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印度工作的未来：3.0 -IIS Windows Server
在这个数字时代，导航的指导以多种方式来自印度政府。首先，根据联盟预算2024-25，一个值得注意的亮点是宣布了一项新的中央赞助计划，该计划在总理的一揽子计划下，与州政府和行业合作，宣布了五年来的技能，并升级了1,000名工业培训学院（ITIS）。第二，预算为使用技能印度数字枢纽（SIDH）提高技能生态系统提供了指导。这是印度堆栈的一部分，它是将整个技能生态系统集成到一个可访问的公民平台中，使用户能够使用工具和资源在数字时代蓬勃发展，并随时随地为所有人，任何设备和任何设备启用技能。第三，它重点是通过G20宣言批准的人口规模开发数字公共基础设施（DPI）。第四，它为印度AI的开发和部署提供了一项行动计划，并将AI印度任务运行。 它反映了政府对开发AI基础设施的关注，资助创新和使AI的好处在印度语言中可访问。第四，它为印度AI的开发和部署提供了一项行动计划，并将AI印度任务运行。它反映了政府对开发AI基础设施的关注，资助创新和使AI的好处在印度语言中可访问。
阈值pake with Aserical抗议所有服务器的折衷方案⋆
摘要。我们重新审视了阈值密码实批键交换（TPAKE）的概念，并将其扩展到增强的TPAKE（ATPAKE），即使在所有服务器都遭到妥协，除了允许（不可避免的）离线词典攻击外，它也保护密码信息。与tpake的先前概念相比，这类似于更换对称的pake，在该pake中，服务器以增强（或不对称）的pake存储用户的密码，例如不透明的[44]，服务器存储密码哈希，仅在离线字典搜索密码中仅作为目标用作目标。ATPAKE方案也严格改善了APAKE的安全性，通过在一组服务器中秘密共享密码哈希。的确，我们的ATPAKE协议是阈值不透明的自然实现。我们在通用合并（UC）的框架中正式化了ATPAKE，并展示了实现它的实用方法。我们所有的方案都是通用构图，与用作子协议的任何APAKE接口，使其更易于采用。我们的主要方案依赖于阈值遗漏的伪辅助功能（TOPRF），而我们的独立贡献则可以解决[41]的UC TOPRF概念中的缺陷，并升级其中的TOPRF方案以实现固定定义，同时保留其最小成本和圆形的复杂性。我们使用在阈值计算内对任意上下文信息的隐性协议的技术，这是一般利益的。
私人异质联盟学习没有受信任的服务器的重新审视：凸损失的错误 - 最佳和沟通效率算法
我们通过不信任服务器或其他筒仓/客户的人的私人数据来重新审视联合学习（FL）的问题。在这种情况下，每个筒仓（例如医院）有来自几个人的数据（例如患者），需要保护每个人数据的隐私（例如健康记录），即使服务器和/或其他孤岛试图发现此数据。silo记录级差异差异隐私（ISRL-DP）通过要求Silo I的通信满足项目级差异隐私，从而防止每个Silo的数据被泄漏。先前的工作[Lowy and Razaviyayn，2023a]表征了具有同质（I.I.D.）ISRL-DP算法的最佳多余风险范围筒仓数据和凸损失函数。但是，两个重要的问题被打开：（1）可以通过异质（非I.I.D。）实现相同的多余风险范围。孤岛数据？（2）可以通过更少的沟通回合实现最佳风险范围吗？在本文中，我们对两个问题给出了积极的答案。我们提供了新颖的ISRL-DP FL算法，这些算法在存在异质筒仓数据的情况下达到了最佳的过量风险界限。此外，我们的算法比以前的最新算法更有沟通效率。对于平滑的损失功能，我们的算法达到了最佳的多余风险界限，并且具有与非私有的下限相匹配的通信复杂性。此外，我们的算法比以前的最新算法更有效。
公开信任TLS服务器证书的发行和管理的基线要求
