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可扩展的零知识证明，用于验证区块链应用中的加密哈希在Oleksandr Kuznetsov 1,2,3，Anton Yezhov 4，vladyslav
抽象的零知识证明（ZKP）已成为解决现代区块链系统中可扩展性挑战的有前途解决方案。本研究提出了一种生成和验证ZKP的方法，以确保加密散布的计算完整性，特别是专门针对SHA-256算法。通过利用FLONKY2框架，该框架通过FRI承诺方案实现了PLONK协议，我们证明了方法对从近区块链中的随机数据和真实数据块的方法的效率和可扩展性。实验结果表明，不同数据尺寸和类型的性能一致，证明生成和验证所需的时间保持在可接受的限制范围内。即使对于拥有大量交易的现实世界数据块，生成的电路和证明也可以保持可管理的大小。所提出的方法有助于开发安全且值得信赖的区块链系统，可以在不揭示基础数据的情况下验证计算的完整性。需要进一步的研究来评估该方法对其他加密原始原始物的适用性，并在更复杂的现实世界情景中评估其性能。关键字1零知识证明，区块链，可扩展性，加密哈希1.简介
信任但验证：从美国的药物安全性评估中汲取了用于将AI应用于基于病例的临床决策的经验教训
不良药物反应是医疗保健中发病率的常见原因。美国食品药品监督管理局（FDA）评估了对FDA不良事件报告系统提交后不良事件（AE）的个人案例安全报告，这是其监视活动的一部分。在过去的十年中，FDA探索了人工智能（AI）评估这些报告以提高该过程的效率和科学严格性。但是，AI算法开发和部署之间存在差距。此观点旨在描述我们从我们的经验和研究中汲取的经验教训，以解决基于案例的推理中的两个一般问题，并使用个人案例安全报告评估的特定需求。首先认识到，AI算法的可信赖性是人类专家接受的主要决定因素，我们应用了创新理论的扩散来帮助解释为什么在安全审稿人和其他人接受的某些评估AES的算法和其他人都没有接受。此分析表明，临床医生从病例报告中决定是否可能导致AE的过程不超出一般原则。这使得发育高性能，透明和可解释的AI算法具有挑战性，从而导致安全审稿人缺乏信任。即使考虑到大型语言模型的引入，药物宣传社区也需要对因果推理以及确定药物与AE之间的因果关系的认知框架有了改进的了解。我们描述了促进药物安全应用AI实施和信任的特定未来研究方向，包括改进的方法，用于测量和控制算法不确定性，计算可重复性以及在基于病例推理中为因果推理的认知框架的明确表达。
2024年3月15日至：AI验证基金会和InfoComm媒体发展局，通过电子邮件提交至：info@aiverify.sg asifma assifma响应
2024年3月15日至：AI验证基金会和Infocomm媒体发展机构通过电子邮件提交至：info@aiverify.sg asifma对拟议模型AI治理框架的响应，代表ASIFE构成ASIFER ASSIFER（ASEIFMA），我们的拟议机构是ASIFER的拟议机构，我们的拟议机构是A I IMPOISE的拟议机构。 （“ AIVF”）和Infocomm媒体发展局（“ IMDA”）（此类框架草案是“框架”）。此响应中提出的反馈是从Asifma的Fintech工作组和AI分支机构中收集的，这些组合近年来一直遵循与人工智能（“ AI”）和新兴技术有关的全球，区域和本地发展。Asifma发表了有关AI金融服务中AI的监管框架的观点和建议：
2024 年 2 月 21 日 011-15P-2056 验证飞行请求...
条件：作为飞行运营部门的航空运营专家 NCO，在运营环境 (OE) 中，需要验证飞行状态命令请求，配备一台可访问互联网并安装有中央航空飞行记录系统 (CAFRS) 软件的计算机、打印机、完整的 DA 表格 3513、DA 表格 2992、DA 表格 2446，并可访问 AR 600-106、AR 637-1、PAM 600-8-105、AR 40-501、TC 3-04.11、AR 95-1 单位组织和设备修改表 (MTOE) 以及当地 SOP。此任务的一些迭代应在 MOPP 4 中执行。标准：通过验证更改机组成员 (ACM) 飞行状态的原因、审查 DA 表格 2446、提交请求，并将 DA 表格 2446 的副本放入 ACM 飞行记录中，如性能衡量标准 IAW AR 600-106 中所述，准确无误，同时利用 Go/No-Go 标准。
直接预算支持：美国国际开发署确保乌克兰政府遵守必要的控制措施，但未核实工资支出的准确性
2022 年 2 月，俄罗斯全面入侵乌克兰，导致近 800 万人逃离该国，500 多万人在国内流离失所，并造成灾难性的生命和生计损失。作为回应，国会颁布了四项紧急补充资金措施，以应对俄罗斯入侵造成的危机。这些措施包括向乌克兰政府 (GoU) 提供约 229 亿美元的直接预算支持 (DBS)，为其提供确保业务连续性和基本服务交付所需的流动性。1 迄今为止，美国国际开发署已通过三个世界银行信托基金承诺提供全部 229 亿美元：乌克兰经济紧急复苏融资多捐助方信托基金 (FREE MDTF)、行政能力持久性公共支出 MDTF (PEACE MDTF) 和单一捐助方信托基金 (SDTF)。
验证和报告DNA匹配
