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2022 年 3 月 - 思科
Gamaredon 又名 Primitive Bear，是一个民族国家行为体，经常针对政府组织进行网络间谍活动。随着俄罗斯和乌克兰之间的紧张局势加剧，该组织的活动有所增加。Gamaredon 通常利用通过鱼叉式网络钓鱼 (T1566.001) 分发的恶意办公文件 (T1204.002) 作为其攻击的第一阶段。据了解，他们使用名为 PowerPunch 的 Powershell (T1059.001) 信标下载并执行 (T1204.002) 恶意软件以进行后续阶段。Pterodo (S0147) 和 QuietSieve 是他们部署用于窃取信息 (TA0010) 和各种其他操作的流行恶意软件系列。
光子增强 - 闪光灯 - 金属 - 壁垒...
图5：两个过渡（1 a 1g→1 t 1u和1 a 1g→1 cbm）的CAS-DEM和NEVPT2-DEM激发能的外推到超级电池的非插入极限（a）原始2×2×2，（b）原始3×3×2×2×2×2×2×2×2×2×2×2× 4。实心正方形（圆圈）表示t 1u（CBM）的单元激发的DMET数据点，而空心正方形和圆圈表示相应的外推Vees。红色（紫色）颜色象征CAS-DMET（NEVPT2-DMET）。
值得信赖的自主性：机器人、人工智能和区块链 - OpenMind
Soona Amhaz (Volt Capital)、James Ball (Nethermind)、Anna Bertha (DCG)、Casey Caruso (Topology)、Cheryl Chan (Dragonfly)、Grace Deng (SevenX)、Lucas Chu (C-Haus 和创始人，隐身)、Shumo Chu (Nebra)、Chang Gao (Waymo)、Tian Gao (斯坦福机器人实验室)、Yarco Hayduk (Pragma Ventures)、Richard He (Openmart)、Yu Hu (Kaito AI)、Nathan Jay (Nethermind)、Yuchen Jin (Hyperbolic)、Sami Kassab (Crucible Labs)、Anna Kazlauskas (Vana)、Anika Lakhani (哈佛区块链)、Tony Lau (Primitive Ventures)、Kevin Leffew (Coinbase 开发者平台)、Shujia Liang (PrismaX)、Kent Lin (Optimum)、Huihan Liu (UT Austin Robotics)、Niels Ma (耶鲁区块链和 BuidlerDAO)、Devishree Mohan (OpenLedger)、 Lincoln Murr（Coinbase 开发者平台）、Akilesh Potti（Ritual）、Gengmo Qi（Dragonfly/IC3）、Gil Rosen（Blockchain Builders Fund）、Bill Shi（Pond）、Joshua Simenhoff（Ritual）、Ben Siraphob（耶鲁大学，邵钟实验室）、Jiahao Sun（Flock.io）、Xyn Sun（Flashbots Teleport）、Trace（Standard Crypto）、Nima Vaziri（EigenLayer）、Alex Tong（哈佛大学，杨衡实验室）、Matthew W（OpenGradient）、Dovey Wan（Primitive Ventures）、Dave Wang（Love.ai）、Steven Willinger（Blockchain Builders Fund）、Kathryn Wu（Openmart）、Kenzi W（Symbolic）、Michael Wu（Amber）、Joshua Yang（Hyperion Ventures）、Jay Yu（斯坦福区块链俱乐部）、Dylan Z（Pond）、George Zhang（Flashbots）、Jasper Zhang（Hyperbolic）、 SH Zhong（牛津机器人研究所）以及不愿透露姓名的业界朋友，我们深深感谢你们的大力支持。
使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
使用忆电感器的神经形态计算
i。在国际单位制中，电感的单位是亨利 (H)。如图 1 所示，通过在线圈内添加由铁磁材料（例如铁）制成的磁芯，来自线圈的磁化通量会在材料中感应出磁化，从而增加磁通量。铁磁芯的高磁导率可以使线圈的电感比没有铁磁芯时增加数千倍 [1]。变形虫等生物表现出原始的学习以及记忆、计时和预测机制。它们的自适应行为可以通过基于忆阻器的 RLC 电路模拟 [2]。受这项工作的启发，我们将设计一种基于忆阻器的神经形态架构，该架构可根据外部刺激频率以自然的方式自行调整其固有谐振频率。与之前的研究相比，我们的创新之处在于，该架构使用独特的记忆电感器来增加其时间常数，然后降低其谐振频率以匹配刺激频率。我们的目的是利用这种架构来帮助更好地研究原始智能的细胞起源。这也是这类研究的意义所在，不仅可以理解原始学习，还可以开发一种新颖的计算架构。
关于后处理中单向函数最小性的注记...
摘要。在经典密码学中，单向函数 (OWF) 起着核心作用，它是 (几乎) 所有原语都隐含的最小原语。在量子密码学中，情况更加复杂，其中诚实方和对手可以使用量子计算和通信，并且众所周知，量子环境中的 OWF 类似物可能不是最小的。在这项工作中，我们询问 OWF 是否是后量子密码学中间环境中的最小值，其中协议是经典的，但它们将抵抗量子对手。我们表明，对于广泛的自然设置，如果原语 Q 意味着 OWF，那么它的 (均匀或非均匀安全的) 后量子类似物也是如此。特别是，我们表明，如果原语 Q 通过黑盒经典安全约简 R 暗示任何其他具有 2 消息安全游戏 (例如，OWF) 的原语 P，那么人们总是可以 (有效地) 将任何多项式大小的量子对手破解 P 变成多项式大小的量子对手破解 Q 。请注意，即使使用 Q 实现的 P 实现是任意非黑盒的，此结果仍然成立。我们还证明了当归约 R 预期其预言对手是确定性时，此结果的扩展，只要以下任一条件成立：(1) 对手只需以不可忽略的概率赢得 Q 的安全游戏（例如，Q 是抗碰撞哈希）或 (2) P 和 Q 中的任何一个都有“可证伪的”安全游戏（当 P 是 OWF 时就是这种情况）。当 Q 通过非黑盒安全归约暗示 OWF 时，或者当 P 使用比双消息游戏更复杂的安全游戏时，我们的工作没有回答我们的主要问题。
未能实施Moro反射）Moro（在儿童中：未来的影响和建议...
简介）定义为非自愿的自动原始反射（响应刺激而发生的原始反射。这些反射在怀孕期间在胎儿中发展，旨在帮助新生儿在没有良好发达的神经系统的情况下生存。随着婴儿的成长和发展，原始反射变得稳定，嵌入了2020年Chandradasa＆Rathnayake意志的意志中；泰勒等。，（并允许正常的运动发育）。分别随着大脑和神经系统成熟的2004）的影响分别减少。大脑成熟度对于1998年原始反射的延迟至关重要（服务器和其他人以及精神运动功能的适当进展，这需要反射响应）。因为案件反射-Smith，2005年； Pandya等人，2015年（嵌入的自愿原始运动反应的自愿性由处理认知信息的大脑区域主导）。当Melllo副本，2016年（像额叶一样“更高”，但从未消失，原始的原始性变得更加意识到他的身体和运动。是主要的大脑区域，原始反射，稳定的大脑区域变化和开放的“新神经通信通道”。使用