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World File Search System共享性
公司的决议评估和公开披露
1.3该SS应与《英格兰银行》的《英格兰银行评估共振性的方法》（“银行”评估可分离性SOP的方法）结合使用。规则要求公司评估其解决准备工作，提交评估报告并发布其报告摘要。银行评估可共享性SOP的方法还规定了银行评估银行和建筑社会的可分辨率的方法，在这些方法中，银行作为解决方案机构的银行已通知他们的解决策略是他们的解决方案是保释或部分转移或银行作为银行的境内，或者是作为主机解决方案的目的，他们的目的是“在这些范围内”，以至于将其设置为“质量”。英国的MREL。1
QPS性暴力反应策略2021 - ...
•技术性暴力9是一系列行为，数字技术可用于促进虚拟和面对面的基于性别的危害。这可以包括不必要的性爱，使用手机和社交媒体技术的网络宣传，骚扰和重复性的短信或性质的电话，使用技术在未经同意的情况下记录性活动，创建虚假的性图像或视频，并在未经涉及的人同意的情况下共享性图像或视频，通常被称为基于图像的滥用。
数据作为可持续生产力增长的基础
数据对于确定提高效率，增强的可持续性和推动生产率提高的领域至关重要，这反过来又提高了盈利能力。例如，有充分的证据表明，与更有效利用资源的利用相关的财务节省，包括肥料和作物保护剂等昂贵的作物投入，更好的牲畜监测，减少兽医账单，以及更多知识的营销决策，仅举几例。根据FCC的说法，“当农民看到英亩的盈利能力时，他们可以完全了解其生产成本，制定专业的播种计划并运行场景，以了解如何做出最有利的决定。记录的共享性也意味着与农场合作伙伴更快，更精确的沟通。”
量子计算：功率和危险
要面对量子计算机带来的安全挑战，我们需要基于数学问题来开发一组新的算法，这些算法被认为是抗量子的。这些加密算法通常称为量词后加密术（PQC）。目前正在开发和标准化此类算法以供广泛使用。2022年7月，美国政府机构国家标准技术学院（NIST）一直在研究PQC，接受了前四个候选算法的标准化算法。这些算法被认为是在评估和审查潜在PQC算法的评估和审查中最能满足组织的主要问题（绩效，速度，安全水平，共享性，成本）。将考虑其他算法，下一批将在2023年中提交。
对每个单个蜂窝网络数据集的复杂性生成
随着移动设备成为人类存在和活动的代理，移动运营商收集的数据集（即呼叫详细记录（CDRS））被公认为是研究人类行为的常见工具，在多种研究中和行业中，社会学[1]，例如，流行病学[2]，运输[3]，交通[3]，[4]（CF>）图1a）。CDR描述了与操作员网络交互的每个移动设备生成的时期和地理参考事件类型（例如，呼叫，SMS，数据）（参见表I）。 它们包括城市，地区或乡村地区，通常涵盖长期（月或数年）；当今，没有其他技术提供同等的人均精确范围。 然而，现实世界中CDR对研究的剥削面临许多局限性（参见 §ii）。 首先，可访问性：CDRS数据集未公开可用，施加了严格的移动运营商协议。 第二，可用性：CDR通常以汇总形式（即分组的迁移率流和粗时空信息）提供，限制了相关分析的精确性。 第三，隐私：即使是匿名化的CDR，CDRS描述了用户习惯的敏感信息，这使他们的共享性硬化[5]。 第四，灵活性：限制访问CDRS的限制了高级研究，需要在人口规模，持续时间或地理覆盖范围内进行数据丰富。 本文介绍了实施CDR的自动生成，以解决上述挑战。表I）。它们包括城市，地区或乡村地区，通常涵盖长期（月或数年）；当今，没有其他技术提供同等的人均精确范围。然而，现实世界中CDR对研究的剥削面临许多局限性（参见§ii）。首先，可访问性：CDRS数据集未公开可用，施加了严格的移动运营商协议。第二，可用性：CDR通常以汇总形式（即分组的迁移率流和粗时空信息）提供，限制了相关分析的精确性。第三，隐私：即使是匿名化的CDR，CDRS描述了用户习惯的敏感信息，这使他们的共享性硬化[5]。第四，灵活性：限制访问CDRS的限制了高级研究，需要在人口规模，持续时间或地理覆盖范围内进行数据丰富。本文介绍了实施CDR的自动生成，以解决上述挑战。尤其是（1）我们通过建立这种生成的痕迹的范围并描述它如何为研究进展提供新的途径，详细介绍了这种解决方案的动机，（2）我们通过提出相关要求和挑战来分享对现实CDR生成的可行性研究。
塑造data and-data and-earmerging- ...
