XiaoMi-AI文件搜索系统
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安全基因组研究的新密码学框架
除了大规模解锁医学研究以定义和优化公共卫生保健政策，这在孤岛世界中是不可能的，Hubaux认为SF-GWAS将具有宝贵的副作用。目前，数据集实际上是在全球分布的，坐在这里和那里的硬盘和磁带上，因为传统上传输数据非常复杂。医疗数据的记录在不同地方的应用也有所不同。Hubaux称此“史前”称为“史前”，并说，因此数据集的充分利用不足。
nfi子公司新传单从达勒姆地区运输中获得43辆公共汽车的订单
本新闻稿可能包含与涉及风险和不确定性的NFI的预期事件以及NFI的财务和经营业绩有关的前瞻性陈述。尽管本新闻稿中包含的前瞻性陈述是基于管理层认为是合理假设的基础，但不能确保投资者确保实际结果与这些前瞻性陈述一致，并且差异可能是重要的。实际结果可能与在这种前瞻性陈述中预计的管理期望有重大差异，原因是各种原因，包括市场和一般经济状况以及客户购买公共汽车并购买零件或服务的经济状况以及资金可用性；客户可能不会行使购买其他公共汽车的选择；为了方便起见，客户暂停或终止合同的能力；由于持续和未来的供应链中断以及零件和组件的短缺，运输和货运延迟以及劳动力供应不足的破坏，生产率可能会延迟或生产率可能会降低；以及与加拿大证券监管机构提交的材料中讨论的其他风险和不确定性，并在SEDAR上可在www.sedarplus.ca上找到。
咨询响应公共采购指令
对特许权指令，公共采购指令和公用事业指令的持续审查（共同称为公共采购指令（PPD））提供了一个至关重要的机会，以实现现代化采购规则和促进欧洲的创新，效率和竞争力的现代化。美国商会到欧盟（AMCHAM欧盟）成员提供了尖端技术和服务，以支持公共部门的转型。但是，美国和欧洲总部的企业都面临复杂的程序，在成员国之间实施不一致以及竞争障碍。欧盟委员会应优先考虑采购过程中的简化，协调和数字化，同时确保公平的竞争和市场访问。贸易保护主义措施，例如“购买欧洲”政策，破坏选择，竞争和创新的风险，他们应该可以使用一流的产品和服务。采购框架涵盖了人工智能（AI）和云解决方案，提高透明度并促进公平竞争可以推动经济增长，韧性和更好的缔约机构，欧洲纳税人和企业的成果。
ZScaler的第三方和BYOD用户的安全访问
ZScaler（NASDAQ：ZS）加速数字转换，以使客户更加敏捷，高效，弹性和安全。ZScaler Zero Trust Exchange通过将任何位置的用户，设备和应用程序安全地连接到网络攻击和数据丢失，以保护数千个客户免受网络攻击和数据丢失。分布在全球150多个数据中心上，基于SASE的零信任交换是世界上最大的内联云安全平台。在zscaler.com上了解更多信息，或在Twitter @zscaler上关注我们。
移植与免疫疗法结合治疗肝癌
肝细胞癌（HCC）是瑞士和全球最常见的肝癌类型。通过免疫检查点抑制剂（ICI）结合肝移植的免疫疗法（见下文）可能构成治疗晚期阶段的解决方案。他们的组合可能会导致某些患者的这种癌症的总缓解。但是，到目前为止，免疫疗法已被认为是主要风险，因为它会导致移植物损失和移植排斥率的增加。一项由日内瓦大学（HUG）和日内瓦大学（Unige）（UNIGE）协调的国际研究表明，在停止ICI治疗和肝脏移植之间至少有50天的间隔可以大大降低这种拒绝风险。在肝病学上发表的这些结果是受影响患者的巨大希望的来源。
移植与免疫疗法结合治疗肝癌
肝细胞癌（HCC）是瑞士和全球最常见的肝癌类型。通过免疫检查点抑制剂（ICI）结合肝移植的免疫疗法（见下文）可能构成治疗晚期阶段的解决方案。他们的组合可能会导致某些患者的这种癌症的总缓解。但是，到目前为止，免疫疗法已被认为是主要风险，因为它会导致移植物损失和移植排斥率的增加。一项由日内瓦大学（HUG）和日内瓦大学（Unige）（UNIGE）协调的国际研究表明，在停止ICI治疗和肝脏移植之间至少有50天的间隔可以大大降低这种拒绝风险。在肝病学上发表的这些结果是受影响患者的巨大希望的来源。
基于区块链和FHIR
抽象的个人健康记录（PHR）将使患者有能力在质量医疗保健方面发挥积极作用，并获得常规检查和自我保健管理的访问权限。有必要以更广泛的规模确定成功设计，实施和采用PHR的安全性，隐私和互操作性问题。但是，这是在医疗保健领域同时实现互操作性，安全性和隐私性的最大挑战之一。健康级别7（HL7）国际标准机构正在努力为医疗保健信息系统提出互操作性标准。但是，需要将隐私和安全性纳入系统设计和实施中。这项工作着重于使用区块链设计符合HL7的PHR，这是一种分布式分类帐数据存储机制。本文的范围仅限于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）的许多核心功能要求。区块链对这些要求的PHR模型应用程序提出了基本系统体系结构。几种工具支持HL7标准家族的符合FHIR的开发。我们分析了基于区块链的PHR及其在域中的数据共享服务，以集成FHIR和区块链技术。目的是通过设计可互操作的可互操作性共享数据，例如医生和保险公司等不同保管人的数据来共享患者的数据，以促进卫生服务。同时，通过使用Python的Python在开源工具Spyder IDE中使用Python来创建概念证明。
可验证且可证明的安全机器
摘要 - 培训后的机器学习旨在从机器学习模型的训练数据集中删除点：例如，当用户要求删除其数据时。虽然已经提出了许多未学习的方法，但没有一个使用户能够审核该过程。此外，最近的工作表明，用户无法仅凭检查模型参数的检查就无法验证其数据是否是从模型参数中删除的。而不是关于参数的推理，我们建议将可验证的删除学习视为安全问题。为此，我们提出了第一个对可验证的验证的加密定义，以正式捕获未学习系统的保证。在此框架中，服务器首先计算了该模型在数据集d上训练的证明。给定用户的数据点D要求删除，服务器使用未学习算法更新模型。然后，它提供了正确执行未学习和D /∈D'的证明，其中D'是新的训练数据集（即已删除了D）。我们的框架通常适用于我们作为可接受功能的不同学习技术。我们使用SNARKS和HASH链中的密码假设在框架中实例化协议。最后，我们为三种不同的学习技术实施了协议，并验证其对线性回归，逻辑回归和神经网络的可行性。