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与无荡险密码学的应用同时无法区分性
无统治的密码学关注的是利用无关原则来构建否则不可能实现经典实现的加密原则。理解不统治的加密的可行性，这是一个关键的不统一的基础之一，满足普通模型中无法区分的安全性是该地区的一个主要开放问题。到目前为止，无统治加密的现有构造要么在量子随机甲骨文模型中，要么基于新的猜想。我们提出了一种新的方法来通过简化有关非本地量子状态歧视的新奇问题来进行无统治的加密方法：非沟通（但纠结）的玩家如何区分不同的分布而不是量子状态？我们将此任务同时称为状态。我们的主要技术结果表明，玩家无法区分每个接收独立选择的HAAR随机状态与所有接收相同HAAR随机状态的玩家。我们利用此结果在平原模型中使用量子解密密钥的首次构建不可吻合的加密可满足不合格性的安全性。我们还对单分隔符的加密和泄漏 - 弹性的秘密共享显示了其他影响。
精神控制：过去和未来 - 哈佛肯尼迪学院
冷战时期，东西方阵营的情报机构都秘密开展实验，以设计精神控制和洗脑方法，从而获得对敌人的优势。其中最臭名昭著的是美国中央情报局 (CIA) 的非法 MKUltra 计划，该计划从 1953 年持续到 1973 年。为了寻找一种可用于强迫不合作对象认罪的吐真剂，并希望能够操纵人们的行为，CIA 对数千名对象进行了实验——部分实验是在他们不知情或未经同意的情况下进行的，而且往往带来了灾难性的后果。在本文中，我将首先仔细研究 MKUltra 计划，调查其中的一些实验。然后，我将把该计划的目标与可用于干扰大脑的最新技术（即所谓的“脑机接口”）联系起来，以确定人们是否原则上可以使用这些新奇的设备进行精神控制。最后，我将寻找迹象表明利益相关者可能确实计划利用该技术来实现冷战期间技术无法实现的目标。我的结论是，脑机接口确实可以用来实现一些最初的目标，而且对精神控制的兴趣仍然存在。
澳大利亚网络空间 2022-2023
随着我们在 2022 年继续应对 COVID-19 疫情，我们看到网络安全在新闻中变得更加突出——通过俄罗斯/乌克兰冲突中的网络战、通过勒索软件攻击和数据泄露，以及通过针对个人的诈骗。网络安全行业瞬息万变，我们必须继续适应。为了领先于这些日益增加的威胁，我们需要找到更多从事网络安全工作的人——所有性别、文化、背景、神经多样性和教育途径的人。为了创造新技术，应对我们互联世界面临的挑战，并用新奇的想法解决问题，我们需要不同的思维方式。至关重要的是，不同的技能组合在一起，不仅可以在操作层面应对直接威胁，还可以领导团队，向不熟悉技术和网络的人解释技术和网络，并确保网络和信息安全处于人们思想的最前沿。今年早些时候，我有幸参加了美国的 RSA、Blackhat 和 DEFCON。尽管这些活动针对的受众略有不同，但它们都体现了类似的目标，例如分享想法和共同努力，无论业务水平或背景如何。我发现每个活动参与者社区都很热情好客，并且热衷于一起工作、建立联系并分享知识、技能和想法。这应该反映在更广泛的社区中。而不是类型
铝及其合金
1884 年华盛顿纪念碑竣工时，一个六磅重的铝盖被放置在纪念碑顶部，当时铝非常稀有，被认为是一种贵金属和新奇事物。然而，在不到 100 年的时间里，铝就成为继铁之后使用最广泛的金属。铝的迅速崛起是其金属及其合金的优良品质以及经济优势的结果。在自然界中，铝与其他元素（主要是氧和硅）紧密结合，存在于靠近地球表面的红色粘土状铝土矿中。在地壳中自然存在的 92 种元素中，铝是第三大元素，含量为 8%，仅次于氧（47%）和硅（28%）。然而，由于从天然状态中提取纯铝非常困难，直到 1807 年，英国的汉弗莱·戴维爵士才将其鉴定出来，并以铝矾石 (lumine) 命名，这是罗马人认为粘土中存在的金属的名称。戴维成功地生产出少量相对纯净的钾，但未能分离出铝。1825 年，丹麦的汉斯·奥斯特 (Hans Oersted) 最终通过加热钾汞合金和氯化铝生产出一小块铝。
