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构建人工智能语音
摘要。诸如 ChatGPT 之类的人工智能 (AI) 系统现在可以大规模地生成令人信服的人类语音。人们很容易问这种人工智能生成的内容是否“破坏”了法律。我们认为，这是一个错误的问题。它将法律描述为本质上是被动的，而不是主动的，并且未能揭示在法律的一个领域看似“破坏”的事情在另一个领域却是正常的。我们挑战技术本质上破坏法律的流行观念，而是提出法律和技术在反映社会优先事项和政治权力的动态相互作用中共同构建。本文反而部署并阐述了“技术的法律构建”方法。通过消除技术决定论的障碍并进行技术的法律构建，法律学者和政策制定者可以更有效地确保人工智能系统融入社会符合关键价值观和法律原则。在我们进行技术的法律构建时，包括研究法律的目标、价值观和制度如何构成对新技术用途的法律意义。例如，第一修正案主要通过法院系统，朝着许多理论目标来规范“言论”和“说话者”。这导致了一系列特殊的难题，例如人工智能系统不是具有人类意图的人类说话者。但法律的其他领域对人工智能系统的构建方式却大不相同。内容审核法规范通信平台和网络，以平衡危害与言论自由和创新；风险监管越来越多地用于监管人工智能系统，它规范有风险的复杂系统，以减轻身体和尊严伤害；消费者保护法规范企业和消费者，以维护公平有效的市场。在人工智能的其他这些法律构建中，人工智能缺乏人类意图都不是问题。通过逐一分析每个例子，本文旨在展示从技术的法律构建角度看待人工智能生成内容的好处，而不是询问该技术是否破坏了法律。我们还旨在让政策制定者和学者相信该方法的好处：它描述准确，能提供具体的政策启示，并且在实践中可以为政策制定者和学者提供深刻的赋权。人工智能系统在某种抽象意义上不会破坏法律。在以价值观为导向而非以技术为导向的技术政策方法下，法律可以做的远不止反应。
评估重要的事情：公司生物多样性管理实施的优势
1）脱碳需要建立全新的价值链。这是具有挑战性的，因为必须并行计划，构建和委托相互依存的资产。价值链中参与者之间的高度相互依存性可以防止单个资产获得收入，直到整个资产链达到COD 1为止。因此，如果延迟，玩家可能会面临严重的损失和经济处罚。一个很好的例子是丹麦氢价值链，在新的RE产生，电解器和氢骨架上具有相互依赖性。同样，CCUS市场需要协调建立新的价值链。
构建营养相关参考数据集...
目的 本研究旨在通过整合来自多个来源（包括 LitVar 数据库、PubMed 和 GWAS 目录）的数据，创建与营养相关的人类遗传多态性的综合数据集。这一整合资源旨在通过提供可靠的基础来探索与营养相关性状相关的遗传多态性，从而促进营养遗传学研究。 方法 我们开发了一个数据集成流程来组装和分析数据集。该流程从 LitVar 和 PubMed 中检索数据，合并数据以构建统一的数据集，定义综合 MeSH 查询以检索相关的遗传关联，并将结果与 GWAS 数据交叉引用。 结果 生成的数据集汇总了有关遗传多态性和营养相关性状的大量信息。通过 MeSH 查询，我们确定了与营养相关性状相关的关键基因和 SNP。与 GWAS 数据的交叉引用提供了与这种遗传多态性相关的潜在影响或风险等位基因的见解。共现分析揭示了有意义的基因-饮食相互作用，推动了个性化营养和营养基因组学研究。结论本研究提供的数据集整合并组织了与营养相关的遗传多态性信息，有助于详细探索基因-饮食相互作用。该资源推动了个性化营养干预和营养基因组学研究。该数据集可在 https://zenodo.org/records/ 14052302 上公开访问，其适应性结构确保了其在广泛的遗传学研究中的适用性。
构建和分离量子伪随机
