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意大利肠易激综合症管理指南：意大利社会的共识：胃肠病学和内窥镜检查（SIGE
1血液学单位，意大利拉文纳（Ravenna）的Romagna移植网络； 2法国巴黎圣安托万医院的急性白血病工作组，巴黎的3个公共援助大门，法国巴黎圣安托万医院； 4法国巴黎的皮埃尔大学和玛丽·库里大学； 5法国巴黎938的Santè和医学研究所国家研究所混合研究； 6移植计划和蜂窝疗法，马赛癌症研究中心，法国马赛的Paoli Calmettes研究所； 7 Ospedale San Raffaele S.R.L.，Hematology and BMT，意大利米兰； 8土耳其Kocaeli的骨髓移植部Anadolu医疗中心医院； 9 Hopital Jean Minjoz，《血液学服务》，法国Besancon； 10巴黎世界炎，医院LaPitié-Salpêtrière，法国巴黎临床血液学； 11南特大学医院中心，部。d'Hematologie，法国南特，法国； 12 Hopital Saint-Louis，法国巴黎血液学服务-BMT； 13医院U.来自西班牙桑坦德的Servicio deHematología-Hemoterapia的Valdecilla。 14个医疗公园医院，土耳其安塔利亚的干细胞移植单元； 15血液学和医学肿瘤学系，范德比尔特大学医学中心，田纳西州纳什维尔，美国，16岁，圣坦医院，AP-HP，AP-HP，巴黎，法国，17血液学和骨髓移植司，Chaim Sheba医疗中心，以色列Tel-Hashomer，以色列； 18特拉维夫大学萨克勒医学院，以色列特拉维夫大学，法国巴黎索邦大学19号，索邦大学，法国巴黎938 Inserum umrs 938。
多因素身份验证（MFA）指南
1）电话（座机或单元）； 2）短信（SMS）； 3）指纹/面部识别（Windows Hello/Touch ID）。FINRA致力于保护数据和系统组织使用的完整性和机密性。FINRA升级其安全姿势，以防止网络钓鱼和网络攻击不断发展，并降低数据泄露的风险，因此有必要退休这些选择。此外，FINRA需要进行这些更新以符合零信任体系结构以保护数据，应用程序和网络。
2024 年至 2025 年学徒资助规则
14. 我们使用“分包商”一词来表示与供应商签订合同，提供培训和在职评估的组织或个人（非雇员），作为雇主同意的学徒计划的一部分。分包商必须是 APAR 的主要供应商、雇主-供应商或支持供应商路线，除非适用其中一种例外情况（参见第 205.3 至 205.4 段）。分包商不会直接收到资金，而是通过与其签订合同的组织收到资金（另请参阅词汇表定义）。
代理AI：扩展Creative ...
代理人人工智能（AI）系统可以自主追求长期目标，做出决策并执行复杂的多转弯工作流程。与传统的生成AI不同，该AI反应提示，代理AI主动协调过程，例如自主管理复杂的任务或做出实时决策。从咨询角色转变为积极执行的挑战，确定了法律，经济和创造性的框架。在本文中，我们探讨了三个相互关联的领域的挑战：创造力和知识产权，法律和道德考虑以及竞争影响。我们分析的核心是AI生成的创意产出中的新颖性和有用性之间的张力，以及AI自治引起的知识产权和作者挑战。我们重点介绍了责任归因和责任的差距，这些差距和责任造成了“道德脆弱区”，即在多个参与者之间扩散问责制的条件，使最终用户和开发商处于不稳定的法律和道德立场。我们研究了两面算法市场的竞争动力，在该市场中，卖方和买家都部署了AI代理，可能会减轻或放大默认合谋风险。我们探索了在代理AI网络（“算法社会”的发展）内发生紧急自我调节的潜力 - 提出了关键问题：这些规范在多大程度上与社会价值观保持一致？可能会产生什么意外后果？如何确保透明度和问责制？应对这些挑战将需要跨学科的合作来重新定义法律责任制，将AI驱动的选择与利益相关者价值观保持一致，并保持道德保障。我们主张平衡自治与问责制的框架，确保各方都能在保留信任，公平和社会福利的同时利用代理AI的潜力。
代理AI：扩展Creative ...
代理人人工智能（AI）系统可以自主追求长期目标，做出决策并执行复杂的多转弯工作流程。与传统的生成AI不同，该AI反应提示，代理AI主动协调过程，例如自主管理复杂的任务或做出实时决策。从咨询角色转变为积极执行的挑战，确定了法律，经济和创造性的框架。在本文中，我们探讨了三个相互关联的领域的挑战：创造力和知识产权，法律和道德考虑以及竞争影响。我们分析的核心是AI生成的创意产出中的新颖性和有用性之间的张力，以及AI自治引起的知识产权和作者挑战。我们重点介绍了责任归因和责任的差距，这些差距和责任造成了“道德脆弱区”，即在多个参与者之间扩散问责制的条件，使最终用户和开发商处于不稳定的法律和道德立场。我们研究了两面算法市场的竞争动力，在该市场中，卖方和买家都部署了AI代理，可能会减轻或放大默认合谋风险。我们探索了在代理AI网络（“算法社会”的发展）内发生紧急自我调节的潜力 - 提出了关键问题：这些规范在多大程度上与社会价值观保持一致？可能会产生什么意外后果？如何确保透明度和问责制？应对这些挑战将需要跨学科的合作来重新定义法律责任制，将AI驱动的选择与利益相关者价值观保持一致，并保持道德保障。我们主张平衡自治与问责制的框架，确保各方都能在保留信任，公平和社会福利的同时利用代理AI的潜力。
无人机网络的物理层挑战 - 响应身份验证
摘要 - 以网络（或群体）运行的无人机之间的通信对网络的控制至关重要。当无人机依次支持与其他地面设备（例如，在非事物网络中）的通信时，网络中的所有节点都需要进行身份验证，以实现端到端的安全性。无人机之间没有可靠的固定网络体系结构，这些网络架构仅通过无线链接连接，要求使用新的身份验证机制，这些机制可以补充或用作密码学提供的替代品。我们提出了一个挑战反应（CR）物理层身份验证（PLA）机制，在该机制下，在传输无人机的传输请求下，鲍勃要么要求爱丽丝要求爱丽丝在特定的（随机选择）位置移动，要么移动到（随机选择）到（随机选择）的位置：在这两种情况下，在这两种情况下，在这两种情况下，在传播环境中的变化都会发生变化。然后，该消息是传输的，BOB从接收的信号中估算了通道，并验证其与Alice和Bob所假定的位置兼容。请注意，鲍勃可能代表一组合作进行身份验证的无人机。我们讨论了这种CR PLA机制的一些安全挑战，并将其与现有方法进行比较。提出了有关提出的身份验证方案性能的初步结果，显示了CR PLA方法的优势。