技术、媒体和电信实践技术服务和生成式人工智能：规划必要的重塑
在这个蓬勃发展的时代，构建和履行交易不太可能取得同样的成功。服务提供商可能再也无法等待足够大的交易实现。为了尽早抓住新兴的 gen-AI 服务机会，他们应该强烈考虑接受批量交易——与许多客户进行试验和小规模 POC，正如领先的提供商已经开始做的那样。随着技术（以及用例、解决方案、实施等）以惊人的速度发展，随时随地学习对于提供商及其客户来说都至关重要。与此同时，提供商将希望与某些现有客户合作，以创建更大、开创性的 gen-AI 主导的转型交易。这些新奇的交易中，许多（如果不是大多数）将以结果为基础，并具有重要的收益份额成分。随着 IT 提供商与内部开发团队和现成的软件即服务 (SaaS) 解决方案、应用程序和低代码/无代码平台的竞争越来越激烈，他们将被迫比以往任何时候都更努力地证明自己的价值。为了赢得交易并获得市场份额，服务提供商可能需要采用创新的商业模式；例如，费用将与客户支持人工智能系统解决的工单数量挂钩，或与通过人工智能增强客户关系管理工具节省的每位销售人员的时间挂钩。开发能够准确衡量完全归因于人工智能的生产力提升的系统将至关重要。
软多材料磁性纤维和纺织品 - 信息科学
磁响应软材料是下一代软机器人、假肢、手术工具和智能纺织品的有前途的构建模块。然而，迄今为止，制造具有极端长宽比的高度集成磁性纤维（可用作可操纵导管、内窥镜或功能性纺织品）仍然具有挑战性。本文提出了多材料热拉伸作为材料和加工平台，以实现数十米长的柔软、超可拉伸且高弹性的磁性纤维。展示了直径低至 300 μ m、长宽比为 10 5 的纤维，将纳米复合域与嵌入软弹性体基质中的铁磁微粒集成在一起。通过选择适当的填料含量，必须在磁化密度和机械刚度之间取得适当的平衡，展示了可承受 > 1000% 应变的纤维，它们可以被磁力驱动并举起高达自身重量 370 倍的重量。磁性纤维还可以集成其他功能，如微流体通道，并编织到传统纺织品中。研究表明，这种新型磁性纺织品可以清洗并承受极端的机械约束，并且在磁力驱动下可以折叠成任意形状，这为医疗纺织品和软磁系统领域的新奇机遇铺平了道路。
波浪能和潮汐能可再生能源：回顾
随着技术、工业化、现代化和人口增长的迅猛发展，全世界都渴望获得能源，并通过各种方式寻找能源。本世纪对能源的需求和寻找比以往任何时候都更加强烈。能源短缺和气候变化一直困扰着人类，在过去的几十年里，我们开始探索新的可再生能源。海洋因其在生产绿色能源方面的巨大潜力而一直受到各国的关注。本文的目的是简要概述海洋能源开发的技术发展，重点介绍海浪和潮汐两种主要形式的能源。与太阳能和风能等其他绿色能源相比，它们具有许多优势，例如更高的功率密度，从而可以更高效地发电。波浪能和潮汐能更加稳定、可预测且无害，并且可以在白天和夜晚使用。波浪能和潮汐能对我们这一代人来说还很新奇，人们对此感到十分惊讶，但科学家和研究人员却有了新的想法，并改进了波浪能和潮汐能。本文将使我们对波浪能和潮汐能有透彻的了解。人们已经进行了大量研究，并取得了进展，以改进波浪能和潮汐能的利用。此外，本文将帮助我们产生新的思想和概念来生产能源，这可能会在一定程度上启发我们的星球。关键词：可再生能源、海洋能、波浪能、潮汐能。