这些要求并未解决与公开信任的TLS服务器证书的发行和管理有关的所有问题。根据RFC 3647，并促进其他证书政策和CPS的比较（例如，对于策略映射），该文档包括RFC 3647框架的所有部分。但是，CA/浏览器论坛最初将此类部分留为空白，直到做出“无规定”的决定。CA/浏览器论坛可能会不时更新这些要求，以解决现有的和新兴的在线安全威胁。，预计将来的版本将包含针对授权职能的更正式和全面的审计要求。
制造，工业，物流，零售企业通信服务提供商超级服务器Power Celona的Turnkey 4G/5G Private Cel
如图2所示，Celona Edge OS感应了数据流并将其分配给微板片，在这种情况下，视频，销售点系统，语音，物联网和最佳努力频道。这些微型映射到企业运输网络中的虚拟LAN，并可以根据身份验证和网络地址控制（NAC）策略灵活地达到其用户组目标。通过为客户提供对微型策略的配置更新的完整控制，网络管理员可以在需要时更改设备组和应用程序的服务级别。
白皮书 服务器产品负责任矿物报告
富士通采购包含 3TG 和钴的零部件来制造我们的产品。富士通位于供应链下游，不直接从矿山或冶炼厂采购矿物。因此，我们依靠一级供应商向富士通提供的信息来确定它们的来源国。在调查它们的来源国时，我们使用了冲突矿物报告模板 (CMRT) 和扩展矿物报告模板 (EMRT)，这有助于收集有关负责任矿物来源的信息。CMRT 和 EMRT 由负责任矿物倡议 (RMI) 开发和共享，该组织是一个致力于解决供应链中负责任矿物问题的行业组织。我们还依赖负责任矿产保证流程 (RMAP) 提供的信息，这是一项由马绍尔群岛共和国管理的自愿举措，由独立的第三方验证冶炼厂或精炼厂的负责任矿产管理程序，以合理的信心确定其加工的矿产是负责任地采购的。
通过可观察性和碳意识定价弥合无服务器中的可持续性差距
无服务器计算由于其高可扩展性，易用服务器管理和成本效益而成为主流云构成的主流云。随着云数据中心的碳足迹急剧上升，理解和最小化无服务器功能的碳影响变得至关重要。无服务器功能的独特特征，例如事件驱动的调用，按需付费计费模型，短执行持续时间，短暂运行时以及基础设施基础结构的不透明，在有效的碳计中构成挑战。在本文中，我们认为应扩展当前的碳估计方法，以在无服务器设置中进行更准确的碳核算，并提出了与无服务器计算的上下文相符的基于USES和分配的碳模型。我们还阐明了无服务器系统和计费模型如何使其在财务上没有吸引力，以优先考虑广泛的用户和开发人员的可持续性。为了解决这个问题，我们提出了一种新的碳感知定价模型，并评估了其通过更好的计费和碳效率来对开发人员进行可持续实践的能力。
云服务器的影响：环境和供应链
本文由商学院免费提供给您：Digital USD的学生奖学金。已被数字美元授权管理员所接受，将其纳入可持续供应链管理。有关更多信息，请联系digital@sandiego.edu。
Q-ID：通过指纹识别实现轻量级量子网络服务器识别
摘要 — 量子网络由相互连接的量子服务器组成，这些服务器能够进行通信和协作以完成计算任务。该网络中的量子服务器必须相互识别和验证。例如，当量子服务器打算在另一台机器上执行计算任务时，量子服务器必须验证其他量子服务器的真实性，以保持对委托计算的信心。虽然已经提出了几种对这些量子计算机进行指纹识别的方法，但许多方法都需要大量资源，目前并不实用。为了解决这个问题，我们引入了 Q-ID，这是一种轻量级的指纹识别方法，可以准确识别量子计算需求可忽略不计的量子服务器。Q-ID 通过在两个不同的噪声级别上运行用户的任务电路来运行，并使用由此产生的性能差距作为量子服务器的唯一标识符。此外，我们还开发了一种误差演化算法，允许用户在本地估计这种性能差距。通过将估计的差距与实际差距进行比较，用户可以有效地识别或区分网络中的量子服务器。我们在 IBM 量子平台上的实验展示了我们方法的有效性和优势。索引术语 — 量子指纹识别、量子网络、量子计算、误差演化