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x9.146量子TLS
标准X9.146量子TLS草案被昵称为增强运输层安全性（TLS）协议以支持NIST PQC算法。安全协议，例如由互联网工程工作组（IETF）开发和管理的各种工作组的TLS，主要依赖金融服务行业。但是，金融服务行业希望早日过渡到PQC算法，而不是较晚，包括银行，商人和第三方金融服务提供商。本届会议介绍了X9.146 X9.146 X9F5 Financial PKI Workgroup正在开发的标准，以及软件工程，用于增强和成功测试此标准在合作的行业供应商中。
创新材料探索人工智能增强应用
摘要 随着人工智能 (AI) 的融入，材料科学领域正在经历范式转变。这项工作探索了人工智能增强材料的激动人心的潜力，人工智能增强材料是新一代材料，具有针对特定应用量身定制的特性。通过利用人工智能分析大量数据集、识别模式和优化流程的能力，研究人员正在创造具有前所未有功能的材料。摘要将深入探讨人工智能正在改变材料的关键领域：材料设计、预测能力和工艺优化。本摘要将重点介绍一些创新的人工智能增强材料的例子，展示它们彻底改变从航空航天到医学等各个行业的潜力。最后，它将讨论这个新兴领域的挑战和未来方向，强调人工智能对材料科学未来的变革性影响。关键词：材料科学、人工智能、机器学习算法。
美国上诉法院
1 在处理针对地区法院拒绝有条件豁免权的临时上诉时，我们“服从地区法院对事实的裁定”，以及“地区法院从这些事实中得出的推论”。亚当斯诉布朗特县案，946 F.3d 940, 948 (6th Cir. 2020)（省略引文）。“事实上，理想情况下，我们只需要看地区法院的意见，我们通常可以仅仅采纳地区法院对事实和推论的陈述。”巴里诉奥格雷迪案，895 F.3d 440, 443 (6th Cir. 2018)（省略内部引号）。但是，如果地方法院的“事件版本与录像带证据‘明显矛盾’，我们就必须‘根据录像带所描述的情况来看待事实’。”奥斯汀诉雷德福德镇警察局案，690 F.3d 490, 493 (6th Cir. 2012)（原文修改）（引用斯科特诉哈里斯案，550 US 372, 380–82 (2007)）。
心理学 - 心理学与社会科学学院 - 密歇根大学
LSA 进步 // 文学、科学和艺术学院 309 Maynard Street, Suite 200 // Ann Arbor, MI 48104-2273 P. 734.615.6333 // F. 734.647.3061 // lsa.umich.edu/psych
案件 1：22-cv-21997-CMA 文件 42 已在 FLSD 上输入......
1 Empires Consulting 处于破产管理之下，根据 2022 年 6 月 21 日在佛罗里达州迈阿密戴德县第十一司法巡回法院 Eric Villanueva v. Empires X Corp. 案中颁布的“单方面命令，批准原告紧急单方面动议任命破产管理人并无需通知即可获得禁令救济”（“破产管理命令”），Erics Villanueva v. Empires X Corp.，案号 22-010719 CA 44（迈阿密戴德巡回法院 2024）（“集体诉讼”）。根据破产管理命令，律师 Scott M. Dimond 被任命为 Empires Consulting（“破产管理人”）的破产管理人，负责所有事务，包括追回资产以补偿 Empires Consulting 不当行为的受害者（“破产管理财产”）。
RFS 编号：03/UPNEDA-PM KUSUM-C2/FLS/2024，日期：2024 年 7 月 19 日 北方邦新再生能源发展机构 (UPNEDA) 邀请
投标人需要提交上表所述的电子投标文件费用、手续费和投标担保声明（附件格式）的证明/成本。投标文件费用和手续费应以汇票形式提交，受益人为北方邦新再生能源发展署（UPNEDA）署长，支付地点为勒克瑙。汇票和投标担保声明表的扫描件必须与电子投标一同上传。汇票原件和签字的银行担保声明表原件，以及投标人签字的空白文件纸质副本及附件，必须在技术电子投标开始日期和时间之前送达位于勒克瑙 Gomti Nagar Vibhuti Khand 的 UPNEDA 办事处，否则，投标将不予考虑。北方邦新再生能源发展署（UPNEDA）署长保留拒绝任何或所有投标的权利，无需给出任何理由。 UPNEDA 主任的决定将具有最终决定权并具有约束力。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。