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循环经济是否助长了一次性社会？机会成本对随时间贬值的产品的作用
高效利用自然资源被认为是可持续利用自然资源的必要条件。延长产品寿命和循环利用资源是提高资源利用效率的两种常用策略。这两种策略通常被认为可以独立地提高资源利用的生态效率。我们认为，由于产品中嵌入的资源，转向循环经济会为消费者保留其产品带来机会成本。假设消费者是理性的，我们开发了一个模型，该模型可以确定产品的最佳更换时间，以最小化随时间推移的平均成本。我们发现，在完全循环的经济中，消费者会比在完全线性的经济中更快地被激励丢弃他们的产品。我们发现的直接结果是，延长产品使用时间与循环经济中的资源闭环直接冲突。我们认为废弃产品的残值和技术进步是决定资源闭环对产品使用时间影响的两个因素。本文强调了资源闭环和转向更循环的经济会激励更多不可持续行为的风险。
Aramus™ 形状 2D 一次性袋子
Aramus ™ 2D 一次性袋可为关键工艺流体和最终产品提供高纯度、出色的兼容性和更高的安全性。这些坚固耐用的产品现在提供定制形状、尺寸和组装配置。可配置的袋子包封几何形状可实现非常小的处理和存储量，同时保持 Aramus 袋子所期望的卓越强度、出色的 E&L 分布和减少的颗粒数。
使用无监督的机器学习对多发性硬化症患者进行了分层：一次性MRI驱动方法
使用未增强的机器学习，基于大脑MRI衍生的体积特征将多发性硬化症患者（PWM）分层的抽象目标。方法回顾性地收集了包括3D-T1W和FLAIR-T2W序列的复发PWM的3-T脑MRI，以及残疾状态量表（EDSS）的扩大和长期（10±2年）临床结果（EDS，认知和渐进式课程）。从MRI中，脱髓鞘病变和116个Atlas定义的灰质区域的体积自动分割，并表示为引用外部种群的Z分数。在特征选择之后，基线MRI衍生的生物标志物进入了亚型和阶段推断（sovera）算法，该算法估计了以生物标志物进化的不同模式和亚组中的不同模式为特征的亚组。然后将训练的模型应用于纵向MRI。亚型和阶段变化随着时间的变化的稳定性分别通过Krippendorf的Sα和多级线性回归模型评估。通过序数/逻辑回归分析评估了维持分类的预后相关性。结果，我们选择了425个PWM（35.9±9.9岁； f/m：301/124），对应于1129次MRI扫描，以及健康对照（n = 148; 35.9±13.0年; f/m：f/m：77/71）和外部PWMS和外部PWMS（n = 80; 40.40; 40.4±11.9岁; f/m：56/M：56/M：56/M：56/M：56/M：56/。基于11种生物标志物的特征选择，确定了两个亚型，指定为“深灰质（DGM） - 首先”亚型（n = 238）和“ Cortex-first”亚型（n = 187），根据萎缩模式。亚型随着时间的推移是一致的（α= 0.806），年阶段显着增加（b = 0.20； p <0.001）。EDSS与阶段和DGM-FirST亚型相关（p≤0.02）。基线阶段预测了长期残疾，过渡到渐进型病程和认知障碍（p≤0.03），后者也与DGM-First第一个亚型有关（P = 0.005）。结论的无监督学习模型对大脑MRI衍生的体积特征提供了对PWM的生物学可靠和预后有意义的分层。关键点•脑MRI衍生的体积特征的无监督建模可以提供多发性硬化症患者的单访问分层。•所谓的分类往往会随着时间的流逝而保持一致，并捕获与疾病相关的脑损伤进展，从而支持模型的生物学可靠性。•基线分层可以预测长期的临床障碍，认知和过渡到次要进行的过程。
人工智能生成的一次性组织问卷的有效性
摘要 战略决策是一项精密的工艺，通常在时间压力下进行。而且，企业数据仓库中通常没有足够的数据用于此类决策：您必须询问员工。这种员工调查通常非常耗时。在这项研究中，开发了一种新方法，将人工智能 (AI) 与特定的调查量表格式结合起来，以近乎实时地制作一次性问卷。我们在 23 个战略情境中测试了这种由人工智能生成的一次性问卷，其中近 7,000 名员工提供了近 600 万份答案。六个统计参数评估问卷的有效性和可靠性。我们的测试结果表明，开发的方法节省了时间并产生了有效的调查结果。根据经验法则，我们的发现是，在 100 名受访者的样本量以上，人工智能生成的一次性问卷在选定的有效性/可靠性参数上得分很高。因此，开发的技术可以成功地用于生成有效且可靠的组织转型一次性问卷。
ARticulate：利用增强现实技术在陌生的智能空间中与智能助手进行一次性交互
