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策略证明、IIA 和多数规则* Partha Dasgupta
11 排除孔多塞循环的充分条件是每个选民都是有意识形态的：他根据候选人在左右连续体上与他的距离对候选人进行排序（这是单峰偏好的一个例子；另一个例子，参见第 5 节中关于公共物品的讨论）。另一个充分条件是，在每组 3 名候选人中，有一个是选民“强烈”支持的：他可能排在第一或第三，但永远不会排在第二（唐纳德·特朗普似乎在 2016 年就是这样的候选人）。来自选民多年来一直在对候选人进行排名的地方（例如澳大利亚和爱尔兰）的大量证据表明，在实际选举中，孔多塞获胜者几乎总是存在的。
委员会多数员工日期：2025年2月20日
iii。不少于48小时，不包括周末和联邦假期，在您作证之前，您还必须提交给委员会：§最终书面证词的电子副本，最好是可搜索的PDF格式，包括任何支持图，图表，图表或幻灯片。该电子版将发布在委员会网站上，并将被公众访问。§简短传记的电子副本。§您的课程的电子副本。§您完成的真相披露表的电子副本。§您完成的虚假陈述法案认证表的电子副本。iv。您必须将其带到听证会：§2（两个）硬副本，包括您完成的证词披露表中的一份签名原件。§2（两（两）硬副本，包括您已完成的虚假陈述法证明表格的一份签名原件。§2（两（两）硬副本，包括您已完成的虚假陈述法证明表格的一份签名原件。
HSGAC 多数加密货币勒索软件报告.pdf
以及受害者支付的赎金和相关损失。事实上，联邦调查局承认其数据“人为低估”。这种漏报的进一步证据是，政府数据明显低于几个私营部门的估计值。例如，与金融机构、保险和网络安全公司合作并作为美国政府承包商的区块链数据和分析公司 Chainalysis 报告称，2020 年，恶意行为者在勒索软件攻击中至少收到了 6.92 亿美元的加密货币，高于 2019 年的 1.52 亿美元，两年内增长了近 300%。反恶意软件公司 Emsisoft 的另一项研究发现，2019 年美国至少发生了 24,770 起勒索软件事件，估计其成本（包括停机成本）略低于 100 亿美元。
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2025年3月4日，约翰·图恩（John Thune）多数党领袖...
The Honorable Charles E. Schumer Minority Leader U.S. Senate Washington, DC 20510 The Honorable Hakeem Jeffries Minority Leader U.S. House of Representatives Washington, DC 20515 Re: Protecting U.S. Scientific Research and Integrity Dear Majority Leader Thune, Minority Leader Schumer, Speaker Johnson, and Minority Leader Jeffries: On behalf of the undersigned scientific societies and organizations, we strongly urge you to反对损害美国科学企业的现任政府政策。最近的行动破坏了重要的科学研究，阻碍了科学会议和审查小组，延迟了学生和博士后的工资支付，拆除了关键的劳动力发展计划，并导致了联邦研究机构的重要专家丧失。我们呼吁国会主张其宪法权威，并立即采取行动扭转这些政策，从而威胁着美国科学和技术的完整性，进步和全球领导。政府对联邦赠款的停顿造成了不必要的不稳定，对早期职业科学家和长期研究计划产生了不成比例的影响。尽管已经解除了临时冻结，但联邦机构仍根据新的政治标准审查先前批准的赠款，从而引发了严重的法律和道德问题。重要的是，基于绩效的同行评审系统是科学资金完整性的基础。通过对先前授予的赠款进行额外审查，根据随后发布的执行命令进行额外审查，从而破坏了研究资助机制的可信度。我们敦促国会通过防止赠款分配中的不当政治影响来维护同行审查的完整性。独立，公正的科学对于影响公共卫生，经济，环境和国家安全的知情决策至关重要。必须坚定地反对进行审查科学信息，限制研究主题或限制学术自由的任何努力。从联邦网站上选择性删除纳税人资助的科学数据违反了有关透明度和可及性的联邦法律，并威胁了知情的政策决策。国会必须确保继续公众访问纳税人资助的信息，并且联邦研究机构的公共沟通仍然透明，不间断且不受政治干预。
