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海报：GSIT：用于车辆网络中层次证书管理的几何空间信息树
摘要 - 这项工作介绍了几何空间信息树（GSIT），这是一个新颖的框架，通过将超平面分配给实体并降低下属节点的维度来构建层次关系。框架中的成员通过内部产品计算进行验证，简化执行步骤，同时跨越不同深度的层次结构进行身份验证。GSIT利用超平面的几何特性有效地编码和管理分层信息。它适用于车辆网络公共密钥基础架构（PKI），增强隐私保护，化名证书管理和多级可追溯性。此方法为管理安全的通信系统中的复杂层次结构提供了可扩展且灵活的解决方案。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
（R18）深度学习和神经网络
轴突是一种较细的，类似电缆的投影，可以延长数十万，数百甚至数万som的直径的倍数。轴突主要将神经信号远离躯体，并将某些类型的信息带回到其中。许多神经元只有一个轴突，但是这种轴突可能（通常都会）在广泛的分支下，从而可以与许多目标细胞进行通信。从躯体出现的轴突部分称为轴突小丘。除了是解剖结构外，轴突小丘还具有最大的电压依赖性钠通道密度。这使其成为神经元和轴突的尖峰启动区的最容易激发部分。用电生理术语，它具有最负阈值的潜力。
欧洲经济领域的二氧化碳捕获，运输和存储的主要当前法律和监管框架
二氧化碳（CO 2）捕获，运输和存储（CCT）系统的关键作用将在缓解气候变化方面发挥作用，要么通过将CO 2从大气中删除并永久性地存储并避免通过点源产生的CO 2排放，尤其是从难以实现的septors（例如，从难以实现的阶层）运输（例如，驱动器）（例如，浪费）（例如，浪费）（例如，浪费）。尽管CCT准备从技术角度实施，但可以进一步改善其实施和法规所需的法律和监管框架。在本文中，我们总结并批判性地讨论了《东北大西洋海洋环境公约》的规定（“ OSPAR公约”），伦敦协议以及欧洲CCS和ETS指令的规定。侧重于欧洲经济区，我们重点介绍了CCT的大规模部署，应应对现有的差距和障碍。此外，随着CO 2运输和地质存储的法律格局正在迅速发展，我们概述了近期澄清现有立法方面的澄清以及欧洲委员会在该领域提出的新建议的摘要。
区块链网络中的量子抗性-Cognizium.io
5实施9 5.1量子熵的生成和分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 5.1.1 OpenSSL框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5.1.2熵源设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 5.2产后证书的生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 5.3使用量子安全加密图15 5.4使用后量子键的交易签名。。。。。。。。。。。。。。。。。17 5.5 Quantum签名的链链验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 5.5.1固体验证代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 5.5.2基于EVM虚拟机的签名验证支持。。。。。。。。。。。。20 5.5.3 EVM基于预编译的签名验证支持。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.5.4在不同溶液之间进行比较，以验证后量子后的定性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
资金准备就绪启动网络
●RSN应与当地的儿童保育资源和推荐机构（CCR＆R）合作，以确定如何在RSN中最好地使用学校准备税收抵免。业务可能对与RSN的潜在捐款相关的税收优势特别感兴趣。路易斯安那州目前提供一套公司和个人所得税信用额度，用于捐赠幼儿努力。路易斯安那州的准备就绪税收抵免是各种与托儿相关的费用或活动的五个可退还税收抵免。例如，企业可能会因向儿童保育资源和转诊机构捐款而获得税收抵免，这些捐赠与LDOE合同，向父母和育儿提供者提供信息和服务。为育儿中心建设或扩建提供资金，为中心购买设备，经营自己的中心或支持幼儿座位的企业也有资格获得可退还的税收抵免。有关路易斯安那州学校准备税收抵免的更多信息，请参见此链接。