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OPC UA
OPC UA是一种旨在确保安全的关键基础架构中的标准化工业控制系统（ICS）协议。即将发布的1.05版包括基础加密设计的重大更改，包括基于Diffie-Hellmann的密钥交换，而不是以前的基于RSA的版本。版本1.05应该提供更强大的安全性，包括完美的前锋保密（PFS）。我们使用最先进的符号协议验证程序proverif对OPC UA V1.05和V1.04中指定的安全协议进行正式安全分析。与以前的研究相比，我们的模型更加全面，包括新协议版本，包括建立安全渠道，会话及其管理的不同子协议的组合，涵盖了大量可能的配置。这导致了有史以来最大的模型之一，这是由于状态机器的复杂性而引起的许多挑战，主要是由于状态机的复杂性。我们讨论了如何缓解这种复杂性以获得有意义的分析结果。我们的分析发现了OPC基金会已报告并承认的几个新漏洞。我们设计并提出了证明是安全的修复程序，其中大多数包含在该标准的即将版本中。
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
验证者或奖励模型通常用于增强大语言模型（LLM）的推理性能。一种常见的方法是最好的N方法，其中LLM生成的N候选解决方案由验证者排名，并且选择了最好的解决方案。基于LLM的验证者通常被培训为判别性分类器以评分解决方案，但它们并未利用验证的LLM的文本生成能力。为了克服这一限制，我们使用无处不在的下一步预测目标提出了培训验证仪，共同核对和解决方案生成。与标准验证符相比，这种生成验证符（GENRM）可以从LLM的几个优点中受益：它们与指导调整无缝集成，启用了经过思考的推理，并且可以通过多数投票利用额外的测试时间计算来获得更好的验证。我们证明GENRM的表现优于歧视性，DPO验证者和LLM-AS-A-a-gudge，导致了最佳N的性能增长，即5％→45。算法任务的3％和73％→93。GSM8K的4％。 在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。 数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。GSM8K的4％。在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。数学的6％，37。9％→53。MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。MMLU摘要代数为5％。此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。
为美国等诉 Mewbourne 石油公司一案提交同意令
I. 司法管辖权和地点 ................................................................................................................ 4 II. 适用性 .............................................................................................................................. 4 III. 定义 .............................................................................................................................. 5 IV. 民事处罚 ............................................................................................................................ 15 V. 合规要求 ...................................................................................................................... 17 VI. 报告要求 ...................................................................................................................... 47 VII. 交付物的批准 ............................................................................................................. 52 VIII. 约定的处罚 ............................................................................................................. 54 IX. 不可抗力 ............................................................................................................................. 60 X. 争议解决 ............................................................................................................................. 63 XI. 信息收集和保留 ............................................................................................................. 65 XII.和解/权利保留的效力 ................................................................................................................ 68 XIII. 费用 ................................................................................................................................ 71 XIV. 通知 ................................................................................................................................ 