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对重定向步行的敏感性考虑凝视，姿势和亮度
图1：我们发现我们发现在重定向步行（RDW）期间发现与场景运动相关的生理信号的特性的可视化和生理信号的特性。（a）我们进行了心理物理实验，其中参与者完成了数百个试验的旋转任务，在旋转过程中，将不同量的额外场景运动注入虚拟环境中。参与者报告了他们是否认为额外的注射动作，我们计算了他们对这些动作的视觉敏感性。（b）我们的分析表明，随着注射动作的速度提高，参与者的凝视（左）和姿势（右）的稳定性下降。这些结果首次表明了重定向强度（注入视觉运动增长）和生理信号之间的直接相关性。
用机器学习重新发现轨道力学
1 Department of Physics and Astronomy, University of Sussex, Sussex House, Falmer, Brighton BN1 9RH, United Kingdom 2 Department of Physics and Astronomy, University College London, Gower Street, London WC1E 6BT, United Kingdom 3 Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale Supérieure, ENS, Université PSL, CNR, Sorbonne Université Université de Paris, Paris 75005，法国4 75005，普林斯顿大学，佩顿霍尔，普林斯顿，新泽西州佩顿大厅，美国，美国美国5号荷兰德计算机研究所中心，纽约州纽约市162 5楼162 5楼，美国纽约市10010年，美国6美国纽约州粒子和粒子物理学部，纽约州纽约州，纽约州，纽约州。物理学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡15213，美国8 DeepMind，伦敦，英国∗作者，应向其解决任何信件。
序列密码重分的非线性滤波模型
非线性过滤模型是一种设计安全流密码的古老且易于理解的方法。几十年来，大量的研究表明如何攻击基于此模型的流密码，并确定了用作过滤函数的布尔函数所需的安全属性，以抵御此类攻击。这导致了构造布尔函数的问题，这些函数既要提供足够的安全性，又要实现高效。不幸的是，在过去的二十年里，文献中没有出现解决这个问题的好方法。缺乏好的解决方案实际上导致非线性过滤模型或多或少变得过时。这对密码设计工具包来说是一个巨大的损失，因为非线性过滤模型的巨大优势在于，除了它的简单性和为面向硬件的流密码提供低成本解决方案的能力之外，还在于积累了有关抽头位置和过滤函数的安全要求的知识，当满足所有标准时，这让人对其安全性充满信心。在本文中，我们构造了奇数个变量（n≥5）的平衡函数，这些函数具有以下可证明的性质：线性偏差等于2−⌊n/2⌋−1，代数次数等于2⌊log2⌊n/2⌋⌋，代数免疫度至少为⌈（n−1）/4⌉，快速代数免疫度至少为1+⌈（n−1）/4⌉，并且这些函数可以使用O（n）NAND门实现。这些函数是通过对著名的Maiorana-McFarland弯曲函数类进行简单修改而获得的。由于实现效率高，对于任何目标安全级别，我们都可以构造高效的可实现函数，以提供对快速代数和快速相关攻击所需的抵抗级别。先前已知的可有效实现的函数具有过大的线性偏差，即使变量数量很大，它们也不合适。通过适当选择 n 和线性反馈移位寄存器的长度 L，我们表明有可能获得可证明 κ 位安全的流密码示例，这些密码对于各种 κ 值都可以抵御众所周知的攻击。我们为 κ = 80、128、160、192、224 和 256 提供了具体建议，使用长度为 163、257、331、389、449、521 的 LFSR 和针对 75、119、143、175、203 和 231 个变量的过滤函数。对于 80 位、128 位和 256 位安全级别，相应流密码的电路分别需要大约 1743.5、2771.5 和 5607.5 个 NAND 门。对于 80 位和 128 位安全级别，门数估计值与著名密码 Trivium 和 Grain-128a 相当，而对于 256 位安全级别，我们不知道任何其他流密码设计具有如此低的门数。关键词：布尔函数、流密码、非线性、代数免疫、高效实现。
序列密码重分的非线性滤波模型
