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测试高能聚合物电解质的实际考虑
图 2. 在锂/聚合物电解质/阴极电池格式中减少阳极处过量锂的影响。 (A、C) 凝胶聚合物电解质和干 PEO+LiTFSi 电解质的充电/放电电压曲线，分别具有厚（~600 µm）锂阳极。 (B、D) 凝胶聚合物电解质和干 PEO+LiTFSi 电解质的充电/放电电压曲线，分别具有薄（~13 µm 厚）锂阳极。 阴极是 NMC811，含炭黑，PEO+LiTFSi 作为粘合剂和阴极电解液。 使用的电流密度为 C/20（C 速率基于 NMC811 的 200 mAh/g 容量计算，直至 4.3 V vs. Li/Li + ）。 电压限制为 3.0 - 4.3 V。 所有循环均在 70 °C 下进行。 (E) 放电容量，标准化为第一次循环的放电容量，作为循环数的函数。注意：厚 Li|Gel PE|NMC811 电池随后短路，因此仅显示五个数据点（如 a 所示）。
Workday Illuminate - 具有实际业务影响的人工智能
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人工智能在高血压实际管理中的未来可能性
摘要 人工智能在临床研究和医疗保健管理等众多预测和分类任务中的应用越来越普遍。本综述介绍了人工智能在血压管理中的现状和未来可能性，即使用个人健康记录和电子病历等大规模数据准确预测和估计血压的可能性。个人血压会因生活习惯和环境而不断变化。本综述重点关注控制血压变化的两个主题：新型血压测量系统和使用人工智能进行血压分析。对于新型血压测量系统，我们将传统的无袖带方法与使用人工智能进行脉搏波分析以估计血压进行了比较。然后，我们描述了使用机器学习和深度学习预测未来的血压值。此外，我们总结了使用“可解释的人工智能”进行因子分析以解决人工智能的黑箱问题。总的来说，我们表明人工智能有利于高血压管理，并可用于为高血压的实际管理建立临床证据。
印度的实际 GDP 预计将增长 6.5-7 个百分点
2020 财年，印度年均经济增长率为 6.6%，这或多或少反映了经济的长期增长前景。然而，调查警告称，2024 年地缘政治冲突的任何升级都可能导致供应错位、大宗商品价格上涨、通胀压力复苏和货币政策宽松停滞，并可能对资本流动产生影响。这也会影响印度储备银行的货币政策立场。2024 年的全球贸易前景依然乐观，商品贸易预计将在 2023 年萎缩后回升。调查强调，利用政府采取的举措并抓住新兴市场的未开发潜力；商业、咨询和 IT 支持服务的出口可以扩大。尽管核心通胀率在 3% 左右，但印度储备银行一方面关注宽松政策的取消，另一方面关注美联储，因此相当长一段时间内维持利率不变，预期的宽松政策被推迟。经济调查显示，印度经济表现出对一系列全球和外部挑战的韧性，2024 财年实际 GDP 增长 8.2%，在 2024 财年的四个季度中有三个季度的增长率超过 8%，这得益于稳定的消费需求和稳步改善的投资需求。
变革性人工智能、生存风险和实际利率*
背景。生成式人工智能的近期快速发展凸显了人类可能很快开发出“变革性人工智能”的可能性：人工智能技术将促成堪比农业或工业革命的转变。OpenAI 和 Google DeepMind 等领先的研究实验室直言不讳地宣布，他们的使命是构建能够在所有任务上达到或超过人类水平的“通用人工智能”（OpenAI 2023；DeepMind 2023）。领先的机器学习研究人员认真考虑了 AGI 相对较短的时间表的可能性，他们在 2023 年的一项调查中给出了 10% 的可能性，到 2027 年，人工智能将在所有任务上超越人类，并预测到 2047 年这种能力的中位数（Grace、Stewart 等人。2024 年）。用 Jones (2023) 的话来说，这种变革性人工智能的前景是一把“双刃剑”。一方面，像蛋白质折叠或文本生成中发生的那些持续的人工智能创新可以加速经济增长并改善福祉。就像工业革命使经济增长增加了大约一个数量级一样，一些人预测，变革性人工智能将所有任务自动化将使增长再增加一个数量级，GDP 增长率将上升到每年 30% 或更多 (Davidson 2021 )。事实上，扩展到包括人类水平的人工智能的标准经济增长模型甚至可以预测经济奇点：有限时间内的无限产出 (Aghion、Jones 和 Jones 2018；Trammell 和 Korinek 2020)。2024）。与协调的人工智能促进增长的情景相反，这种情况被称为不协调的人工智能。另一方面，人工智能研究界和广大公众中的许多人担心，如此强大的人工智能技术可能会给人类带来严重风险，甚至是“生存风险”。这种担忧源于一项挑战，即确保比人类更聪明的人工智能技术追求与人类价值观相匹配的目标，而不是追求意想不到的和不受欢迎的目标：“人工智能协调问题”（Ngo 2022；Yudkowsky 2016）。2023 年对机器学习研究人员的调查发现，在那些选择回应的人中，中位数认为人类水平的人工智能导致“人类灭绝或类似永久性和严重的人类物种丧失权力”的可能性为 5%（Grace、Stewart 等人。与此同时，大多数经济学家普遍不太可能同意变革性人工智能会很快得到开发，对一致的人工智能将大幅加速经济增长不太乐观，对不一致的人工智能可能对人类生存构成生存风险不太悲观（Korinek 等人即将出版）。
使用... 计数电子的实际方面 - NIST 的 TSAPPS
