境问题负责。这项研究旨在确定2017 - 2021年IDX上列出的能源行业公司中盈利能力和碳排放披露对碳的影响。这项研究使用定量方法。数据分析技术使用描述性统计分析，CALSSical假设测试和假设检验。研究结果表明，盈利能力对交易碳没有影响，而碳排放披露是对碳的影响。盈利能力和碳排放披露效果同时对交易碳。关键字盈利能力；碳排放披露；交易碳这项工作是在创意共享属性共享4.0国际
当前美国联邦政府应对塑料污染的措施
致谢 环境法研究所 (ELI) 在蒙特利湾水族馆的资金、概念开发和支持下编写了本报告。本报告的初步案头研究于 2023 年 10 月至 2024 年 3 月期间进行。此更新于 2024 年 10 月编写。更新结合了初稿的反馈，总结了最近的监管发展，并在多个领域扩展了报告的分析。 该报告的主要作者包括 Margaret Spring（蒙特利湾水族馆首席保护和科学官兼 ELI 董事会成员）、Cecilia Diedrich（ELI 的律师）、Therese Wilkerson（ELI 的律师）和 Jack Schnettler（ELI 的公共利益法研究员）。作者要感谢蒙特利湾水族馆和 ELI 的同事，他们为本文提供了宝贵的想法和意见。我们也非常感谢我们的审阅者的贡献，我们在本报告中广泛依赖他们之前的经验和专业知识。
妊娠合并糖尿病 - 密歇根医学
免责声明：本文件包含密歇根大学 (UM) 健康中心为与您情况相同的典型患者开发的信息和/或指导材料。它可能包含非 UM 健康中心创建的在线内容链接，UM 健康中心对此不承担任何责任。它不能取代您的医疗保健提供者的医疗建议，因为您的经历可能与典型患者不同。如果您对本文件、您的病情或您的治疗计划有任何疑问，请咨询您的医疗保健提供者。
刺痛框架：证明超类对手的存在
我们介绍了超级阶级问责制，这是安全协议的新概念。可算置性的经典概念通常旨在识别违反对抗假设的特定对抗性游戏，导致了安全失败。超类责任制描述了一个不同的目标：证明存在能够违反安全假设的对手。我们开发了一种协议设计方法，用于实现称为刺激框架（SF）的超级阶级问责制。与经典的问责制不同，SF可用于广泛的应用程序，而无需进行协议修改，即使安全失败不归因于特定玩家。sf为公开验证的超级类对手生成了存在的证据，使SF成为举报人举报，高信任的机构宽松程序等有前途的弹簧董事会。我们描述了如何使用SF来证明能够违反实际应用程序的机密性的广告，这些应用程序包括TOR，Web3中的块基础架构，AD Auctions和私人联系人发现，以及公平交易订购系统的完整性。我们报告了我们已经构建的两个端到端的SF系统（用于TOR和BLOCK构建）以及对这些系统的实验。