基于磁隧道结换能器的缩放多数逻辑合成自旋电子电路的基准测试
摘要 — 自旋电子逻辑器件最终将用于混合 CMOS-自旋电子系统，该系统通过传感器在磁场和电域之间进行信号相互转换。这强调了传感器在影响此类混合系统整体性能方面的重要作用。本文探讨了以下问题：基于磁隧道结 (MTJ) 传感器的自旋电子电路能否胜过其最先进的 CMOS 同类电路？为此，我们使用 EPFL（洛桑联邦理工学院）组合基准集，在 7 nm CMOS 和基于 MTJ 传感器的自旋电子技术中合成它们，并在能量延迟积 (EDP) 方面比较这两种实现方法。为了充分利用这些技术的潜力，CMOS 和自旋电子实现分别建立在标准布尔门和多数门之上。对于自旋电子电路，我们假设域转换（电/磁到磁/电）是通过 MTJ 执行的，计算是通过基于域壁 (DW) 的多数门完成的，并考虑了两种 EDP 估计方案：(i) 统一基准测试，忽略电路的内部结构，仅将域传感器的功率和延迟贡献纳入计算，以及 (ii) 多数-反相器-图基准测试，还嵌入了电路结构、相关关键路径延迟和 DW 传播的能量消耗。我们的结果表明，对于统一情况，自旋电子路线更适合实现具有少量输入和输出的复杂电路。另一方面，当也通过多数和反相器综合考虑电路结构时，我们的分析清楚地表明，为了匹配并最终超越 CMOS 性能，MTJ 传感器的效率必须提高 3-4 个数量级
人类机器人协作中的流动 - 在工业场景中的多数分析和感知的挑战检测
流动或轻松的关注通常被描述为最佳体验的状态。它的特征是高水平的参与感，一种控制感和完全沉浸在活动中（Csikszentmihalyi，2000； Nakamura和Csikszentmihalyi，2002; Csikszentmihalhi，2020年）。当任务提出的挑战与个人的技能和能力相匹配时，这种状态就会出现。流与内在动机，享受和集中注意力有关，从而改善了表现和积极的体验。虽然Extensiveresearch（Nah等，2014; Stamatelopoulou et al。，2018; Dos Santos等，2018; Pearce，2005）在各个领域的流量概念上进行了进行，例如体育，教育和游戏，其在工业设置中的应用仍然相对未探索。此外，文献中有关流量经验的任务在精神上是苛刻的，这在工业任务中并不是典型的。考虑到流动在优化绩效和工作中的重要性（Csikszentmihalyi和Lefevre，1989; Csikszentmihalhi，2020），必须弥合这一研究鸿沟并探索工业环境中的流量经验（Fullagar等，2018; Beyrodt; Beyrodt; Beyrodt et et 2023;为了解决这一差距，我们在实验室工作单元中设计了一个集会任务，非常类似于工业环境。此任务涉及参与者与合作机器人（Cobot）之间的合作，以组装变速箱。这使我们能够在类似行业的人类机器人协作（HRC）任务中分析对不同挑战水平的情感和生理反应。通过调整柯伯特的生产率，我们创造了三个不同的挑战水平，这些挑战与流动研究（无聊，流动和焦虑）中的三个常见状态相对应。工业设置中的组装任务通常涉及重复和固定程序。结果，工人逐渐获得了必要的技能来熟练执行任务，从而导致其个人技能水平随着时间的流逝而差异很小。在这种情况下，影响流量经验的主要因素成为任务提出的挑战水平。工业任务的这一独特方面使我们特别研究了不同的感知挑战水平如何引起不同的反应。认识到，当感知到的挑战和技能之间存在平衡时，我们的目标是通过调整挑战水平来调整任务，以促进Cobot工人之间的流动。最近的研究（Lee，2020; Rissler等，2020; Di Lascio等，2021）探索了通过生理信号对工作时的自动检测。他们检测到流量的存在（流动与无流量）或分类流动强度（低与高）。但是，考虑到工业集会任务的具体特征，我们采取了不同的方法 - 检测到感知到的挑战水平。这种方法逻辑上符合我们调整任务挑战水平的目标。此外，处理任务的感知挑战通常比操纵流程体验本身更容易。通过我们的分析，我们已经培训了这部分是因为在挑战和技能之间达到平衡是必需的，但它本身并不足够。总而言之，我们的贡献涉及调查面部情绪估计（价和唤醒）和心率变异性，作为在工业组装任务背景下感知到的挑战水平的指标。