智能空间技术已进入主流家居市场。目前，大多数用户都与他们（或熟人）设置并熟悉的智能家居进行交互。然而，随着这些技术传播到商业或公共环境，用户将需要频繁与不熟悉的智能空间进行交互，他们不知道这些空间有哪些可用功能，而且系统维护人员也不会在场提供帮助。用户需要快速独立地 1) 发现什么是可能的，什么是不可能的，以及 2) 利用可用的功能。在解决这一可发现性问题之前，智能空间系统的广泛采用是不可能的。我们设计并评估了 ARticulate，这是一个界面，它允许用户与智能助手成功进行智能空间交互，同时学习有关陌生空间中整个设备集的可转移信息。我们使用类似 Snapchat 的上下文照片消息的方法，通过两项技术（增强现实和自动完成）增强，允许用户确定可用的功能，并在他们从未见过的智能空间中一次性实现他们的目标，这是现有界面所不支持的。轻松操作不熟悉的智能空间的能力提高了现有系统的可用性，并消除了实现普适计算愿景的重大障碍。
应计 /一次性延期表格< /div>
此表格仅用于一次性延期，累积病假，一次性支出和度假支出，不会取代或替换任何其他涵盖常规延期的参与协议。所有457计划的年度延期金额为$ 22,500（30,000美元，有超过50的追赶期权，或45,000美元，特殊457（b）三年赶上选项）或100％的包括薪酬。延期不超过最大金额，退还后将被视为应纳税收入。对其他第457条计划的捐款可能会限制我根据计划的最高金额。
经典和...的一次性量子纠错
量子纠错 (QEC) 是一种保护信息免受量子噪声影响的方法，是量子信息处理的核心概念之一 [1-3]。由于量子系统与环境的相互作用无法控制，不可避免地会产生噪声，因此 QEC 在量子通信、密码学和计算方面有着广泛的应用。近年来，QEC 也为基础物理学提供了新的见解，为更好地理解量子多体现象如拓扑序 [4-6]、黑洞信息悖论 [7-9] 以及量子混沌与量子引力之间可能存在的对偶性 [10-16] 提供了视角。关于 QEC 的核心问题之一是，原则上可以保护多少信息免受给定噪声的影响。由于任何量子噪声都是由量子信道形成的，量子通道容量定理可以回答这个问题。根据需要保护的信息类型（量子或经典）和可用资源（如纠缠），已经进行了大量研究 [17-24]。对于有噪声量子信道无限次使用的渐近场景，这些结果在文献 [ 25 ] 中合并为一个统一公式。然而，渐近结果仅适用于编码和解码能够以连贯方式应用于大量量子比特的情况，这导致实验演示和实际应用于基础物理的困难。相比之下，最近的研究在不考虑渐近极限的情况下进行了分析，
Winternitz一次性签名方案的量子安全安全
盲目的不强迫性。在这项工作中，我们在量子访问攻击下研究了量子访问攻击下的签名方案的安全性[6]。在这里，在选定的消息攻击下概括了存在性不强制性的标准概念，攻击者被授予量子查询访问签名算法。最后，对手应输出他们未从查询中获得的伪造。正式化这样的安全概念是由于所谓的量子无限制原则而变得复杂的，该原则是根据哪些量子状态被复制的。我们使用[2]中介绍的盲目的不强迫性概念（有关以前的和补充概念，请参见[7，15]）。我们指出的是，盲目的不强制性定义的选择是因为它暗示了先前的概念，即骨和zhandry的定义[7]和[2]中确定的一次性不被遗忘[15]。Informally, blind unforgeability credits an adversary with a successful break of, e.g., a digital signature scheme, if it outputs a valid message-signature pair given a modified signing oracle that is “blinded” on a random subset of all messages, in the sense that it outputs a dummy symbol instead of a signature, and if the output message is among these blinded messages (see Section 2 for details).
朝着无状态硬件的量子一次性记忆
理论加密的中心宗旨是对实现给定密码原始的最小假设的研究。这样的原始记忆是戈德瓦瑟（Goldwasser），卡莱（Kalai）和罗斯布鲁姆（Rothblum）引入的一次性记忆（OTM）[Crypto 2008]，它是一种经典的功能，该功能是在非交互式2的2-2中遗忘转移中建模的，并且用于一次性的经典和量子程序。已知在经典和量子设置中标准模型中不存在安全OTM。在这里，我们提出了一种使用量子信息的方案，以及较少的假设（即，可重复使用的）硬件令牌，以构建统计上的otms。通过Gutoski和Watrous的基于半决赛的量子游戏框架[STOC 2007]，我们证明了最多制造恶意接收器的安全性。114 n自适应查询（对于n个关键大小），在量子通用合并框架中，但在多项式查询中留下了安全问题。与从量子资金的文献中得出的替代方案相比，我们的方案在技术上很简单，因为它是“准备和估计”类型的。我们还给出了两个不可能的结果，表明我们计划中的某些假设不能放松。