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多方机器学习的机理设计方法
在多方机器学习系统中，不同的各方通过以隐私的方式共享数据来合作优化更好的模型。学习的主要挑战是激励问题。例如，如果各方之间存在竞争，则可以从战略上隐藏他们的数据，以防止其他方获得更好的模型。在本文中，我们通过机制设计的镜头来研究问题，并在我们的环境中纳入了多方学习的特征。首先，每个代理商的估值具有取决于他人类型和行动的外部性。第二，每个代理只能误报告比他的真实类型低的类型，而不是相反。我们在可分离的效用环境中提供了最佳的真实机制，并在一般情况下为真实的机制提供必要的和有效的条件。最后，我们提出了一种算法，以发现所需的机制，该机制是真实的，是理性的，有效的，有效的，预算平衡的，并分析了算法的计算复杂性。
来自安全多方计算的Quantum签名
我们使用“头号MPC”范式提供了几种新的签名模式。他们中的大多数都具有质量后艺术状态的现有模式竞争。它们产生的签名尺寸在5到20公斤（对于128位的安全级别）之间，并且钥匙很小（小于200个字节）。这些模式的安全性的分支问题非常多样化。某些图是基于误差代码理论的安全假设，例如在困难中解决综合征解码问题的问题。其他图依赖于二合一的二次方程系统，子组件总和或采矿问题的问题。
多方和多层供应链金融数字化应用
我们最先进的基于区块链的平台，允许锚点公司（End Buyer）的信用资料以数字方式解锁其多层且具有战略意义的供应商网络的融资。加速器通过减少周期时间来执行有效的无风险合同，并提高用户效率，以消除耗时的手动任务。加速器还可以在多方环境中增强多层供应商之间的更大实时协作，并具有可审核性的交易文档和数据记录。它还有助于以数字方式满足KYC（了解您的客户）要求。所有参与者都有巨大的机会在整个供应链中贡献和跟踪成功管理其可持续性和ESG承诺和职责的成功。模块化框架具有出色的灵活性，并且可以轻松地集成到所有行业垂直方面，而与基础部门的性质无关。
加入与气候变化抗争的多方利益相关者计划
10990836，0，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/bse.3639下载，由Wiley在线图书馆，wiley在线图书馆[05/12/2023]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
人工智能的好处或担忧：多方利益相关者的责任
本文全面概述了目前关于人工智能 (AI) 在日常生活中的好处和问题的学术研究现状。本文所介绍的文献研究结果为利益相关者提供了有用的指导，他们正在研究建立负责任的人工智能 (AI) 治理实践，以便我们未来的智能社会是安全、包容和可持续的。本文综合了文献综述，将各个学科的点点滴滴联系起来，最终形成了多利益相关者安排中负责任人工智能的模型理论框架。根据文献综述的结果，本文提出了两个有趣的讨论。这些讨论反映了人工智能与社会这一主题不可避免的多学科复杂性。讨论 1 通过分解复杂的概念并提供清晰的解释，提供了有关道德考虑成为人工智能治理焦点的原因的有用见解。同样，讨论 2 强调了负责任地采用人工智能需要多利益相关方的方法。总体而言，本文通过系统地构建论据来说明为什么多利益相关方的方法对于解决人工智能的社会问题至关重要，为正在进行的关于负责任的人工智能的讨论和辩论做出了贡献。
具有多方状态分布的量子网络断层扫描
摘要 — 量子信息的脆弱性使得在量子信道传输下完全将量子态与噪声隔离几乎是不可能的。量子网络是由量子处理设备通过量子信道互连而形成的复杂系统。在这种情况下，表征信道如何在传输的量子态中引入噪声至关重要。非幺正量子信道引入的误差分布的精确描述可以为量子纠错协议提供信息，以针对特定误差模型定制操作。此外，通过使用端到端测量监控网络来表征此类误差，端节点可以推断网络链路的状态。在这项工作中，我们通过引入量子网络断层扫描问题来解决量子网络中量子信道的端到端表征问题。该问题的解决方案是使用仅在端节点中执行的测量来估计定义网络中所有量子信道的 Kraus 分解的概率。我们详细研究了任意星形量子网络的情况，这些网络的量子信道由单个 Pauli 算子描述，例如比特翻转量子信道。我们为此类网络提供了多项式样本复杂度的解决方案。我们的解决方案证明预共享纠缠在参数可识别性方面具有估计优势。
与恶意演员联合学习的安全多方聚集
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，该协议是在两台服务器上构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
多方 QKD 的广义顺序状态鉴别及其光学实现
