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Terahertz Josephson Echo Spectroscopicy探测了不均匀的铜酸盐超导性
不均匀性对量子材料的特性至关重要，但是可以测量它们的方法仍然有限，并且只能访问相关可观察的一小部分。例如，诸如扫描隧道显微镜之类的局部探针已经证明，在纳米长度尺度上，丘比特超导体的电子特性是不均匀的。但是，需要解决高阶相关性的互补技术以阐明这些不均匀性的性质。此外，局部隧道探针通常仅远低于临界温度。在这里，我们开发了一种二维的Terahertz光谱法，以测量来自近乎掺杂的丘陵中层间间的隧道共振的Josephson等离子体回声。这项技术使我们能够研究材料中层偶联的多维光学响应，并从外部无均匀的无均匀宽扩展中拓宽了材料中的固有寿命扩大，以实现中间层间隧道隧道。我们发现，不均匀的扩展持续到临界温度的很大一部分，而这在高于热量增加的寿命拓宽之上可以克服。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
信息安全：2024财政年度对史密森学会信息安全计划的独立评估
•衡量零信托实施 - 要求机构在2024财年之前采取离散步骤，以实现EO 14028和M-22-09的目标，将美国政府迈向零信托网络安全原则。OMB曾与机构CIO和首席信息安全官以及网络安全和基础设施安全局（CISA）合作，以确保FISMA数据收集中使用的指标与这些优先级相一致。联邦政府不再认为任何联邦制度或网络是“信任”的，除非有清晰的数据是合理的；这意味着必须考虑内部流量和数据。由于现代的网络威胁参与者在违反外围方面的成功继续取得成功，因此必须评估整个生态系统的网络安全措施至关重要。•多因素身份验证和加密（EO 14028） - 根据EO，需要机构完全采用多因素的身份验证和加密，以便在静止和运输范围内到2021年11月8日。对于在命令之日起180天内无法满足这些要求的机构，该机构负责人被指示通过CISA，OMB董事和国家安全事务总裁助理向国土安全部长提供书面理由。•改善安全私人关系协调 - 虽然独立和独立的学科，但安全和隐私也有密切的关系。对这些学科的协调对于管理安全和隐私风险和遵守适用要求至关重要，包括OMB备忘录M-22-01中概述的要求，通过端点检测和响应改善了网络安全脆弱性的检测以及对联邦政府系统对联邦政府系统的发现。例如，当发生违规时，这种协调至关重要，该备忘录强调了有关跟踪和记录OMB Memorandum M-17-12中违规行为的角色提供的指导，为违反个人身份信息的违规做准备和响应。
EOS – 澳大利亚国防工业的四大误区
虽然 EOS 的 RWS 所提供的性价比得到了澳大利亚政府的认可，但许多澳大利亚国防公司发现，其产品的国际需求与国内需求不匹配，因为招标被授予被视为“安全”选择的外国主要供应商。然而，欧洲和美国公司在澳大利亚国防市场的主导地位未能带来成本确定性，澳大利亚国家审计署 (ANAO) 在 2022 年 10 月的数据显示，18 个项目合计超出预算 65 亿美元 1 。外国主要供应商之所以能够提供更低的价格，往往是因为澳大利亚供应链面临着以尽可能低的成本提供投入的压力。这阻碍了澳大利亚大中型公司的增长，而这些公司原本可以与国际主要供应商的声誉相媲美。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
估计美国新冠疫苗死亡人数
第三种方法使用了世界顶级病理学家 Peter Schirmacher 博士的估计值，即接种疫苗后 2 周内尸检结果显示明显由疫苗引起的死亡百分比。范围是 30% 到 40%，我们使用了范围的高端，因为我们认为，在做出像这样可能终结职业生涯的揭露时，Schirmacher 博士非常保守，只估计他 100% 确定可以证明的事情。40% 可能非常保守，因为挪威没有这样的声誉压力，在他们评估的前 13 具尸体中，100% 的死亡被发现是由疫苗引起的（参见挪威药品管理局将 13 起死亡事件与疫苗副作用联系起来）。因此，使用 60% 的数字似乎相对保守（低于 30 和 100 的 65% 平均值）。
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
GrameStation：使用图表指定游戏*
计算机科学 (CS) 对日常生活的影响无可否认，这促使人们做出巨大努力，让每个人都能接受计算机科学教育。随着 CS 教育的进步，人们逐渐认识到计算不仅仅是编码，而应该注重解决问题的技能。科学界这一进步的一个里程碑是回顾“计算思维 (CT)”一词的观点，并主张它包括每个人都应该学习的通用技能，而不仅仅是 CS 专业人士 [Wing 2006]。一些流行且成功的教授/学习 CS 和培养 CT 技能的方法包括可视化编程活动 [Hu et al. 2021]；游戏化编程环境/编程游戏 [Lindberg et al. 2019]。它们通常与创客文化相一致，将学习者视为创造者，而不仅仅是消费者 [Martin 2015]。
