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您几乎忘记的 14 种疾病——多亏了疫苗！
卫生官员 在疫情期间，NSHD 领导层经历了多次过渡，部门继任计划不明朗。为了避免这种情况的发生，NSHD 设立了卫生副官员职位。NSHD 有一个独特的机会将长期公务员 Brad Simerly（REHS）提拔到这个职位。Brad 担任 NSHD 的领导已有 12 年多。他将继续以 80% 的高级环境卫生专家 (EHS) 身份工作，同时在其职位上增加一些管理、公共卫生准备、劳动力和专业发展职责。通过培训和指导，副官员将准备好提供保障并根据需要担任卫生官员。这项对人员配备的关键投资向整个部门和村庄发出了一个明确的信息，即我们认真投资于忠诚和高绩效员工的成长、发展，最重要的是留住他们。闲暇时，Brad 喜欢和女儿一起熏肉、家庭度假和玩动物之森。 2022 年，他的家人从当地一家人道协会领养了一只小狗。他有即兴表演的背景，是我们老爸笑话和双关语的首选。“你怎么称呼一家生产还行产品的工厂？”“令人满意。”
几乎无处不在？数字化与欧元区和欧盟经济
数字化可以被视为影响对货币政策至关重要的宏观经济总量的主要供应/技术冲击，例如产出、生产力、投资、就业和价格。本文评估了数字经济的发展及其对欧元区和欧盟经济体的可能影响。它还比较了这些经济体与美国等其他主要经济体的表现。本文得出的结论是：（i）欧盟各国在采用数字技术方面存在显著的差异，大多数欧盟国家都落后于竞争对手，尤其是美国；（ii）数字化通过生产力、就业、竞争和价格等多个渠道影响经济；（iii）与其他供应/技术冲击类似，数字化提高了生产力并降低了价格；（iv）这对货币政策及其传导有影响；（v）欧元区和欧盟国家可能需要调整结构性政策和其他政策，以充分利用数字化的潜在收益，同时保持包容性。
几乎每个地方都可以完全合并的安全计算
在安全多方计算（MPC）上的大多数现有工作忽略了现代通信网络的关键特质，即任何两个节点之间的通信路径数量有限，其中许多节点甚至可能被损坏。在信息理论环境中，问题变得尤为严重，在这种情况下，缺乏可信赖的设置（以及他们启用的加密原始图）使得稀疏网络上的沟通更具挑战性。Garay和Ostrovsky [eurocrypt'08]几乎每个人的MPC（AE-MPC）的作品在此类不完整的网络上引入了MPC的“最能力的安全性”属性，在此不一定会将一些诚实的政党从计算中排除。在这项工作中，我们提供了几乎每个地方的安全性的普遍组合定义，这使我们能够自动，准确地捕获AE-MPC的保证（以及AE-Communication（AE-Communication），这是Canetti的通用合并性（UC）框架中类似的“最佳安全性”安全性的“安全通信”版本）。我们的结果提供了对这个重要但不足的问题的首次基于模拟的治疗，以及第一个基于仿真的AE-MPC证明。为了实现这一目标，我们指出并证明了一般组成定理，这使得在协议的混合体被几乎每个地方的组件替换时获得了AE安全的水平或“质量”。
2023 年几乎所有联邦省份的经济都出现萎缩
2023 年，国际商人的迁址导致福拉尔贝格州经济大幅下滑，而这在很大程度上造成了维也纳的经济增长。即使没有这一特殊影响，福拉尔贝格州的经济也会下滑，主要原因是制造业和建筑业表现疲软。在这个最西部的联邦省份，制造业实际增加值下降了 7.4%，这主要是由于金属制品制造业。在联邦首都维也纳，除了上述迁址之外，天然气贸易商的波动性增加值的强劲增长也促进了实际增长。如果没有这两个特殊影响，维也纳经济也会萎缩；不过，银行业和贸易（国际商人除外）的下滑被 IT 服务、旅游业和医药产品制造业的增长所缓冲。
改进的具有两个几乎...的半量子密钥分发
