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有关主权AI和国家AI政策的考虑
主权人工智能不是一种千篇一律的方法，并且各国必须驾驶一系列战略选择，使独立性与全球整合之间取得平衡。虽然完全AI的自我效率可能是某些人的理想选择，但实际上，大多数政府将需要采用利用区域联盟，联合AI治理以及成本效率的AI基础设施共享的混合模型。新兴方法（例如使用诸如DeepSeek之类的预训练模型）表明，如果没有过度的基础设施成本，就可以实现AI主权。同样，国际主权人工智能合作伙伴关系可以提供计算资源，研究合作和共享监管框架的访问，而不会损害国家控制。我们提出了一个新的框架，用于联合部队，利用合作机会，同时通过建立主权AI计划的联合会来维持战略独立性。为此，我们建立了Sovereign-ai.org，既充当主权计划及其资源的登记册和论坛，从而在这个领域实现了一致的行动。
给编辑的信，涉及“ S2K指导线的反抗和手卫生”
1。Kramer A, Seifert J, Abele-Horn M, Arvand M, Biever P, Blacky A, Buerke M, Ciesek S, Chaberny I, Deja M, Engelhart S, Eschberger D, Gruber B, Hedtmann A, Heider J, Hoyme UB, Jäkel C, Kalbe P, Luckhaupt H, Novotny A, Papan C, Piechota H，Pitten FA，Reinecke V，Schilling D，Schulz-Schaeffer W，Sunderdiek U. S2K-Guideline手工反杂质和手动卫生。GMS HYG感染控制。 2024年9月6日； 19：doc42。 doi：10.3205/dgkh000497GMS HYG感染控制。2024年9月6日； 19：doc42。doi：10.3205/dgkh000497
OPA：单个客户端的单发私人聚合...
我们的工作最大程度地减少了安全计算中的互动，从而解决了沟通的高昂成本，尤其是与许多客户。我们介绍了单次私人聚合OPA，使客户只能在单服务器设置中进行每个聚合评估一次。这简化了辍学和动态参与，与Bonawitz等人等多轮协议形成鲜明对比。（CCS'17）（以及随后的作品），并避免了类似于Yoso的复杂委员会选择。OPA的沟通行为紧密地模仿每个客户群只会说话一次的学习。OPA建立在LWR，LWE，班级组和DCR上，可确保所有客户的单轮通信，同时还可以在客户数量中实现次线性开销，从而使其渐近且实用。我们通过中止和投入验证实现恶意安全，以防止中毒攻击，这在联邦学习中尤其重要，在这种学习中，对手试图操纵梯度以降低模型性能或引入偏见。我们从（阈值）密钥同型PRF和（2）的种子同源性PRG和秘密共享的（2）建立了两种口味（1）。阈值关键同构PRF解决了以前依赖于DDH和LWR的工作中观察到的缺点。（加密，2013年），将其标记为对我们工作的独立贡献。我们的其他贡献包括（阈值）键合型PRF和种子塑形PRG的新结构，这些构造是在LWE，DCR假设和其他未知顺序的类组下安全的结构。
NIA SEP总阵容于2025年1月
向所有申请人通知NIH政策：仅出于信息目的提供会议名单。申请人调查人员和机构官员不得直接与研究部分成员有关审查之前或之后的申请。未能观察该政策将在同行审查过程中严重违反诚信，并可能导致NOT-OD-22-044中概述的行动，包括从即时审查中删除申请。
采购情况说明书中的聚合
•机遇的编程管道：在多相编程方法（MPA）中创建明确的项目的清晰项目本身就是一种汇总的形式，如果机会是以计划且连贯的方式向市场提出的； •常见的招标文件：如果所需的输出在几个项目中相同，并且可以以相同的方式指定，则可以在总体基础上准备竞标文件，并由不同的借款人使用以通过公开竞争来采购自己的要求； •共同/汇总的采购过程：提供总体计划或具有共同要求的整个项目所需的每个采购的基本结构，可以遵循标准方法，以便从项目到项目中的投标者经验相似。
全球经济中的贸易成本：测量，汇总和分解
摘要：对贸易成本的适当度量和汇总对于经济成果的决定因素（尤其是政策）的合理学术和政策分析至关重要。国际贸易行业在理论和经验方面都见证了新的发展，涉及将这种成本的测量和分解成可变成本，一方面是部分和固定的成本，并涉及部分和一般的均衡效应。The objectives and main contributions of this project are to offer guidance for proper measurement, aggregation, and decomposition of trade costs into fixed vs. variable and partial vs. general equilibrium costs across two broad dimensions, one including overall trade costs vs. policy measures vs. transportation costs vs. natural trade barriers vs. uncertainty and another one including geography vs. product vs. household income level vs. agent.
使用先进的机器学习
使用高级机器学习（ML）的物理信息建模（PIM）代表混凝土技术领域的范式转变，提供了科学严谨和计算效率的有效融合。通过利用基于物理原理和数据驱动算法之间的协同作用，PIM-ML不仅简化了设计过程，还可以增强混凝土结构的可靠性和可持续性。随着研究继续完善这些模型并验证其性能，他们的采用有望彻底改变整个全球建筑项目中混凝土材料的设计，测试和利用。在这项研究工作中，一项广泛的文献综述，生成了一个全球代表性数据库，用于沉迷于可回收骨料混凝土的裂纹拉伸强度（FSP）。测量并列出了研究的混凝土组件，例如C，W，NCAG，PL，RCAG_D，RCAG_P，RCAG_WA，VF和F_TYPE。将收集的257个记录分为200个记录（80％）的培训集和57个记录（20％）的验证集（20％），以与数据库的更可靠分区相符。使用“ WEKA数据挖掘” 3.8.6版创建的五种高级机器学习技术用于预测FSP，并且还使用了Hoffman＆Gardinger方法和性能指标分别评估变量和ML模型的灵敏度和性能。结果表明，KSTAR模型证明了模型之间的性能和可靠性水平最高，以0.96的r 2为0.96，精度为94％。其RMSE和MAE在0.15 MPa时均较低，表明预测和实际值之间的偏差很小。其他指标，例如WI（0.99），NSE（0.96）和KGE（0.96），进一步证实了该模型的效率和一致性，使其成为实用应用的最可靠工具。的灵敏度分析还表明，水含量（W）在40％处发挥了最大的影响，这表明混合物中的水量是实现最佳拉伸强度的关键因素。这强调了需要仔细的水管理以平衡可持续混凝土生产中的可行性和力量。粗大的天然聚集物（NCAG）具有38％的实质影响，表明其在维持混凝土混合物的结构完整性中的重要作用。
总阵容总阵容2025年1月理事会回合
向所有申请人通知NIH政策：仅出于信息目的提供会议名单。申请人调查人员和机构官员不得直接与研究部分成员有关审查之前或之后的申请。未能观察该政策将在同行审查过程中严重违反诚信，并可能导致NOT-OD-22-044中概述的行动，包括从即时审查中删除申请。
总阵容总数2024年5月委员会回合
向所有申请人通知NIH政策：仅出于信息目的提供会议名单。申请人调查人员和机构官员不得直接与研究部分成员有关审查之前或之后的申请。未能观察该政策将在同行审查过程中严重违反诚信，并可能导致NOT-OD-22-044中概述的行动，包括从即时审查中删除申请。
