电子投票或电子投票是建立在互联网或任何分布式网络之上的功能,允许以安全和可验证的方式进行大规模选举,即使在存在不受信任的当局或不诚实的代理人的情况下也是如此。这种功能的好处包括以更快、更简单的方式进行选举,从而提高公众参与度(即增加选民人数)、降低选举成本以及为残疾人提供便利。此外,电子投票提供信息论安全性,原则上保证选举的安全性和诚实性,即使在官员腐败或不诚实代理人联盟的情况下也是如此。然而,采用使用公共网络进行选举的协议也增加了通过操纵结果或侵犯隐私进行欺诈的可能性 [1]。此外,尽管这种协议不可能被违反,但代理人需要信任他们没有编写的设备和程序,而且很可能他们甚至不了解这些设备和程序 [2]。最后,还需要考虑使用先进技术实施选举的成本。
在本文中,我们提出了一种cavy的编译器,Cavy是一种命令性量子编程语言。Cavy系统的主要贡献是将区域推断应用于安全且有效的Ancilla Qubit分配,使用和交易位置,并以可逆子集的编程语言中的位置。此方法可以通过任意Ancilla操作的程序来汇编优化的量子电路。与其他有关Ancilla Deadlocation的最新工作相比,安全分析是Rust编程语言中引入的借用检查器的一种变体。它具有“移动参考”,这是一种独特的参考类型,可以安全地传输其参考文献的所有权。为了解决问题并激发这些特征,我们描述了一个量子算法,其最近的实验实现使传统线性量子量子编程语言的表现力构成表达,并给出了该算法的cav效。
从下面的例子开始,用户可以介绍一些当地受众熟悉的基因改造例子。虽然这个例子谈到了正在进行的旨在开发转基因品种以应对各种农业挑战(如干旱、洪水和气候变化的影响)的研究,但它也可以用来介绍已经在使用的例子。本工具包的用户还可以重点介绍引入某种商品的特定性状,例如,Bt(苏云金芽孢杆菌)棉花是一种转基因抗虫棉花品种,可生产一种杀虫剂来对抗棉铃虫。本工具包的用户可以进一步解释 Bt 的含义以及它如何作为特定害虫的毒素发挥作用。建议在使用此示例时使用特定国家/地区的信息。
短期至中期内,预计绿色氢能将在工业领域产生最重大影响。该行业的能源使用主要集中在几个行业:钢铁、有色金属(如铝)、化学品和石化产品(如炼油厂、氨生产)和非金属矿物(如水泥)(IRENA,2020a;IRENA 行动联盟,2021)。对于这些行业的某些能源使用而言,绿色氢能是唯一的低碳替代品(氢能委员会,2020)。此外,绿色氢能可以在许多工业过程中取代现有的基于化石燃料的氢原料,包括石化产品的精炼、用于化肥的氨生产、用于各种化学产品的甲醇生产,甚至通过直接还原铁生产零排放钢铁。
请注意,博弈是由模型本身引起的,间接地通过它如何塑造用户激励而对其造成损害。从这个意义上讲,战略分类体现了机器学习如何遵守古德哈特定律,这是一项政策制定原则,指出“当一项措施成为目标时,它就不再是一项好的措施”。因此,战略分类简洁地捕捉了基于学习的系统与其用户之间产生的一种自然形式的紧张关系。最近关于该主题的研究很多,研究了诸如泛化(Sundaram 等人,2020 年;Zhang & Conitzer,2021 年)、均衡和动态(Perdomo 等人,2020 年;Brown 等人,2020 年;Izzo 等人,2021 年;Miller 等人,2021 年)、在线学习(Dong 等人,2018 年;Chen 等人,2019 年;Ahmadi 等人,2020 年)、因果关系和决策结果(Kleinberg & Raghavan,2019 年;Rosenfeld 等人,2020 年;Shavit 等人,2020 年;Bechavod 等人,2020 年;Miller 等人)等方面。 ,2020)、透明度(Ghalme等,2021;Bechavod等,2021)和社会视角(Hu等,2019;Milli等,2019;Chen等,2020)。
第六条机制与京都议定书机制的一个根本区别是,根据《巴黎协定》,所有国家都有减排承诺,而《京都议定书》中只有工业化国家才有量化的减排承诺。《巴黎协定》要求缔约方避免对减排成果进行重复计算,方法是将任何转移的减排成果的“相应调整”(CA)应用于其报告的排放量或用于跟踪国家自主贡献(NDC)进展的其他指标。根据第六条,潜在转移国的主要担忧是,由于“过度销售”减排量,参与合作方式可能会损害其实现国家自主贡献。这也不符合获得国的利益,因为对风险的认知可能会降低转移国进行贸易和承诺相应调整的意愿。本报告的目的是提出解决一个重要过度销售风险的方案:销售低成本的减排成果(MO),如果剩余的减排机会变得过于昂贵(销售“唾手可得的果实”),这可能会损害国家自主贡献的实现。
本指南旨在为从事工学结合学习计划开发、促进和/或评估的教职员工、学术领导者和教育开发人员提供资源。本指南的重点是提高工学结合学习计划的教育质量。本指南将参考 Cooper 等人 (2010) 和 Cantalini-Williams (2015) 的工学结合学习的几个方面,例如目的、背景和机构伙伴关系,并将学生学习作为主要关注维度。使用 Kolb 的体验式学习循环,我们建议在高等教育工学结合学习计划中采用有效的实践来解决体验、反思、理论化和实验等每一种学习模式,以优化学生的学习和发展。