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在分散供应链市场中保存买方私人
摘要。技术越来越多地用于降低必要协作和合作的领域的信任障碍，但由于高风险，可靠性和效率至关重要。一个例子是一个工业市场，许多供应商必须参与生产，同时确保可靠的结果；因此，必须谨慎建立伙伴关系。在线市场（例如XMETRY）通过审查供应商和调解市场来促进合作伙伴形成。但是，这种方法要求将所有信任归属于中间人。这将控制权集中，使该系统容易受到特定提供者的偏见。现在正在探索区块链的使用来弥合支持分散市场所需的信任差距，从而使供应商和客户可以通过使用区块链上的信息更直接地进行互动。典型的情况是需要在买方发起的某些互动中保留隐私（例如，在外包谈判期间保护买方的知识产权）。在这项工作中，我们在某些市场互动需要买家私人关系并做出以下贡献时，启动了供应商和买家之间匹配的正式研究。首先，我们设计了一个正式的安全性定义，用于普遍合成（UC）模型中的私人交互式匹配，以捕获特定供应链市场交互中预期的隐私和正确性属性。第二，我们根据任何可编程区块链，Anony-Mous组签名和公开加密提供精益协议。最后，我们通过扩展BigChainDB区块链平台来实例化某些区块链逻辑来实现协议。
保存您的东西：保存事物的简介...
是什么：●信息丢失或对象本身的丢失或丢失对象：放错东西，丢失其文书工作，忘记了为什么它有价值的，偶然的处置，数字格式，数字格式变得过时●您的收藏越大，您的收藏越越大，跟踪一切的难度就越大。传家宝要记住为什么它们对您和您的家人很重要●在数字化之后不要把事情扔掉
面向隐私保护 AI 的联邦学习调查
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习模型面临的重大挑战之一是保护数据隐私和确保数据安全。解决这个问题导致了联邦学习 (FL) 机制在数据隐私保护中的应用。保护欧盟 (EU) 的用户隐私必须遵守《通用数据保护条例》(GDPR)。因此，探索用于保护数据隐私的机器学习模型必须考虑到 GDPR。在本文中，我们详细介绍了联邦机器学习、各种联邦架构以及不同的隐私保护机制。这项调查工作的主要目标是强调现有的隐私技术并提出联邦学习在行业中的应用。最后，我们还描述了联邦学习如何成为未来研究的新兴领域，它将为 AI 和机器学习带来一个新时代。 关键词 联邦学习、人工智能、机器学习、隐私、安全、分布式学习。 1. 引言由于过去几十年人工智能和机器学习的出现，机器人、计算机视觉和游戏应用等各个领域都取得了重大进展。主要关注点之一是保护数据隐私。由于每天都会产生大量数据，因此保护数据隐私至关重要。公开数据和公司私有数据的泄露导致数据隐私问题急剧增加。通过维护特定的隐私标准来利用作为数据岛隔离的数据对于提高数据安全性至关重要。滥用用户的个人数据可能会给用户带来开销，迫使他不愿透露自己的个人信息。即使在公司和行业中，保护数据免遭数据泄露也是必不可少的，因为这会给公司带来严重后果。反过来，数据泄露会大规模影响公司的财务和商业方面，导致巨大损失。确保数据隐私的著名标准之一是欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）[1, 2]。 GDPR 于 2018 年提出，旨在确保每个用户的数据隐私，这反过来又促使人们在使用数据时使用符合这一标准的人工智能和机器学习框架。许多机器学习和人工智能模型需要足够的数据进行训练并生成高质量的模型。虽然模型需要使用用户数据才能为用户构建良好的预测模型，但应该有一种方法可以确保用户的隐私。很少有组织需要交换数据来协同工作，从而提高公司的绩效，
社会福利浓缩：保存社会秩序...
