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两种隐龟的从头基因组组装
了解物种间染色质构象的进化对于阐明基因组的结构和可塑性至关重要。线性远距离基因座的非随机相互作用以物种特异性模式调节基因功能，影响基因组功能、进化，并最终影响物种形成。然而，来自非模式生物的数据很少。为了捕捉脊椎动物染色质构象的宏观进化多样性，我们通过 Illumina 测序、染色体构象捕获和 RNA 测序为两种隐颈龟 (cryptodiran，藏颈龟) 生成从头基因组组装：Apalone spinifera (ZZ/ZW，2 n = 66) 和 Staurotypus triporcatus (XX/XY，2 n = 54)。除了在线性基因组中检测到的融合/裂变事件外，我们还检测到龟类的三维 (3D) 染色质结构与其他羊膜动物存在差异。也就是说，全基因组比较揭示了龟类染色体重排的不同趋势：（1）鳖科（Trionychidae）的基因组改组率较低，而鸡（可能是龟类的祖先）与核型高度保守；（2）动胸龟科（Kinosternidae）和翠龟科（Emydidae）的融合/裂变率中等。此外，我们还发现了一种染色体折叠模式，这种模式使以前在龟类中未检测到的“着丝粒 - 端粒相互作用”成为可能。“着丝粒 - 端粒相互作用”（本文发现）加上“着丝粒聚集”（之前在蜥蜴类中报道过）的组合龟类模式对于羊膜动物来说是新颖的，它反驳了以前关于羊膜动物 3D 染色质结构的假设。我们假设，在龟类中发现的不同模式起源于羊膜动物祖先状态，该状态由核结构定义，微染色体之间存在广泛的关联，这些关联在线性基因组改组后得以保留。
个人数据——1974 年隐私法
公法 99-474（1984 年《伪造访问设备和计算机欺诈和滥用法》）和公法 93-579（1974 年《隐私法》）授权收集此类信息。这些信息将用于验证您是否是政府自动信息系统 (AIS) 的授权用户和/或验证您的政府安全许可级别。尽管披露信息是自愿的，但未能提供信息可能会妨碍或阻止您请求的用户帐户的处理。记录或其中包含的信息的披露可根据 DISA 记录系统汇编开头规定的“综合常规用途”在国防部之外进行具体披露，该汇编每年在《联邦公报》上公布，以及《隐私法》第 5 USC552a(b) 条通常允许的披露。
SNOVA签名方案的隐底分析
对于多元签名，公共密钥的大小主要取决于变量的数量，方程数和有限字段的大小。在不同的影响因素上进行，有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计，而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[20]基于以下事实：公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这是指可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分，公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸，方程数和有限滤清器的大小。请注意，该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥，而签名和消息空间则在扩展场上定义，请参见[4]中的luov。，但其几个参数被Ding等人打破了。[10]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中，他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间，以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数，例如QR-UOV [13]，Mayo [3]，Snova [24]。QR-UOV [13]的作者在扩展场上构建了油空间，然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中，另请参见[17]。[14]。在基本场上定义了签名和消息空间。bac-uov [22]与QR-UOV相似，但Furue等人打破了它。对于蛋黄酱[3]，它们通过搅动油和醋来增加油空间的尺寸
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
在印度的新隐私法更近一步
在当今广泛的数字通信时代，保护个人信息已变得至关重要。数字个人数据保护（草案）规则，2025年，旨在建立一个平衡个人权利，组织义务和国家利益的框架。这些规则适用于在印度管理个人数据或为印度居民服务的组织，并将有效期出版，并提供某些规定（规则3至15、21和22）。
5将在2025年持续的隐私法趋势
在2024年世界上发生了很多变化。也适用于隐私发展。我们预计从2024年开始的几个发展将延续到2025年，我们在本文中概述了五个：即人工智能领域的发展，被动数据收集，将来自多个来源的数据，隐私计划期望和管理供应商结合在一起。公司将在为2025年准备隐私计划时要牢记这五个。1。正在进行的人工智能法律通过欺骗理论的持续审查，我们开始关注即将到来的事态发展，并以每个人的脑海中的主题：AI：AI。2024在这一领域看到了很多监管活动 - 仅在美国，就引入了近700个与AI相关的州法案。只有少数被授予法律。，有几个是公司应牢记的杰出表现。科罗拉多州和欧盟都通过了全面的AI法律。欧盟法律的一部分将于2025年2月生效，而科罗拉多州法律将于2026年2月生效。它们通常与算法歧视以及透明度和风险缓解措施有关。更狭窄的伊利诺伊州更新了其就业法，H.B。3773，以禁止雇主对AI的歧视用途，法律的义务定于2026年1月生效。3月，犹他州通过了《人工智能政策法》，该法案要求为消费者确认他们正在与AI互动。公司可以采取什么措施来满足这些法律要求并最大程度地降低2025年的风险？该法律与加利福尼亚的类似聊天机器人法不同，该法律需要肯定性披露 - 《人工智能政策法》，该法案于2024年5月1日生效。除了法规行动外，联邦贸易委员会还采用了《 FTC法》第5条规定的不公平和欺骗理论，并以其“ AI遵守操作”的执法运动瞄准了多家公司。首先，请记住，虽然2024年通过的几项法律直到2026年才生效，但其义务可能是繁重的。使用2025开始准备是明智的。第二，期望全球范围内更多的美国各州和国家将通过看起来与书籍中的法律相似的法律。第三，请记住，尽管联邦一级的执法和立法指导可能存在不确定性，但各州一直在这个空间中一直存在 - 可能会继续活跃。最后，第四，请记住法律的要求。法律的要求包括透明度之类的概念 - 让人们知道他们是否是
SINR：样条增强隐式神经表示......