子宫内膜异位症和子宫肌症：长凳到床边
方法：患有腺瘤家族史的女性由于治疗异常的子宫出血而接受了子宫切除术。从外周血中分离出的基因组DNA在Illuina NextSeq 550系统上受到WES的影响，并利用扭曲综合外显子套件。生物信息学分析是在Genomize SEQ平台（https://seq.genomize.com）上进行的。候选基因从GWAS（基因组 - 韦德联合研究），NGS（下一代测序）和用于子宫腺癌及其紧密相关的子宫内膜异位症的功能研究都用于编译基因面板。平行滤波，以搜索基因面板中的稀有变体和WES数据中的新型变体。使用该平台的房屋等位基因频率来实现新奇人口的决定，该频率包括来自Turkiye的15,000个外显子组序列，患有不同的疾病。此外，根据疾病发病机理的功能相关性，优先考虑新的基因。使用ACMG（美国医学遗传学）指南以及临床数据库的致病性评分确定了用于疾病相关基因的数据库，而在新型变体评分中，使用了硅预测工具。对于新型候选人，仅致病性，可能的致病性和不确定意义的变体被视为腺瘤的候选变体。
业务活动代码
农业、林业、狩猎和渔业 代码 110000 农业、林业、狩猎和渔业 111000 作物生产 采矿业 代码 211110 石油和天然气开采 211120 原油开采 211130 天然气开采 212000 采矿业（石油和天然气除外） 公用事业 代码 221000 公用事业 建筑业 代码 230000 建筑业 236000 楼宇建筑 制造业 代码 310000 制造业 323100 印刷及相关支持活动 339110 医疗设备和用品制造 批发贸易 代码 423000 耐用品批发商 424000 非耐用品批发商 零售贸易 代码 441100 汽车经销商 442000 家具和家居用品店 444100 建筑材料及用品经销商 445100 杂货店商店 445200 特色食品店 446110 药店和药房 446199 所有其他健康和个人护理用品商店 448000 服装和服装配饰店 451110 体育用品店 451211 书店 452000 百货商店 453000 杂货零售商 453220 礼品、新奇物品和纪念品商店 453310 二手商品商店 454110 电子购物和邮购商店 运输和仓储代码 480000 运输 485000 过境和地面客运 493000 仓储和储存 信息代码 511110 报纸出版商（互联网除外） 511120 期刊出版商（互联网除外）
人工智能在胃肠内窥镜检查中的作用不断演变
人工智能 (AI) 是不同技术的结合，使机器能够以类似人类的智能水平感知、理解和学习。人工智能技术最终将增强人类的能力，为机器提供真正的自主权，减少错误，提高生产力和效率。人工智能看起来很有前途，这个领域充满了发明和新奇的应用；然而，机器学习的局限性表明谨慎乐观是正确的策略。人工智能也正被纳入医学领域，通过加快流程和实现更高的准确性来改善患者护理，从而实现最佳患者护理。使用深度学习技术的人工智能已被用于识别、区分包括胃肠内窥镜检查在内的多个医学领域的目录图像。胃肠内窥镜检查领域涉及在各种胃肠内窥镜设备系统的帮助下使用图像分析对各种消化系统疾病进行内窥镜诊断和预测。基于人工智能的内窥镜系统可以根据其训练和验证可靠地检测并提供有关胃肠道病理学的关键信息。这些系统可以使胃肠病学实践在未来几年内变得更容易、更快、更可靠，并减少观察者之间的差异。然而，认为这些系统将取代人类决策取代胃肠内窥镜医师的想法在不久的将来似乎并不可信。在这篇评论中，我们讨论了人工智能和相关的各种技术术语、胃肠内窥镜检查中不断发展的作用以及未来的可能性。