71 XV. 业务出售或转让 ............................................................................................................. 73 XVI. 封堵和废弃 ...................................................................................................................... 75 XVII. 生效日期 ...................................................................................................................... 76 XVIII. 管辖权保留 ................................................................................................................ 76 XIX. 修改 ................................................................................................................................ 76 XX. 终止 ................................................................................................................................ 77 XXI. 公众参与 ............................................................................................................................. 78 XXII. 签署人/服务 ................................................................................................................ 78 XXIII.整合................................................................................................................................ 79 XXIV. 最终判决................................................................................................................... 79 XXV. 26 USC第 162(F)(2)(A)(II) 节标识 ...................................................................................................................... 79 XXVI. 附录 ........................................................................................................................................ 80 附录 A：新墨西哥州装有受试蒸汽控制系统的设施 附录 B：德克萨斯州装有受试蒸汽控制系统的设施 附录 C：新墨西哥州和德克萨斯州的有限实地调查设施 附录 D：采样和分析计划 附录 E：设计分析方法 附录 F：红外热像仪标准操作程序 附录 G：定向检查/预防性维护（“DI/PM”）要求 附录 H：缓解项目 附录 I：验证员认证
低碳和接近零水泥的定义
多年来，在水泥行业多年来，“净” GWP术语已被用来指出不包括生物排放的总排放量（GWP总数）减去由用作燃料的非生物量废物引起的排放。（与“总体”相反，这是不包括生物排放（GWP总数）的总排放）。如上所述，在EPD标准ISO 21930：2017和EN 15804中，EPD GWP值应基于“净”排放，只要共同处理就是浪费。EPD的验证者有责任检查用作燃料的非生物质量废物的废物状态。为例，德国是第一个采用IEA数值定义接近零和低碳水泥的国家（图3），使用EN 15804会计规则和水泥EPD中的相应GWP值进行比较。如果在某个国家/地区的EPD报告中既有的实践都不是上述“净”方法，例如在德国使用（即不用避免从废物中避免的CO 2排放（“毛”（“毛”）来归功于水泥，或者另一方面将避免的甲烷归功于水泥），然后可以使用第7节中描述的归一化过程来修改国家乐队的数值，以反映国家实践。应注意，根据CO 2 Energy and Co 2协议9的水泥行业对范围1排放的工业或生产报告包括“总报告”报告以及“净”报告。
黄金标准设计认证报告
Isha Kapoor：Isha是林业毕业生，具有土地使用和林业领域的知识和技能。 在CDM SS分类下，她是TA 14.1的合格铅验证者/验证者和技术专家。 她在温室气体机制方面拥有超过三年的工作经验，包括制定印度温室气体计划的标准和方法。 目前，她正在从事不同温室气体计划的各种土地使用和林业项目，包括GS，CDM和GS。 Lalit Mohan Saklani：他是一名林业研究生，拥有土地使用和林业领域的知识和技能，并且过去一年从事GHG计划工作。 目前，他正在从事各种土地使用和林业项目，其中包括GS，ISO和VCS（包括GS，ISO和VCS）。 他拥有相关的生态和生物多样性专业知识，用于评估WRC，ARR，IFM和REDD项目以及相关的林业和/或该地区的其他土地利用经验。 prashanth：Prashanth拥有林业硕士学位，他是研究工作文章的作者（Prashanth等，2023），并由共同撰写了三篇研究文章（Murari等，2023＆Shakith＆Shakith ever。 他是TA 14.1项目的实习人评估员。Isha Kapoor：Isha是林业毕业生，具有土地使用和林业领域的知识和技能。在CDM SS分类下，她是TA 14.1的合格铅验证者/验证者和技术专家。她在温室气体机制方面拥有超过三年的工作经验，包括制定印度温室气体计划的标准和方法。目前，她正在从事不同温室气体计划的各种土地使用和林业项目，包括GS，CDM和GS。Lalit Mohan Saklani：他是一名林业研究生，拥有土地使用和林业领域的知识和技能，并且过去一年从事GHG计划工作。目前，他正在从事各种土地使用和林业项目，其中包括GS，ISO和VCS（包括GS，ISO和VCS）。他拥有相关的生态和生物多样性专业知识，用于评估WRC，ARR，IFM和REDD项目以及相关的林业和/或该地区的其他土地利用经验。prashanth：Prashanth拥有林业硕士学位，他是研究工作文章的作者（Prashanth等，2023），并由共同撰写了三篇研究文章（Murari等，2023＆Shakith＆Shakith ever。他是TA 14.1项目的实习人评估员。