顺序状态鉴别是一种针对 N 个分离接收方的策略。由于顺序状态鉴别可以应用于多方量子密钥分发 (QKD)，它已成为量子信息理论中的相关研究领域之一。到目前为止，顺序状态鉴别的分析仅限于特殊情况。在本报告中，我们考虑了顺序状态鉴别的广义化。在这里，我们不限制先验概率以及量子态和接收方的数量。我们表明广义顺序状态鉴别可以表示为优化问题。此外，我们研究了两个量子态的广义顺序状态鉴别的结构并将其应用于多方 QKD。我们证明，当接收方数量不太多时，两个纯态的广义顺序状态鉴别可以适用于多方 QKD。此外，我们表明两个混合状态的广义顺序状态鉴别可以以较高的最佳成功概率进行。这个最佳成功概率甚至高于量子复制和量子广播策略。因此，混合状态的广义顺序状态鉴别足以执行多方 QKD。此外，我们证明了广义顺序状态鉴别可以通过使用线性光学实验实现。最后，我们分析了最佳顺序状态鉴别提供的多方 QKD 安全性。我们的分析表明，即使在低信道效率下，多方 QKD 也能保证非零密钥速率。
nhg推动了多方的努力，以增加1500万年的...
中央和北新加坡虽然新加坡人拥有85年来世界上最长的寿命期望之一，但他们通常在健康状况不佳的情况下度过了过去10年。国家医疗保健集团（NHG）负责监督中央和北新加坡的公立医院，多诊所和国家专业中心，旨在改变这一点。作为该地区的区域卫生经理（RHM），NHG超出了其医疗保健提供者的传统作用，专注于延迟严重疾病的发作，并为我们的150万居民延长HealthSpan和Lifespan。 这涉及通过与健康，社区，学术界和行业合作伙伴的合作来解决更广泛的健康因素，例如生活方式，选择和社会决定因素。 NHG Group Chief Executive Officer, Professor Joe Sim says, “NHG is deeply committed to providing medical care but to close the gap between healthspan and lifespan, we have synergised our efforts across primary care, community care and population health management to better fulfil our RHM role and are now augmenting these efforts with partners to achieve a collective goal of adding 15 million years of healthy life to the population we serve. 令人兴奋的发展是建立了学术卫生系统（AHS），该系统利用了我们与Nanyang Technology University新加坡的Lee Kong Chian医学院的强有力合作。 通过整合研究，临床护理和教育，联合AHS将使我们能够开发更多基于证据的干预措施，以直接满足人口健康需求，这是基于我们为医疗保健提供创新的，数据驱动的解决方案的优势。作为该地区的区域卫生经理（RHM），NHG超出了其医疗保健提供者的传统作用，专注于延迟严重疾病的发作，并为我们的150万居民延长HealthSpan和Lifespan。这涉及通过与健康，社区，学术界和行业合作伙伴的合作来解决更广泛的健康因素，例如生活方式，选择和社会决定因素。NHG Group Chief Executive Officer, Professor Joe Sim says, “NHG is deeply committed to providing medical care but to close the gap between healthspan and lifespan, we have synergised our efforts across primary care, community care and population health management to better fulfil our RHM role and are now augmenting these efforts with partners to achieve a collective goal of adding 15 million years of healthy life to the population we serve.令人兴奋的发展是建立了学术卫生系统（AHS），该系统利用了我们与Nanyang Technology University新加坡的Lee Kong Chian医学院的强有力合作。通过整合研究，临床护理和教育，联合AHS将使我们能够开发更多基于证据的干预措施，以直接满足人口健康需求，这是基于我们为医疗保健提供创新的，数据驱动的解决方案的优势。同样令人兴奋的是我们与国家公园董事会和零售药店的新合作伙伴关系，以创新护理，并使我们的预防保健服务在社区中更容易获得。” 2024年10月和11日，NHG 22 ND新加坡健康与生物医学大会（SHBC）将宣布四项合作。他们将增加新的维度和动力，以增强我们在实现我们的集体目标方面的多方努力。