非线性过滤模型是一种设计安全流密码的古老且易于理解的方法。几十年来，大量的研究表明如何攻击基于此模型的流密码，并确定了用作过滤函数的布尔函数所需的安全属性，以抵御此类攻击。这导致了构造布尔函数的问题，这些函数既要提供足够的安全性，又要实现高效。不幸的是，在过去的二十年里，文献中没有出现解决这个问题的好方法。缺乏好的解决方案实际上导致非线性过滤模型或多或少变得过时。这对密码设计工具包来说是一个巨大的损失，因为非线性过滤模型的巨大优势在于，除了它的简单性和为面向硬件的流密码提供低成本解决方案的能力之外，还在于积累了有关抽头位置和过滤函数的安全要求的知识，当满足所有标准时，这让人对其安全性充满信心。在本文中，我们构造了奇数个变量（n≥5）的平衡函数，这些函数具有以下可证明的性质：线性偏差等于2−⌊n/2⌋−1，代数次数等于2⌊log2⌊n/2⌋⌋，代数免疫度至少为⌈（n−1）/4⌉，快速代数免疫度至少为1+⌈（n−1）/4⌉，并且这些函数可以使用O（n）NAND门实现。这些函数是通过对著名的Maiorana-McFarland弯曲函数类进行简单修改而获得的。由于实现效率高，对于任何目标安全级别，我们都可以构造高效的可实现函数，以提供对快速代数和快速相关攻击所需的抵抗级别。先前已知的可有效实现的函数具有过大的线性偏差，即使变量数量很大，它们也不合适。通过适当选择 n 和线性反馈移位寄存器的长度 L，我们表明有可能获得可证明 κ 位安全的流密码示例，这些密码对于各种 κ 值都可以抵御众所周知的攻击。我们为 κ = 80、128、160、192、224 和 256 提供了具体建议，使用长度为 163、257、331、389、449、521 的 LFSR 和针对 75、119、143、175、203 和 231 个变量的过滤函数。对于 80 位、128 位和 256 位安全级别，相应流密码的电路分别需要大约 1743.5、2771.5 和 5607.5 个 NAND 门。对于 80 位和 128 位安全级别，门数估计值与著名密码 Trivium 和 Grain-128a 相当，而对于 256 位安全级别，我们不知道任何其他流密码设计具有如此低的门数。关键词：布尔函数、流密码、非线性、代数免疫、高效实现。
关于重新发现中心可持续学校项目
食品和可持续发展目标：食品和可持续发展目标研讨会探索我们的食物来自何处，食品工业和生产的影响以及我们吃的食物如何影响环境。我们还将调查食物浪费，看看我们如何使人影响人们和地球的选择，并学习如何变得更加可持续。该研讨会在食物问题上进行了一系列动手活动，包括探索启发性的人和公司的示例，这些示例正在与其创造性解决方案有所不同。适用于3至6级。
AI模型调制，带有逻辑重新分布-Zihan Wang
大型型号通常适用于满足模型所有者和用户的各种要求。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。 在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。 AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。 前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。 AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。 我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。 我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。
Redivium | 绿色债券更新
Redivium 项目正在英格兰西北部切斯特的一个工业基地建立一个日处理能力为 10 吨的电池回收设施。该设施将通过负责任地粉碎电池和回收有价值的材料，在减少危险废物方面发挥关键作用，为循环经济做出贡献。该项目是该公司成为欧洲领先的可持续电池回收商和电池材料供应商的更广泛战略的一部分。第一个项目将成为 Redivium 未来整个欧洲项目的标杆，资金将用于建设英国设施并支持向罗马尼亚、捷克共和国和黑弥撒交易业务的扩张。借助 Neometals Ltd 和 SMS Group GmbH 的先进回收技术，在强有力的监管框架和创新激励措施的支持下，Redivium 有能力满足欧洲电池回收市场日益增长的需求。
关于重新发现中心可持续学校项目
食品和可持续发展目标：食品和可持续发展目标研讨会探索我们的食物来自何处，食品工业和生产的影响以及我们吃的食物如何影响环境。我们还将调查食物浪费，看看我们如何使人影响人们和地球的选择，并学习如何变得更加可持续。该研讨会在食物问题上进行了一系列动手活动，包括探索启发性的人和公司的示例，这些示例正在与其创造性解决方案有所不同。适用于3至6级。