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helios航天器数据重新审视：通过遵循原位灰尘撞击
上下文。cometary子流线小径存在于彗星附近，形成了星际尘埃云的细胞结构。这些步道主要由最大的彗星颗粒组成（大小约为0.1 mm – 1 cm），它们以低速弹出，并保持非常接近彗星轨道，以围绕太阳的几次旋转。在1970年代，向内部太阳系推出了两个Helios航天器。航天器配备了原位灰尘传感器，该传感器第一次测量了内部太阳系中星际尘埃的分布。最近，当重新分析HELIOS数据时，发现了七个影响的聚类，由Helios在非常狭窄的空间区域中检测到，真正的异常角度为135±1°，作者认为这是潜在的cometary Trail颗粒。但是，当时无法进一步研究该假设。目标。我们在Helios Dust Data中重新分析了这些候选彗星径向粒子，以调查某些或全部确实起源于彗星步道的可能性，并且我们限制了它们的源彗星。方法。空间模型中用于探索的星际探索（IMEX）尘埃流是一种新的且最近发布的通用模型，用于内部太阳系中的彗星气星流。我们使用IMEX研究Helios制作的彗星径的遍历。结果。在太阳周围的十革命中，Helios航天器与13条彗星小径相交。在大多数遍历中，预测的灰尘频量非常低。结论。在Helios检测到候选粉尘颗粒的狭窄空间区域中，航天器反复穿越45p/Honda-Mrkos-Pajdušáková彗星的步道，并具有72p/Denning-fujikawa，具有相对较高的预测粉尘。对检测时间和粒子冲击方向的分析表明，四个检测到的粒子与这两个彗星的来源兼容。通过组合测量和模拟，我们在这些小径中发现了尘埃空间密度，约为10-8 –10-7 m -3。在较狭窄的空间区域中，径向遍历的聚类构成了Helios数据中潜在的彗星径向颗粒的识别。基于航天器的尘埃分析仪可以将其追溯到其源体的现场检测和分析，为对彗星和小行星的远程组成分析提供了一个新的机会，而无需将航天器吹入甚至降落在这些天体上。这为命运 +（例如，与Phaethon Flyby and Dust Science的空间技术的示范和实验），Europa Clipper以及星际映射和加速探针提供了新的科学机会。
亨利县交通规划和步道规划需求调查结束社交媒体帖子
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使用概率小于生日界限的差分轨迹寻找与量子计算机的哈希碰撞
摘要：本文重点研究了针对具体哈希函数的专用量子碰撞攻击，目前此类攻击尚未引起太多关注。在经典环境下，查找 n 位哈希函数碰撞的一般复杂度为 O(2 n/ 2)，因此基于差分密码分析的经典碰撞攻击（如反弹攻击）会以高于 2 − n/ 2 的概率构建差分轨迹。同理，通用量子算法（如 BHT 算法）会以复杂度 O(2 n/ 3) 找到碰撞。利用量子算法，可以以复杂度 p − 1 / 2 生成一对满足概率 p 的差分轨迹的消息。因此，在量子环境下，一些在经典环境下无法利用的概率高达 2 − 2 n/ 3 的差分轨迹可能会被利用来在量子环境下发起碰撞攻击。特别是，被攻击的轮数可能会增加。在本文中，我们攻击了两个国际哈希函数标准：AES-MMO 和 Whirlpool。对于 AES-MMO，我们提出了一个概率为 2-80 的 7 轮差分轨迹，并使用它来查找与反弹攻击的量子版本的碰撞，而在经典设置中只能攻击 6 轮。对于 Whirlpool，我们基于经典反弹区分器的 6 轮差分轨迹发起碰撞攻击，其复杂度高于生日界限。这将 5 轮的最佳经典攻击提高了 1。我们还表明，这些轨迹在我们的方法中是最佳的。我们的结果有两个重要含义。首先，似乎存在一个普遍的信念，即经典安全的哈希函数将保持对量子对手的安全性。事实上，NIST 后量子竞赛中的几个第二轮候选人使用现有的哈希函数（例如 SHA-3）作为量子安全函数。我们的结果推翻了这种普遍的看法。其次，我们的观察表明，差分线索搜索不应以概率 2 − n/ 2 停止，而应考虑最多 2 − 2 n/ 3 。因此，值得重新审视以前的差分线索搜索活动。
Energy Vault 宣布德克萨斯州 57 MW Cross Trails 电池储能系统 FID 获批准，并与 Gridmatic 签署 10 年承购协议
Energy Vault 宣布德克萨斯州 57 MW Cross Trails 电池储能系统 FID 获批准，并与 Gridmatic 签署 10 年承购协议
社会技术方法在人工智能中的重要性...