摘要 半量子密钥分发 (SQKD) 协议试图在用户之间建立共享密钥，以抵御计算不受限制的对手。与标准量子密钥分发协议不同，SQKD 协议包含至少一个量子能力有限的用户，并且本质上几乎是“经典”的。本文探讨了 Massa 等人引入的中介半量子密钥分发协议 (Experimental quantum cryptography with classic users, 2019. arXiv preprint arXiv:1908.01780)，其中用户只需要检测量子位或反映量子位的能力；他们不需要执行任何其他基础测量；也不需要准备量子信号。用户需要量子服务器的服务，而该服务器可能由对手控制。在本文中，我们展示了如何扩展此协议以提高其效率和噪声容忍度。我们讨论了一种允许更多通信轮次直接使用的扩展；我们在特定攻击类型的渐近场景中分析了此扩展的密钥率，并与以前的工作进行了比较。最后，我们评估了该协议在各种有损和有噪声的信道中的性能。
集体几乎基于同步的模型，以提取和预测EEG信号的特征
了解大脑在科学，医学和工程领域很重要。更好地了解大脑的有希望的方法是通过计算模型。调整这些模型以重现从大脑收集的数据。神经科学中最常用的数据类型之一来自脑电图（EEG），它记录了激活大脑中神经元时产生的微小电压。在这项研究中，我们提出了一个基于弱连接的动力学系统（Hindmarsh -Rose神经元或Kuramoto振荡器）的复杂网络的模型，该模型将以识别为集体同步（CAS）的动态状态下运行。我们的模型不仅成功地从健康和癫痫发作的脑电图信号中复制了脑电图数据，而且还可以预测脑电图，赫斯特指数和功率谱。所提出的模型能够预测将来的EEG信号5.76 s。平均预测误差为9.22％。随机库拉莫托模型为预测癫痫发作的脑电图产生了出色的结果，误差为11.21％。
新闻稿：13 449-215/24 企业对人工智能的使用在一年内几乎翻了一番
文本挖掘人工智能技术使用最为频繁，65% 使用人工智能的企业都采用了该技术。同样受欢迎的还有自然语言生成（41%）、数据分析（34%）、语音识别（29%）和流程自动化或辅助决策（24%）等基于人工智能的技术。图像识别和图像处理（17%）以及自动移动机器或车辆（6%）等基于人工智能的技术使用较少。与上一年相比，人工智能使用量的大幅增长可以归因于文本挖掘和自然语言生成等基于人工智能技术的使用量增加。
重新认知项目中几乎零能量建筑的创新可再生技术集成
Andreas Bluhm IDᄊ，Matthias Christiandlᄊ，Fulvio Gesmundoᄊ，Frederik Ravn Clausenᄊ，Laura Man手法
沃思堡警察局减少了积压，犯罪实验室几乎完全人员配备
在2024年10月11日，据报道898个性侵犯套件过期，用于90天国家规定的时间表，用于测试和进入Codis。这些套件中的大多数都是由外部供应商处理的，并且正在等待审查和进入Codis，将DNA样品与许多已知和未知的DNA概况进行了比较。FWPD犯罪实验室为FWPD侦探提供了测试套件的结果，同时等待Codis条目完成。完成前，侦探能够与受害者分享这些报告并进行起诉。
指导学习的模型复杂性：为什么简单模型几乎总是最有效的，以及为什么它对应用研究很重要 *
受其他领域的启发，政治学家接受了将监督的学习用于词典，推断，测量和描述。这样做，他们通常使用在非社会科学环境中证明成功的相当复杂性的灵活模型。然而，这种方法的回报似乎有很大的限制，至少相对于使用非常模拟（广义线性）模型来进行此类任务的替代方案。我们解释了为什么这是，如何确定这将是真实的问题以及该如何处理。我们表明，政治学数据的内在维度很低，这意味着复杂性的回报是静音或不存在的。我们提供了一种“数据策划”理论来解释这种情况。我们的方法使我们可以诊断简单的模型是最佳的，并为寻求使用机器学习的从业者提供建议。