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应用于人（A2P）消息收件人研究
通过这项研究，Ofcom希望更好地理解：•在英国成年人的代表样本中，对A2P SMS和其他A2P Comms服务的认识水平（18岁以上）•消费者是否有偏爱从组织中接收不同类型的A2P消息的A2P消息，是否通过一系列沟通服务以及某些类型的ANDECTIONS ONDECTINATE ITINGISERATION•是否会影响A2P的范围•是否会影响某些类型的AD -effiction IS 2•通过某些通信服务的消息，以及来自公共或私营部门组织的A2P消息是否影响可接受性•消费者如何收到某些类型的A2P消息（例如一次性密码，GP医院约会等）通过WhatsApp，SMS和/或应用程序内通知
第 68 卷第 04 期请访问我们的网站 www.ipr.sikkim.gov.in 甘托克（星期日）2025 年 1 月 26 日 注册编号 WB/SKM/01/2023-2025 共和国日州长致辞和
在新 STNM 医院的超级专科部门，我们取得了突破性的进展。在肿瘤内科，我们引入了免疫疗法和放射疗法，彻底改变了癌症治疗。整形和重建外科/烧伤科处理复杂病例，包括头颈癌手术，并与 Mission Smile 合作每年举办唇腭裂训练营。心脏病科配备了最先进的心脏导管室手术室，已成功实施了 1,900 多例手术。在胃肠病科，我们引入了氩离子凝固术（用于治疗出血性溃疡）、各种支架植入术（用于治疗癌症）和内镜超声检查等程序。我们的心胸血管外科部门已经实施了突破性的程序，包括血管内激光消融和去皮质手术。神经外科部门在脊柱手术、脑肿瘤手术和神经血管内手术方面取得了重大进展。在妇产科，我们成功开展了盆腔手术和卵巢癌治疗。泌尿外科已完成约 2,000 例大型手术，包括膀胱大结石切除术和复杂的肾脏手术。头颈外科肿瘤科已开展了 210 多例头颈癌手术，大大减少了外州治疗的需求。
对苹果的iMessage PQ3协议的正式分析
我们介绍了Apple的Imessage PQ3的正式验证，这是一种高性能，设备到设备的消息传递协议，即使对具有量子计算功能的对手，也提供了强大的安全保证。PQ3利用苹果的身份服务以及定制的，量子后安全的初始化阶段，之后它采用信号风格的双棘轮构造，扩展以提供量子后，后弹力后的安全性。我们提出了PQ3的详细正式模型，它是其细粒度安全属性的精确规格，并使用T amarin Prover进行了机器检查的安全性证明。特别是新颖的是将量子后安全键的整合到相关协议阶段以及详细的安全要求以及其完整的正式分析中。我们的分析涵盖了两个关键棘轮，包括无界循环，某些循环被认为是诸如T amarin这样的符号掠夺的范围（不是！）。
向FOL课程添加AI用法小部件
6。单击“添加”按钮。7。单击保存和关闭按钮。AI小部件现在将显示在您的FOL课程主页上。如果您对将AI小部件添加到课程主页上有任何疑问，请与您的学校联系技术人员或FOL管理员联系。
对电动汽车使用模式和充电基础设施需求的大规模实证研究
随着全球电动汽车（EV）采用的加速，对经验使用和充电模式的颗粒状分析仍然很少。本研究对160万辆电动汽车进行了独特的大规模经验检查，其中包括广泛的车辆类型 - 私人，出租车，租赁，官方，公共汽车和特殊目的车辆 - 遍布超过8.54亿个驾驶和充电活动的七个主要城市。我们的发现在电动汽车使用，电池能量和充电行为方面阐明了显着的城市差异。白天的高功率充电在所有车辆类型的电网上均高负载，尤其是从包括服务的车辆，包括出租车，租车和公交车。最大载荷也是城市中心中最高的。我们对大规模EV使用的研究为开发基础设施，管理能源电网和提供灵活性服务提供了关键见解，这对于未来运输生态系统的发展至关重要。
儿童社交媒体使用中的在线风险和父母的调解：Rawalpindi City的定量研究
这项研究调查了儿童及其周围动态的在线媒体使用的不同方面。它旨在确定儿童在线媒体消费的模式，并理解他们关于在线接触不适当内容的看法。这项研究得到了父母的调解理论和定量设计的支持，以检查儿童的在线经验。从346名受访者那里收集的数据显示，受访者表示在在线媒体中的高级参与度，主要用于冲浪和即时消息传递，每天使用时间从1到3 h不等，有些不等五个小时。受访者在四个以上的社交网站上有个人帐户，Facebook是主要平台。关于在线不雅内容的脆弱性，受访者强调了在线活动期间意外暴露的例子，即冲浪和即时消息传递，大部分是在家里和学校发生的。暴露频率通常被归类为四次或更多次，从而导致可能对儿童幸福感产生风险和危害。这项研究进一步强调了儿童对在线媒体使用中父母调解的看法。因此，这项研究强调了计划使父母具有知识和能力来处理和管理孩子的在线媒体活动的重要性。此外，在利用在线媒体的教育益处和保护儿童免受可能风险之间保持平衡至关重要，这突出了父母在这个关键领域中的重要作用。最后，这项研究提出了一些含义，并相应地讨论了局限性。
无监督深度学习
该论文探讨了自动货运列车的环境监测和异常检测（特别是障碍物）所面临的挑战。尽管铁路运输传统上一直处于人类监督之下，但自动驾驶列车在成本、时间和安全性方面具有优势。然而，它们在复杂环境中的操作会带来重大的安全问题。本研究采用的不是需要昂贵且有限的注释数据的监督方法，而是采用无监督技术，依靠能够识别非典型行为的技术，使用未标记的数据来检测异常。提出了两种环境监测模型：第一种基于卷积自动编码器（CAE），用于识别主轨道上的障碍物；第二个版本是结合了 Vision Transformer (ViT) 的高级版本，专注于一般环境监测。两者都利用无监督学习技术进行异常检测。结果表明，所提出的方法为自主货运列车的环境监测提供了相关要素，有潜力增强其可靠性和安全性。因此，无监督技术的使用证明了其在自动列车应用环境中的实用性和相关性。