一、介绍 国家标准与技术研究所（NIST）在指导人工智能（AI）系统的开发和部署方面发挥着至关重要的作用，这是行政命令14110规定的。随着人工智能技术越来越多地融入社会的各个领域，必须采用社会技术方法来制定人工智能安全、保障和可信的指南、标准和最佳实践。国家标准与技术研究所（NIST）根据人工智能行政命令提出的信息请求（RFI）为TRAILS（NIST-NSF法律和社会可信人工智能研究所）提供其独特见解提供了关键机会。通过整合人工智能技术、参与和治理，TRAILS 正在重塑人工智能实践，使其朝着实用、道德、以人权为中心的范式发展。在美国国家科学基金会和 NIST 的支持下，TRAILS 与主要大学和行业参与者合作，专注于开发值得信赖、负责并反映不同利益相关者观点的人工智能系统。由于我们的使命是确保人工智能系统不仅能增强人类能力，还能维护人类尊严和权利，因此我们强调增强人工智能可信度、用户赋权和包容性治理的方法。通过多学科研究和培训，TRAILS 致力于提出主流人工智能发展中被忽视的声音，确保人工智能治理的全面和包容性。这种方法对于制定人工智能安全、保障和可信度的指南、标准和最佳实践至关重要，从而实现技术进步和社会影响之间必要的、复杂的平衡。因此，TRAILS 的使命和专业知识与 NIST 在指导人工智能开发和部署方面的关键作用高度契合。为了确保人工智能技术的安全，随着它们在各个社会领域变得越来越普遍，NIST 应该采用社会技术框架。社会技术方法允许人工智能治理随着人工智能相关系统的变化而发展。TRAILS 研究人员进行的大量研究表明，采用社会技术方法对人工智能的必要性。这种方法除了考虑人工智能的技术方面，还考虑了社会和行为背景。这种更广泛的观念对于创建不仅技术先进而且对社会负责且符合道德规范的系统至关重要。通过整合法律、社会科学和计算机科学等不同领域的见解，TRAILS 研究强调了解决人工智能对社会的多重影响的重要性。这种全面的视角确保人工智能系统的开发能够敏锐地意识到其潜在的社会影响，符合我们共同的可信度、责任感和包容性目标。
支持健康和充实生活的战略计划
亲爱的朋友们，我谨代表董事会和整个 Bluebonnet Trails 社区服务团队，自豪地推出 2024-2026 年战略计划，支持健康和充实的生活。该计划是我们与有兴趣发展和扩大德克萨斯州中部医疗保健渠道的家人、社区伙伴和社区利益相关者进行的激烈讨论和深思熟虑的努力的结果。根据通过这些讨论和努力获得的知识，我们的董事会每年都会评估和调整 Bluebonnet Trails 社区服务的方向。在 2023 年 7 月 21 日的年度董事会务虚会上，Bluebonnet Trails 社区服务董事会和执行领导团队考虑了我们的愿景、使命、价值观和期望在战略计划中的相关性和共鸣。为了有意识地推进卓越体系，我们定义了这个三年计划中的战略并开始监控我们的进展。通过这项战略计划，我们致力于为德克萨斯州中部人民服务。有关 Bluebonnet Trails 社区服务的更多信息，请访问 www.bbtrails.org 或通过 Facebook、Twitter 和 Instagram 在社交媒体上加入我们。一如既往，我们感谢您一直以来的关注、参与、辩论和支持，让我们能够作为一个卓越的系统向前迈进，实现我们健康和充实生活的愿景。 Roxanne Nelson Andrea Richardson 董事会主席 首席执行官
与传统纸质管理相比，计算机化认知评估管理的有效性
图 1. 纸质评估与 Braincheck 评估的散点图。共有 21 名参与者完成了纸笔版 Stroop 测试和 BC 版 Stroop 测试。将 BC Stroop 反应时间与纸质 Stroop 分数进行比较，得出的 Pearson 相关系数为 -0.74。较高的纸质 Stroop 分数通常与较快的 BC Stroop 反应时间相关。共有 21 名参与者完成了纸笔版数字符号替换测试 (DSST) 和 BC 版。将纸笔分数与 BC 反应时间进行比较，得出了强烈的负相关性 (r= -0.67)。较高的纸质 DSST 分数通常与较快的 BC DSST 反应时间相关。21 名参与者完成了纸笔版 Trails A/B 测试和 BC 版。对于 Trails A (r=0.86) 和 Trails B (r=0.86)，两个版本之间存在很强的相关性。这意味着，每个版本的测试完成时间之间存在很强的相关性。20 人完成了 Matrix 测试的纸笔版和 BC 版。将纸笔版的正确题目数量与 BC 版的正确题目数量进行比较，得出 r 为 0.75。这意味着，两个版本的测试和正确题目数量之间存在很强的正相关性。
俄亥俄州中部绿道 COG 导航策略
• 步道城镇框架 • 户外步道通行证 – 体验哥伦布 • 旅游合作伙伴关系 – 俄亥俄至伊利步道和铁路步道保护协会 • 俄亥俄中部蓝道 • RAPID 5 合作伙伴关系