由外部信号控制的单个电子的转移首先由 Pothier 等人于 1991 年在具有 3 个铝结的单电子隧穿 (SET) 泵中实现。。该装置产生的电流在标称值 I = ef 的 1/103 以内，其中 e 是基本电荷，f 是泵浦频率。NIST 制造了具有 5 个结 [2] 和 7 个结 [3] 的类似泵，结果显示每个周期的误差分别约为 106 分之 5 和 108 分之 1。在这些装置中，每个电子转移事件都可以通过附近的 SET 晶体管进行监控，因此泵浦的电子实际上可以被“计数”。7 结泵足以用于基础计量，特别是基于计数电子的电容标准 [4]。此类标准于 1998 年首次展示 [5]，最近已完成完整的不确定度预算 [6]。过去 10 年，人们的努力并未追求更低的误差率，而是集中于 (1) 了解误差率理论与实验之间的巨大差异 [7–10]、(2) 量化泵用于电容标准时的性能限制 [11]，以及 (3) 通过使用更少的结实现相同的误差率来简化泵操作 [12,13]。此外，人们还探索了其他几种可以通过传输单个电子（或超导状态下的库珀对）产生电流的装置。在 [14] 中可以找到对这些方法的广泛（但有些过时）的回顾。请参阅本书 [15] 中 Kemppinen 等人的文章。了解最近的参考资料和对这种新方案的详细讨论。总的来说，这些方法承诺的电流比 SET 泵可能提供的电流大得多，但尚未证明计量所需的精度。本文首先回顾了 SET 泵的操作和错误机制，然后讨论了使用 SET 泵的几个实际方面。目的是让读者了解在计量实验中实施 SET 泵的主要挑战，并
对SHA-3的实际故障攻击损害了Kyber和...
摘要 - ML-KEM和ML-DSA是基于NIST标准的基于晶格后的加密算法。在这两种算法中，K ECCAK是广泛用于得出敏感信息的指定哈希算法，使其成为攻击者的宝贵目标。在故障注射攻击领域，很少有针对K ECCAK的作品，并且尚未完全探讨其对ML-KEM和ML-DSA安全性的影响。因此，许多攻击仍未发现。在本文中，我们首先确定k eccak的各种故障漏洞，这些漏洞通过在实用的循环锻炼模型下操纵控制流来确定（部分）输出。然后，我们系统地分析了错误的K ECCAK输出的影响，并提出了六次针对ML-KEM的攻击，以及针对ML-DSA的五次攻击，包括钥匙恢复，签名伪造和验证旁路。这些攻击涵盖了关键产生，封装，拆卸，签名和验证阶段，使我们的计划成为第一个应用于ML-KEM和ML-DSA的所有阶段。在嵌入式设备上运行的PQClean库的ML-KEM和ML-DSA的C实现中，提出的攻击已验证。实验表明，可以在ARM Cortex-M0+，M3，M4和M33微处理器上使用具有低成本电磁断层注射设置的ARM Cortex-M0+，M3，M4和M33微处理器，可实现89的成功率。5％。一旦断层注射成功，所有提议的攻击都可以通过100％的概率成功。
实践储层计算：实际实施教程
摘要本文的特定目的在于：为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少，绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念，这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单（例如，参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式，这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架，该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题，例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反，可以使用随机的、未经训练的储存器，其中仅优化输出层，例如使用线性回归。在下文中，我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力，以及相对于更传统的方法，以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
如何证明虚假陈述：对菲亚特 - 萨米尔的实际攻击
Fiat-Shamir（FS）变换是一种将公共互动协议汇编为非相互作用的多产技术。粗略地说，这个想法是用复杂哈希函数的评估替换验证者的随机硬币。在随机Oracle模型中已知FS变换是声音的（即，当哈希函数被建模为完全随机的函数时）。但是，当使用混凝土哈希函数实例化随机或时，有一些协议的示例，其中转换不声音。到目前为止，所有这些示例都是人为的协议，这些协议是专门设计为失败的。在这项工作中，我们根据GKR协议显示了对标准和流行的交互式简洁论证的攻击，用于验证非确定性界限深度计算的正确性。对于每种选择FS Hash函数，我们表明，该协议的相应插件在文献中已被广泛研究，并且在实践中也使用，当使用FS转换编译时，它并不是（适应性的）声音。具体来说，我们构建了一个显式电路，我们可以为其生成一个错误语句的接受证明。我们进一步扩展了攻击，并表明，对于每个电路C和所需的输出y，我们可以构建功能等效的电路C ∗，为此，我们可以产生一个接受的证据，即C ∗输出y（无论该语句是否为true）。这表明任何安全保证（如果存在）必须取决于电路C的特定实现，而不仅仅是其功能。最后，我们还演示了违反协议非自适应声音的攻击版本 - 也就是说，我们生成了一个独立于基础加密对象的攻击电路。但是，这些版本要么不太实用（因为攻击电路的深度非常大），要么对基础加密原语做出一些额外的（合理）假设。