众所周知，对于几乎所有现代经典和量子加密任务来说，计算假设都是必需的。对经典隐身性的最小假设是单向函数（OWF）的存在。该假设已知与许多其他加密应用的存在相当，例如伪数编号生成，伪界函数，数字签名，对称键加密和承诺（请参阅，例如，参见[GOL01，GOL04]）。量子设置呈现出截然不同的图片：已知各种量子原始图，足以构建密码学，但可能比单向功能弱。最近，Tomoyuki Morimae创造了Microcrypt一词，是Impagliazzo的五个世界[IMP95]的补充，是指此类量子原始素（及其加密应用）2。MicroCrypt的租户之一是伪兰态（PRS），首先由JI，Liu和Song [JLS18]引入。这是一个有效生成的量子状态{| ϕk⟩}k∈{0，1} n，因此很难在多个副本上区分（a）|的多个副本。 ϕ k⟩从家族中采样，（b）均匀（HAAR）随机量子状态。ji，liu和Song还提供了OWF的Black Box结构。许多加密应用是基于MicroCrypt假设而知道的。也许更令人惊讶的是，MicroCrypt还包含一些隐藏狂的任务，即安全的多方计算[MY22B，BCKM21，GLSV21]和Quantum Publicum public Keys [BGHD + 23]。Subsequent to [ JLS18 ], many other tenants of Microcrypt have been introduced, such as pseudorandom function-like states ( PRFS ) [ AGQY22 ], efficiently samplable statistically far-but-computationally-indistinguishable pairs of (mixed) quan- tum states ( EFI pairs) [ Yan22 , BCQ23 ], one-way state generators [ MY22b ]和伪兰态具有破坏证明[BBSS23]。到目前为止，所有主要微型晶体3的变体已被证明在微晶中，包括对称 - 关键加密，承诺（最近，也承诺对量子状态[GJMZ23]），PRGS，PRFS，PRFS，GALBLED CICUCTITS，GALBLED CICUCTITS，MESSAGE AUTHERTICATION代码和数字信号。引起惊喜的关键因素是不可思议的和鲁迪奇的单向功能（微型级）和公钥加密4和遗忘转移（Cryptomania）[IR89]之间的分离。新的结构规定了古典不可能，因为它们涉及量子状态，例如承诺和多方计算取决于量子通信，加密方案具有量子密文。这些量子原语的证据比微小的弱点弱来自Kretschmer的PRS和OWF S [KRE21]的量子甲骨文分离。分离的甲骨文由一个族{u n}n∈N组成，其中u n是指数列表的许多HAAR随机n -qubit nimaries {u k}k∈{0，1} n。相对于此甲骨文，有一个简单的prs结构：k∈{0，1} n，让| ϕ k⟩：= u k | 0 n⟩。请注意，如果我们只考虑UNINERIES U K在标准基础上的行动，即一组状态U K | x⟩对于x∈{0，1} n，因此，对于每个n，可以将kretschmer的甲骨文视为提供2 2 2 n“本质上是Haar随机”状态5。在另一项作品中，Bouland，Fefferman和Vazirani [BFV19]显示了6 a prs构造相对于一个家庭{u n}n∈N，其中u n =（u，u - - 1）对于HAAR Random
分布式电源建设细节...
PSU 的所有其他负载（RRU、MPCU 等）的功耗比 RTU 要低得多，大约不低于整个负载的 20%。对于它们的电源，通常需要额外的电压，例如 +5 V、+2.5 V、-5 V。附加电压的数量通常表明复杂专家的专业性——一个 RTM 中可以实现的附加电压数量越少，可靠性越高，结构越简单，小型化程度越高。然而，通常不需要对不同 RTM 的公共线进行电气隔离，这允许设计非常紧凑的小电压脉冲稳定器（正电压和负电压），其小型化由高于 500 kHz 的高转换频率确保。毫无疑问，EMC 专家必须做大量工作，他们不仅熟悉 HF 设备，而且更熟悉脉冲 PSU 领域。
构建重组 DNA 分子的方法。
概述：TOPO TA 是标准 TA 克隆的一种改进方法，使用酶拓扑异构酶 I。该技术使用酶拓扑异构酶 I 催化 PCR 产物连接到专门设计的载体中。优点：高效快速，无需限制酶或连接酶。局限性：相对昂贵；仅限于拓扑异构酶特异性载体。
