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World File Search System可验证
碳负射™战略
为确保到 2050 年实现千兆吨级 CDR 部署，DOE 将专注于实现到 2030 年 2500 万吨 CDR 需求的中期目标所需的科学和创新。该中期目标的组成将反映上述六种 CDR 途径的多样化组成，并确保每一种途径至少达到百万吨级。这是因为，在六种可能的 CDR 途径中，目前并没有明显的“赢家”，也没有理想的 CDR 解决方案：每一种途径都有独特的优势、权衡和挑战，涉及成本、技术成熟度、土地和能源需求、对测量、监测、报告和验证 (MMRV) 的信心以及储存期限。例如，DAC 等技术目前需要大量的基础设施投资和能源投入，但具有高度的可测量性和可验证性。相比之下，改进森林管理等方法可以利用自然和工作生态系统的光合生产力，但可能难以以高空间和时间分辨率进行测量，并且提供的储存持久性较差。
实用的异步分布式密钥重新配置及其应用
我们引入了一个更有效的股份 - 股票，然后又有agre-agre-agre-eccast范式，用于构建ADKR，并保留自适应安全性。该方法替代了经典ADKG中昂贵的O（n）Asyn-Chronous-Chronous可验证秘密共享协议，其中O（n）便宜的公开共享成绩单的分布更便宜；在共识确认一组成品的分解后，它选择了一个小的κ-subset以进行验证，将总开销从O（n 3）降低至O（κn 2），其中κ是一个小的常数（通常约为30或更少）。为了进一步优化具体效率，我们提出了一种具有线性通信的交互式原始效率，以生成可公开可验证的秘密共享（PVSS）转录本，避免了计算上昂贵的非相互作用PVSS。此外，我们引入了分布式PVSS验证机制，最大程度地减少了不同各方的重复计算，并将主导的PVSS验证成本降低了约三分之一。
从文本中识别量化可验证的语句
人类通常使用基于趋势的模式来描述复杂的定量数据。基于趋势的模式可以解释为高阶功能和关系，而不是数值数据，例如极端值，变化率或重复。一个应用程序，其中趋势多于数值表数据的描述。因此，数值表的对齐和趋势的文本描述可以更轻松地解释表。大多数现有的方法都可以将文本中的数量与表格数据保持一致，但无法检测和调整基于趋势的数据模式。在本文中，我们介绍了对数据的基于趋势模式的初步步骤，即对趋势的文本描述进行了检测以及趋势与相关表的一致性。我们介绍了在文本中识别量化可验证语句（QV）的问题，并将其与表和数据集对齐。我们定义了这些陈述的结构，并建立了基于结构化的检测。在我们的经验中，我们证明了我们的方法可以从几个方法中脱离和对齐这些陈述，并与传统的序列标记方法进行比较。
空间和时间：Web3
随着Web3的迅速成熟，其大规模采用的道路受到三个关键缺陷的阻碍：较差的用户和开发人员体验，区块链生态系统的分散（以及相关的零知识工具包）以及智能合约在其处理数据能力方面的固有限制。为了实现Web3的愿景，在这个世界上，业务逻辑和价值交换不是由信任而而是通过可验证来实现的 - 必须克服这些障碍。时空开创了一个突破性的零知识电路，该电路加快了DAPP开发人员的价值，改善最终用户体验，作为每个流行的区块链状态的单一真实来源，并用作使用可验证的智能合同使用可验证的智能合约的有限存储和计算能力。该协议“ SQL的证明”可以嵌入任何与SQL兼容的数据库解决方案中，尽管时空和时间已以分散的数据仓库的形式将其传递到市场上，并带有已验证的已验证的区块链数据，该数据仓库已从流行链中索引。我们的目标是使DAPP开发人员拥有复杂的，数据驱动的跨链智能合约，从而实现Web3的愿景。
Alpha Cubesat的设计：A
本文提供了Alpha的概述，Alpha是一项快速发展的低成本立方体任务，可验证高度逆转型材料以进行轻型推进。由康奈尔大学太空系统设计工作室的学生设计，集成和测试，该任务展示了许多关键技术，这些技术使下一代能力能够进行太空探索。尤其是本文侧重于芯片组的新应用（革兰氏量表上的芯片技术）作为验证Alpha的帆轨道和态度动态的一种手段。其他创新包括一个完全3D打印的结构，以启用快速，便宜的原型制作，这是一种围栏虹膜调制解调器，绕开了对地面电台无线电设备的需求，反式式流动式帆材材料，可提供激光照明的更确定性的动力，并仅利用态度控制态度和态度控制态度控制态度和巨镜控制。除了这些近期的技术示范外，Alpha是Space全息图的第一个展览之一，该媒介在星际旅行中的多个角色中表现出长期的承诺。
您的下一条食品级输送机需要考虑的 3 个因素