随着深度学习的出现，可变形图像配准经历了一场变革。虽然卷积神经网络 (CNN) 可以加速配准，但与迭代成对优化方法相比，它们的准确度较低，并且需要大量的训练队列。基于使用神经网络表示信号的进步，隐式神经表示 (INR) 已在配准社区中出现，用于连续建模密集位移场。使用成对配准设置，INR 可以减轻从一组患者身上学到的偏差，同时利用先进的方法和基于梯度的优化。然而，坐标采样方案使得密集变换参数化与 INR 容易产生生理上不合理的配置，从而导致空间折叠。在本文中，我们介绍了 SINR——一种使用自由形式变形 (FFD) 参数化 INR 表示的连续可变形变换的方法。SINR 允许多模态可变形配准，同时缓解当前基于 INR 的配准方法中发现的折叠问题。 SINR 在 CamCAN 数据集上的 3D 单模和多模脑配准方面均优于现有的最先进方法，证明了其在成对单模和多模图像配准方面的能力。关键词：隐式神经表征、图像配准、多模
带有AES和隐肌的安全文件共享平台
摘要：在当代数据交换的不断发展的景观中，同时确保基于云的文件传输的效率和安全性的关键需求优先。这项研究深入研究了文件传输机制的细微复杂性，提出了一种通过AES和RSA（例如AES和RSA）进行双重加密为特征的整体方法。通过加密技术的整合，再加上隐身的输注，这项研究努力建立一个弹性的框架。它的目的不仅是为了增强基于云的文件传输的安全性，而且还促进了动态云环境中有效且无缝的数据交换过程。这些加密方法的融合，从战略上补充了地理原理的融合，代表了在数据保护与云中文件传输的简化操作之间实现最佳均衡的创新迈进。
用Python和LSB隐肌嵌入秘密键
该项目调查了使用Python将LSB（最不重要的位）隐肌造影术结合到图像和秘密密钥嵌入技术中。主要目标是找出最不重要的图片像素部分是否可以隐藏私人数据，例如加密密钥。该项目使用LSB隐化算法将秘密密钥嵌入图像文件中。为了用最少的视觉影响编码敏感数据，该技术操纵了每个像素RGB通道的最不重要的位。通信渠道的完整性在很大程度上取决于加密密钥的安全传输，这是当前安全过程中的常见实践。但是，当交换密钥时，可能会出现漏洞。这些键在当前系统中可能没有额外的安全性，使它们容易受到拦截或不需要的访问。通过将密码键直接嵌入到图片文件中，该技术介绍了一种革命性的方法。此技术旨在通过引入低调的安全层来增强密钥传输安全性。该项目研究了这种方法的潜在好处和挑战。这一发现很重要，因为它有可能通过利用LSB隐肌来添加额外的保密层来改善当前的安全方法。
![DoD-2022-OS-0137] 1974 年隐私法；系统 o](/simg/g:\will\search\icon\source\8\887e24b82e12e6131facee3d144eec2646e79235.webp)
DoD-2022-OS-0137] 1974 年隐私法；系统 o
本文件计划于 2022 年 12 月 16 日在《联邦公报》上公布，并可在 federalregister.gov/d/2022-27145 和 govinfo.gov 上在线查阅