origo：通过恒定通信证明敏感数据的出处
运输层安全性（TLS）是为了保护客户端服务器通信的基础。但是，它不会将完整性保证扩展到数据真实性的第三方验证。如果客户端要介绍从服务器获得的数据，则无法说服任何其他方都没有篡改数据。tls oracles确保数据真实性超出了客户端服务器TLS连接，以便客户可以从服务器获得数据并确保没有服务器端修改的任何第三方的出处。通常，TLS Oracle在TLS会话中涉及第三方，验证者，以验证客户获得的数据是否已准确。TLS Oracles的现有协议依赖交互式协议，是通信繁重的。我们介绍Origo，这是一个不断通信的TLS Oracle。与先前的工作类似，Origo在TLS会话中介绍了第三方，并提供了一项协议，以确保TLS会话中传输的数据的真实性，而无需没收其机密性。与先前的工作相比，我们依赖于特定于TLS 1.3的复杂详细信息，这使我们能够在零知识证明（ZKP）内证明正确的密钥推导，身份验证和加密。与TLS 1.3的优化相结合，可以在在线阶段进行不断通信的有效协议。我们的工作将在线沟通减少375倍，在线运行时间最多可将在线运行时间降低4。6×，与先前的工作相比。
印度尼西亚的碳捕获和存储（CCS）调节概述：成为亚太枢纽的步骤？
7。潜在的制裁。基于此概述，我们将研究该行业是否拥有从监管角度到建立政府设想的CCS Hub的投资决策的一切所需的一切。在印度尼西亚进行CCS运营的方式和何处，有两种在印度尼西亚进行CCS操作的方法：（i）在现有的生产共享合同（“ PSC”）中；或（ii）在现有的PSC块外的区域中，被指定为CCS区域。在PSC块中实施的CCS项目的现有石油和天然气块将集成到PSC块的石油操作中。CCS项目必须在承包商的开发计划中批准（“ POD”），此外，还需要修改PSC，以捕获CCS的一些条款和条件，除其他外，包括商业条款和货币化（如果它设想存储第三方的发射碳），责任和指定目标ZONES ZONES。碳排放量将被注入并隔离为PSC工作区域内陆上或海上储层内指定的“注入目标区”。这些区域包括耗尽的储层，非惯性储层，盐水含水层或地下煤层甲烷接缝。该存储必须由Skk Migas批准的独立验证者（上游石油和加拿大商务活动的工作组）或Satuan Kerja Khusus pelaksana kegiatan usaha usaha usaha hulu minyak dan dan gas bumi认证。实施CCS项目（包括融资成本）的成本可以根据PSC收回，并且PSC承包商将使用CCS项目获得的任何收入来抵消其运营成本。
量子学习的经典验证 - DROPS
量子数据访问和量子处理可以使某些经典的难处理学习任务变得可行。然而，在不久的将来，量子能力只会提供给少数人。因此，需要允许经典客户端将学习委托给不受信任的量子服务器的可靠方案，以促进广泛获得量子学习优势。基于最近引入的经典机器学习交互式证明系统框架，我们开发了一个用于经典量子学习验证的框架。我们展示了经典学习者无法有效自行解决的学习问题，但他们在与不受信任的量子证明者交互时可以有效可靠地解决这些问题。具体来说，我们考虑了具有均匀输入边际分布的不可知学习奇偶校验和傅里叶稀疏函数问题。我们提出了一种新的量子数据访问模型，我们称之为“混合叠加”量子示例，在此基础上我们为这些任务提供了有效的量子学习算法。此外，我们证明了不可知量子奇偶性和傅里叶稀疏学习可以通过仅具有随机示例或统计查询访问的经典验证器有效地验证。最后，我们展示了学习和验证中的两种一般场景，其中量子混合叠加示例不会导致样本复杂度优于经典数据。我们的结果表明，量子数据用于学习任务的潜在能力虽然不是无限的，但可以通过与不受信任的量子实体交互而被经典代理利用。
关于具有方法前提条件的全序 HTN 计划验证 - CYK 解析算法的扩展
简介 规划验证问题就是确定给定的规划是否是规划问题的解决方案。由于该问题的研究可能有助于规划研究，因此在过去十年中引起了越来越多的关注。例如，在国际规划竞赛 (IPC) 中，独立的规划验证者对于验证参与规划者是否制定了正确的规划至关重要。最近，有几项研究探索了在人机交互中部署规划验证技术的可能性。例如，Behnke、H¨oller 和 Biundo (2017) 指出了计划验证与混合初始规划 (Myers 等人，2003) 之间的联系，其中规划器应根据用户的变更请求迭代调整其输出计划，计划验证也可以看作是规划域验证的一种方法 (Lin 和 Bercher，2021、2023；Lin、Grastien 和 Bercher，2023)，即决定规划域是否正确建模，其中计划作为测试用例给出，该计划应该是规划问题的解决方案，验证失败表明该域存在一些缺陷。在本文中，我们考虑分层任务网络 (HTN) 规划中的计划验证问题 (Erol、Hendler 和 Nau，1996；Geier 和 Bercher，2011；Bercher、Alford 和 H¨oller，2019)。我们特别关注一类特殊的 HTN 规划问题，即全序 (TO) HTN 规划问题，该问题在 HTN 规划中发挥着重要作用，事实证明 TO 规划问题基准数量远远超过偏序 (PO)
通过硬件加速零知识证明...
摘要 - 零知识证明（ZKP）是一种加密工具，使一个方（一个供奉献者）向另一方（供奉献者）证明（一个verifier）是一个陈述是正确的，而无需供供者向Veriifier披露任何数据。ZKP具有许多用例，例如让客户委员会将计算委托给具有加密性正确性的服务器，同时使服务器能够在这些计算中使用秘密数据。ZKP应用程序涵盖了可验证的机器学习（ML）和数据库，在线拍卖，电子投票和区块链。虽然ZKP已被广泛用于区块链，但证明生成的过高成本将它们限制在证明非常简单的计算中。我们提出了一个新颖的加速器NOCAP，该加速器杠杆级的硬件 - 叠加器共同设计以实现变革性的加速。NOCAP生成的证明比32核CPU快586倍，而41倍的速度比PipeZk快41倍，这是最先进的ZKP加速器。我们利用最近的算法开发来实现这些加速：我们识别并结合了两种最近的基于哈希的ZKP算法Orion和Spartan，它们在CPU上具有与先前加速器针对的ZKP相似的性能，但对硬件加速性的态度更为舒张。尽管这些算法产生了更大的证据，但我们表明，末端加速器（包括供奉献时间，证明传输和验证时间）不仅仅证明这种尺寸的增加是合理的。我们为利用这些加速机会的新型硬件组织做出了贡献：NOCAP是一个可编程矢量处理器，其功能单元适合基于哈希的ZKP的需求。结果，NOCAP实现了为ZKP提供新用例的加速。我们还贡献了针对加速器量身定制的Spartan+Orion ZKP的共同设计的实现，并具有优化，可改善并行性并减少存储器的运行。索引术语 - 零知识证明，硬件加速度，可验证的计算