闭环隧道式金属探测器 Bunting 改进了其 meTRON 05 和 07 CI 金属探测器。其最新一代闭环隧道式金属探测器包括三频信号处理，以实现更高的灵敏度。这些新的集成控件增强了之前提供的 imagePHASE 平台。这些控件允许处理器在三种不同的条件下学习包装食品，选择产生最大灵敏度的条件。这使得金属探测器可以透过袋装或包装材料的层进行感应，并挑出可能作为污染物残留的最微小的金属碎片。探测器的更新控件向操作员显示预期的灵敏度，反映所有三种主要金属类型：黑色金属、有色金属和不锈钢。该设备还配备了自动测试功能，可验证探测器的灵敏度，并且无需手动传递测试块即可正确实现校准。自动测试可编程，适用于各种用户定义的测试间隔和金属尺寸。邦廷，牛顿，堪萨斯州 800-835-2526 buntingmagnetics.com
数字化是气候行动的关键推动因素
人工智能在灾害预报领域尤其显示出巨大潜力，有助于提高气候适应和恢复力。其好处包括预测极端天气事件的区域趋势、开发预警系统以及脆弱性和暴露管理。在欧盟，1980 年至 2020 年期间，近 5000 万人受到自然威胁的影响，预计未来几年这一数字还会上升。23 基于详细科学数据的监测和预警系统提高了欧洲社会的安全性，有助于预测风险、提供所需资源并警告处于危险中的人们。鉴于与环境危害相关的数据量不断增加，数字技术对于实时监测、分析和预测气候事件至关重要。此外，数字技术可用于培训目的，推动社会做出气候友好型决策，并帮助满足新的监管要求。例如，数字工具可以促进提供透明、可验证和标准化的价值链碳排放数据，企业需要这些数据来遵守欧洲的企业可持续发展报告指令 (CSRD)。
Avstack：一个开源，可重新配置的自动驾驶汽车开发平台
自动驾驶汽车（AV）的先驱承诺将彻底改变驾驶体验和驾驶安全性。但是，AV中的里程碑的实现比预测慢。罪魁祸首包括（1）所提出的最先进的AV组件缺乏可验证性，以及（2）进行下一级评估的停滞，例如车辆到基础设施（V2I）和多主体协作。部分地，进展受到了：AV中的大量软件，摩尔群体不同的约定，跨数据集和模拟器进行测试的难度以及先进的AV Components的僵化性。为了应对这些挑战，我们提出了Avstack 1，2，一个开源，可重新配置的AV设计，实施，测试和分析的软件平台。Avstack通过在数据集和基于物理的模拟器上启用首个贸易研究来解决验证问题。avstack将停滞问题作为一个可重构的AV平台，建立在高级编程语言中的数十个开源AV Component上。我们通过在多个基准数据集中的纵向测试和V2I合作案例研究中证明了Avstack的力量，这些案例研究探讨了设计多传感器，多试剂算法的权衡。
基于区块链的智能电网操作的隐私和透明度
摘要在过去的几年中，区块链技术已经在众多智能电网应用中出现，从而无需值得信赖的第三方就可以构建系统。区块链提供透明度，可追溯性和问责制，可以通过智能合约（例如监视，消费分析和智能能源适应）来执行各种能源管理系统的功能。然而，揭示敏感的能耗信息可能会使用户容易受到数字和物理攻击的影响。本文提出了一种新的方法，用于在隐私和透明度之间达到双重平衡，以及问责制和可验证。此均衡需要在多渠道区块链及其相关的智能合约的分布式组件中纳入加密工具，例如安全多方计算和可验证的秘密共享。我们在需求响应方案的整个过程中证实了所建议的架构，从能源数据的收集到最终奖励。为了解决我们的提案的约束，我们提出了针对意外崩溃和拜占庭行为的对策，同时确保解决方案仍然适合于低性能的物联网设备。
在网络安全中使用人工智能的道德问题
II。 文学评论A. 人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。 借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。 本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。 自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。II。文学评论A.人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。B.在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。对AI有效性的广泛数据集的依赖构成了隐私风险，而培训数据的偏见可能会导致歧视性结果和威胁评估。为了解决这些问题，作者提出了强调治理框架，透明度和包容性的系统方法。建议使用公平意识算法设计，定期审计和利益相关者参与等最佳实践，以确保AI在网络安全方面的道德和负责任部署。