5.1 General Principles....................................................................................................................................1 5.2 DNA Hits Application .............................................................................................................................2 5.3 Method Of通知............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. .................................................................................................12 5.7 Verifying And Reporting Missing And Unidentified Person Matches..................................................16 5.8 CODIS Paperwork In Case Records......................................................................................................18
2020 WAC/RCW更新的受训者验证培训
8对NEC 2020第1部分第90条第90、100、110条 - 华盛顿电气CEU（425）903-9006 paul.briganti@waelectricalceu.com wa2023-381 5/24/2026
计划，验证和切换：与多样的X的集成推理
由于大型语言模型（LLMS）通过不同的提示方法（例如思想链，思想计划）显示出有效性，因此我们发现这些方法在数学原因任务上彼此形成了极大的互补性。在这项工作中，我们提出了XOT，这是一个通过不同的推理思想提示LLM来解决问题的解决框架。对于每个问题，XOT始终从选择最合适的方法开始，然后迭代执行每种方法。在每次迭代中，XOT都会积极检查一般答案的有效性，并结合了外部执行者的反馈，从而使其能够在不同的提示中的不同提示之间进行动态切换。通过对10个流行数学推理数据集的大量实验，我们证明了我们提出的方法的有效性，并彻底分析了每个模型的优势。此外，经验结果表明，我们的框架与最近的工作是正交的，该工作改善了单个推理方法，并且可以进一步推广到逻辑推理领域。通过允许切换方法，XOT为统一框架中各种推理思想的协作整合提供了新的视角。
验证经典mceliece：检查形式方法在后量子加密标准化中的作用
在计划的证明中将有足够的进步，以至于验证原始词将被视为平凡的，并且对任何新提出的算法都是有力的要求。尽管有这种乐观，但大多数提交了NIST Quantum cryp-tography标准化过程[5]在其开发中没有记录在其开发中使用计算机辅助加密。的确，只有两个提交的NTRU Prime [15]和Classic McEliece [8]提到了对改进其设计的任何潜在使用。NTRU Prime支持文档指出[15]，该方案的设计选择使其对其安全性属性更容易正式验证，并且作者已经开始努力验证针对参考信息的优化NTRU Prime实现[14]。经典的mceliece规范表明，需要对量子安全性的验证证明，并提到了对定时攻击的防御措施正式验证的潜力。此外，在评估迄今为止为标准化提出的任何方案评估时，计算机辅助的形式技术还没有太多使用。最近，NIST得出了其标准化过程的第三轮。在第三轮之后，未选择其余的基于代码的候选者进行标准化，但所有这些候选者都被转移到第四轮[1]。基于ISEGEN的方案Sike也已进入第四轮，但随后看到了对其潜在的硬问题的成功攻击[21]。如果选择了任何第四轮KEM候选人进行标准化，则它们很可能是基于代码的，这会激发这些候选人的进一步审查。剩下的基于代码的候选人的安全性知之甚少，尤其是经典的McEliece，这已经长期研究了。因此，其他标准将在评估和区分这些方案中起重要作用。我们认为，在此阶段，应用计算机辅助密码学的工具来研究这些方案至关重要。首先，使用这些工具进行审查和验证的每种方案的不适当性可能是评估的标准。其次，证明计划的设计或实施已被验证在该方案中进一步提供了解决方案。在这项工作中，我们专注于应用计算机辅助的加密技术，以开发经典的McEriece计划。我们的主要重点是将SAW/Cryptol工具链[25，20]应用于经典的McEliece参考实现。我们还使用互动定理供属依据来报告我们最近的e Ort在经典McEliece设计的基本方面的验证中。
seqverify：用于细胞系基因组完整性，污染和基因编辑结果
3均等的贡献，4个铅接触 *通信：george_church@hms.harvard.edu 1在过去十年中，基因组编辑和多能干细胞（PSC）培养的进步使研究人员生成了编辑的PSC线来研究各种生物学问题。然而，细胞系中的异常，例如非整倍性，靶标和脱靶编辑误差以及在PSC培养过程中或由于不需要的编辑结果，可能会出现微生物污染。这些异常中的任何一个都可能使实验无效，因此检测它们至关重要。下一代测序价格的持续下降使整个基因组测序（WGS）成为有效的质量控制选项，因为WGS可以检测到涉及DNA序列变化或存在不必要序列的任何异常。但是，这种方法缺乏易于使用的数据分析软件。在这里，我们提出了Seqverify，这是一种旨在获取原始WGS数据和预期编辑列表的计算管道，并验证编辑是否存在，并且没有异常。我们预计，Seqverify将成为研究人员生成编辑PSC的有用工具，并且更广泛地对细胞系质量控制。1.1关键字干细胞，多能干细胞，整个基因组测序，微生物污染，非整倍性，基因组编辑，单核苷酸多态性，软件，质量控制，Seqverify 2简介多发性干细胞（PSC）在许多细胞中都在生物学研究中发现了各种细胞的重要用途。 PSC。基因编辑技术（例如CRISPR-CAS9）已使PSC线的工程能够包含感兴趣的潜在等位基因，例如与疾病相关的突变或Nluorescent Reporters。