抽象目的 - 本文旨在介绍建立社会fr€ohlich冷凝物的基本假设，并吸引其他研究人员（从物理和社会政治科学）的注意力，以实现高度能量社会的稳定性和秩序保存建模的问题，并与高温的社会能量沐浴相结合。设计/方法论/方法 - 社会fr ichlich凝结的模型及其分析基于量子热力学和田间理论的数学形式主义（物理外的应用）。发现 - 所提出的类似量子的模型提供了像Fr€ohlich凝结这样复杂的社会政治现象的一致操作模型。研究局限性/含义 - Ohlich凝结的社会模型在很大程度上基于开放量子系统的理论。其一致的详细说明需要额外的努力。实用的含义 - 现代信息开放社会的稳定性证明了这样的现象，例如社会上的凝结。社会含义 - 接近ohlich冷凝的状态是社会稳定的有力来源。了解其信息结构和起源可能有助于稳定现代社会。独创性/价值 - 在社会和政治科学中，fr ohlich凝结的量子般模型的应用确实是社会稳定的新颖和原始方法，用于社会稳定的数学模型，从而暴露于大众媒体和基于Internet的来源的强大信息辐射。关键字社交fr€ohlich冷凝水，社会稳定性，保留秩序，类似量子的建模，高社交温度，信息领域，信息储存库，bose-einstein Statistics，Planck公式，信息超负荷，不可区分性，不可区分性，社交能源，社交能源
隐私保存记录链接（PPRL）策略和建议
集。在项目的总体目的的指导下，此评估旨在为NIA提供可行的指导，以在该领域使用PPRL进行广告/ADRD研究。我们重点介绍了一项特定的技术，基于Bloom滤波器的概率匹配，以及三个特定的产品 /供应商AnonLink，Datavant和Senzing，是在衰老研究中实施的强大潜力。这三个选项还提供了NIA可能需要考虑的选项，因为一个（AnonLink）可作为开源产品（AnonLink），而另外两个（Datavant和Senzing）是专有的。我们知道在Anonlink和Datavant的健康领域中使用了使用，但是我们无法获得信息来验证在健康中使用Senzing。我们将继续研究这些建议，因为我们参与了当前项目的下一步。
在人工智能时代维护法治
摘要 法律与信息技术的研究本身就存在矛盾，即技术发展迅速，包含国际化、全球化等概念，而传统法律对技术发展的反应大多较慢，且主要局限于国界。然而，法治概念无视法律受国界束缚的现象，并受到全球认可。然而，人工智能（AI）技术发展对法治的严重威胁迫在眉睫。随着人工智能学科的长足进步，这项技术开始进入数字决策系统，并实际上取代了人类决策者。这种发展的一个主要例子是使用人工智能协助法官做出司法裁决。然而，在许多情况下，这项技术是一个“黑匣子”，这主要是因为它的复杂性，也是因为它受到法律保护。这种缺乏透明度以及理解这些系统运作的能力下降，而这些系统越来越多地被治理结构使用，这对支撑法治的传统观念提出了挑战。这对于与法治特别相关的概念尤其如此，例如透明度、公平性和可解释性。本文探讨了人工智能技术与法治的关系，强调法治是人类繁荣的一种机制。它调查了随着人工智能在社会中根深蒂固，法治被削弱的程度，并质疑人工智能在技术官僚社会中能生存到何种程度。
太空安全与可持续性：保护我们在轨道上的未来
本出版物仅供一般参考。所提供的信息不是法律建议，您使用它不会建立律师与客户的关系。所有法律事务都是独一无二的，本出版物中描述的任何先前结果并不保证未来事务的类似结果。DLA Piper 是一家全球性律师事务所，通过 DLA Piper LLP (US) 及其附属实体运营。有关更多信息，请参阅 dlapiper.com。律师广告。版权所有 © 2023 DLA Piper LLP (US)。保留所有权利。2023 年 6 月 26 日 | MRS000215334_v1LM
在存在噪声的情况下，保留变异量子本素层的对称性
量子计算机被认为是目前正在开发的最有前途的技术之一，它将有助于扩展科学发现的范围。这可以通过量子模拟[1]来实现，该量子模拟利用量子处理单元（QPU）的特性来模拟自然发生的量子力学系统。近任期设备范围内最流行的算法之一是变异量子eigensolver（VQE）[2-7]。该算法属于更一般的算法类别，称为混合变异量子算法[8-14]。这些算法的一般原理是使用量子和分类计算机之间的反馈回路来最大程度地减少预定的成本函数。该方法已应用于理论[15 - 27]和实验[2、3、5、12、28-31]的各种量化系统。在VQE的情况下，预定的函数是模拟汉密尔顿相对于QPU状态的期望值。此外，还可以使用多种技术来发现此类系统的更高激发态[6，32，33]。由于提出的噪声弹性，这些变异算法通常在近期设备中特别感兴趣。值得注意的是，参考。[4]证明了针对连贯错误和参考的噪声弹性。[34]证明了噪声弹性