全球人口的增加和城市化对社会构成了重大挑战：空间越来越稀缺，需求超过了基础设施恶化的能力，运输充满拥堵，环境影响正在加速。地下空间，尤其是隧道，在应对这些挑战方面起着关键作用。但是，隧道过程的成本，风险，不确定性和复杂性阻碍了其增长。在本文中，我们设想了一些技术进步，这些技术进步可能会创新和改变机械化的隧道行业，包括人工智能（AI），自主和生物启发的系统。AI的扩散可以帮助人类工程师和运营商根据隧道期间的大量实时数据进行系统和定量做出明智的决策。自主隧道系统可以通过最少的人力干预来实现精确且可预测的隧道操作，并促进建造大规模和大规模的地下基础设施项目，这些基础设施项目以前使用常规方法具有挑战性或不可行。生物启发的系统可能会为更有效的隧道设计和建筑概念提供有价值的参考和策略。尽管这些技术进步可以带来巨大的希望，但它们也面临着巨大的挑战，例如提高隧道数据的可及性和共享性，开发出可靠，可靠和可解释的机器学习系统，以及扩展机制并确保从原型级别到现实世界应用程序的生物启发系统的适用性。解决这些挑战必须确保成功实施这些创新以进行未来的隧道。
通过爱因斯坦-波多尔斯基-罗森操纵远程产生的维格纳负性的量化
维格纳负性作为非经典性的著名指标，在连续变量系统的量子计算和模拟中起着至关重要的作用。最近，已经证明爱因斯坦-波多尔斯基-罗森转向是两个远程模式之间产生维格纳负性的先决条件。受现实世界量子网络需求的推动，我们从定量的角度研究了多部分场景中生成的维格纳负性的可共享性。通过建立类似于广义 Co ffiman-Kundu-Wootters 不等式的一夫一妻制关系，我们证明了维格纳负性的量不能在不同模式之间自由分布。此外，对于光子减法（实验实现的主要非高斯运算之一），我们提供了一种量化远程生成的维格纳负性的通用方法。通过这种方法，我们发现高斯可控性和产生的维格纳负性的数量之间没有直接的定量关系。我们的研究结果为利用维格纳负性作为基于非高斯场景的众多量子信息协议的宝贵资源铺平了道路。
基于人工智能的行为点击流数据重新识别
数字原生业务模式的稳步崛起见证了各行各业中大量且种类繁多的个人层面行为微观数据带来的巨大机遇。例如，亚马逊、Netflix 或 Meta 等公司会跟踪客户的行为，以获得个性化推荐和有针对性的营销活动。其他公司意识到与其他方共享客户信息（例如，与“物联网”元素链接，如移动跟踪仪、医疗或健身设备等）可以为双方创造协同效应。同样，非营利部门和研究机构越来越依赖公开可用或开放的行为数据的可用性或“可共享性”（Beaulieu-Jones 等人，2019 年）。然而，所有这些好处与个人保护隐私和避免共享个人数据的合法愿望形成了鲜明对比（Wieringa 等人，2021 年）。继 Facebook-Cambridge Analytica 丑闻之后，企业也越来越重视保护客户数据免遭重新识别攻击，保护品牌免遭客户信任损失（Schneider 等人，2017 年、2018 年）。所有这些担忧导致了现代隐私法规（特别是欧盟的 GDPR 和加州的 CCPA）的出台，这些法规对数据匿名化施加了非常严格的标准。GDPR 和 CCPA 都没有规定任何具体的匿名化流程，但它们要求结果必须是
数据中心对国家增长和发展的经济影响研究.docx
整个国家的经济增长和发展在很大程度上受到数据中心的发展和增长的影响。无论是在国家层面还是国际层面，数据中心都为经济增长做出了贡献，造福于公民。因此，政府能够提高竞争力、改善经商环境、促进经济增长并吸引投资者到他们的国家。数据中心在整个经济中得到广泛使用和重复使用，这凸显了数据作为 21 世纪知识驱动型经济新资本形式的重要性，更具体地说，数据中心在经济中的重复使用凸显了数据作为 21 世纪知识驱动型经济新资本形式的重要性。数据中心能够被重复用于理论上无限范围的用途，这意味着它们永远不会耗尽，因为它们永远不会耗尽。如果数据中心被重新用于创造增长机会，或为社会带来大规模利益，而这些利益在数据中心最初创建时是无法想象的，那么结果可能会产生积极的溢出效应。政府可以通过投资数据中心和计划来提高声誉，但他们也可以通过做出数据驱动的决策来推动整个经济的创新，从而提高声誉。通过提供数据以及共享数据，还可以创造溢出效益，因为数据的可用性和共享性可能会带来“超附加”的洞察力，这种洞察力可能大于从孤立部分（数据孤岛）获得的洞察力的总和，从而更有效地利用数据。
DeepDicomSort：一种针对脑磁共振成像数据的自动排序算法
摘要 随着医学成像研究中使用的数据集规模不断扩大，对自动化数据管理的需求也随之增加。一项重要的数据管理任务是对数据集进行结构化组织，以保持完整性并确保可重用性。因此，我们研究了此数据组织步骤是否可以自动化。为此，我们设计了一个卷积神经网络 (CNN)，可根据视觉外观自动识别八种不同的脑磁共振成像 (MRI) 扫描类型。因此，我们的方法不受扫描元数据不一致或缺失的影响。它可以识别造影前 T1 加权 (T1w)、造影后 T1 加权 (T1wC)、T2 加权 (T2w)、质子密度加权 (PDw) 和派生图（例如表观扩散系数和脑血流）。在第一次实验中，我们使用了脑肿瘤患者的扫描结果：719 名受试者的 11065 次扫描用于训练，192 名受试者的 2369 次扫描用于测试。CNN 的总体准确率达到 98.7%。在第二个实验中，我们用第一个实验中的所有 13434 张扫描图训练 CNN，并用 1318 名阿尔茨海默病患者的 7227 张扫描图测试 CNN。在这里，CNN 的总体准确率达到了 98.5%。总而言之，我们的方法可以准确预测扫描类型，并且可以快速自动地对脑部 MRI 数据集进行分类，几乎无需人工验证。通过这种方式，我们的方法可以帮助正确组织数据集，从而最大限度地提高数据的可共享性和完整性。