构建公共信息空间 - Tidsskrift.dk
CSCW 领域通过 CSCW 文献中出现的大量“工作场所研究”（Anderson、Button 和 Sharrock，1993 年，Heath 和 Luff，1992 年；Egger 和 Wagner，1993 年，Button，1993 年），成功地帮助信息系统从业者更细致地了解日常工作环境中人类沟通、合作和协作的复杂性。虽然这些研究展示了人类在各种工作环境中的合作活动的丰富性，但它们对系统（重新）设计的经验教训并不那么明显。首先，许多这些优秀的研究都专注于非常专业的工作协调中心，而且并不总是能立即看出所描述情况的哪些方面与使用技术的更平凡的工作环境具有普遍相关性。我们仍在学习如何通过这些研究及其提出的问题来指导我们的设计。CSCW 中讨论过的一个重要概念，在许多研究中都显示出其重要性，即需要某种形式的共享信息空间，人们可以在其中进行合作。究竟是什么构成了这个空间，这一点常常没有明确说明，但在大多数提到这个术语时，人们都认识到这个概念远远超出了某种形式的公共数据库中对象或事件的简单连接。在本文中，我们努力分析公共信息空间 (CIS) 的概念，并通过示例展示一些
保护AI：构建保证安全
为了做出这样的证明，必须首先定义有关AI系统的规范（理想地将集体审议过程中的意见与相关利益相关者有关适当的风险阈值和定义进行了相关的利益相关者）。为了定义作为现实世界网络物理系统的AI系统的安全规范，必须定义部署系统动态和环境动态的数学模型。规范可以对环境中发生的情况提出要求（例如某种正式定义的“危害”并不是出于高概率而发生的），而不是正式的规格，仅指AI系统本身的输入和输出之间的关系（这足以定义某些非平地属性，例如“对抗性鲁棒性”，但不是任何安全性）。为了将其视为部署环境中可能发生的事情的“基础真理”，以作为系统认证的信任根源，必须由人类团队审核这些数学模型，因此必须既可以理解它们的模型语言，又可以理解为正式方法。
构建承诺和泄漏的身份验证的加密
摘要。这项工作的主要目标是构建既有承诺又是泄漏弹性的身份验证的加密（AE）。作为这种方法，我们将通用组成视为构建AE方案的众所周知的方法。Barwell等人已经分析了通用组成方案的泄漏弹性。（Asiacrypt'17），为了实施安全性，事实并非如此。我们通过对犯下安全性的通用组成范式进行单独分析来填补这一空白，从而给出正面和负面的结果：通过具体攻击，我们表明加密 - 然后是-MAC不承诺。此外，鉴于基本方案满足了我们为此目的引入的安全概念，因此我们证明了加密和MAC正在承诺。我们后来通过提供满足它们的计划来证明这些新观念。mac-然后将加入的限制更加困难，因为该标签未与密文旁边输出，因为它是针对其他两种组合方法完成的。尽管如此，我们对Mac-then-contrypt进行了详细的启发式分析，以实施安全性，这是确定的结果，这是未来工作的开放任务。我们的结果结合了一个事实，即仅加密-AC会产生泄漏 - 弹性的AE方案，表明人们无法获得通过通用组成进行投入和泄漏弹性的AE方案。作为构建承诺和泄漏弹性AE的第二种方法，我们开发了一种通用转换，该转换将任意AE方案变成实现这两种属性的方案。转换依赖于既有结合的键函数，即，很难找到导致相同输出的键输入对以及泄漏 - 弹性的伪数。
受保护的人工智能：构建有保障的安全
为了做出这样的证明，必须首先定义与人工智能系统相关的规范（理想情况下，将集体审议过程的意见与相关利益相关者的意见结合起来，确定适当的风险阈值和定义）。为了为作为现实世界网络物理系统一部分运行的人工智能系统定义安全规范，必须定义系统部署的环境和上下文的动态数学模型。然后，规范可以对环境中发生的事情提出要求（例如某种正式定义的“伤害”不会以高概率发生），而不是仅指人工智能系统本身的输入和输出之间的关系的正式规范（这足以定义一些非平凡的属性，如“对抗性鲁棒性”，但不能定义任何物理类型的安全性）。为了被视为部署环境中可能发生的情况的“基本事实”，作为系统认证的信任根源，这些数学模型必须经过人类团队的审核，因此表达这些数学模型的建模语言必须既是人类可理解的，又符合形式化方法。