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World File Search System树时
不断预测的基因编程树模型...
先进的现代技术和工业可持续性主题已为各种工业应用实施复合材料。绿色复合材料是绿色产品所需的替代品之一。但是，要正确控制绿色复合材料的性能，预测其成分性质至关重要。这项工作提出了一种创新的遗传编程树模型，用于根据几种固有的化学和物理特性来预测天然纤维的机械性能。纤维素，半纤维素，木质素和水分含量以及各种天然纤维的微纤维角度被认为可以建立预测模型。将一种备用方法用于训练/测试阶段。可靠的模型，以预测自然纤维的断裂特性时的拉伸强度，Young的模量和伸长。揭示了微纤维角度是主导的，能够确定天然纤维的最终拉伸强度与其他所考虑的特性相当，而模型中纤维素含量的影响仅为35.6％。这将有助于利用人工智能预测天然纤维的总体机械性能，而无需实验性努力和成本，以增强为各种工业应用开发更好的绿色复合材料。
区块链中的默克尔树：碰撞概率和
摘要：在区块链技术的快速发展的景观中，确保数据的完整性和安全性至关重要。这项研究深入研究了默克尔树的安全方面，这是区块链体系结构（例如以太坊）中的基本组成部分。我们认真研究了默克尔树对哈希碰撞的敏感性，这是一个潜在的漏洞，对区块链系统内的数据安全构成了重大风险。尽管使用了广泛的应用，但尚未对默克尔树木的碰撞抵抗及其对预先攻击的稳健性进行彻底研究，从而在对区块链安全机制的全面了解方面存在明显的差距。我们的研究努力通过理论分析和经验验证的细致融合来弥合这一差距。我们考虑了诸如树木内的哈希长度和路径长度等各种因素，仔细检查了默克尔树中根碰撞的可能性。我们的发现揭示了路径长度的增加与根部碰撞的概率增加之间的直接相关性，从而强调了潜在的安全漏洞。相反，我们观察到哈希长度的增加大大降低了碰撞的可能性，突出了其在强化安全性中的关键作用。我们的研究中获得的见解为区块链开发人员和研究人员提供了宝贵的指导，旨在增强基于区块链的系统的安全性和运营功效。关键字：区块链安全，默克尔树，哈希碰撞，数据完整性，区块链数据验证，碰撞电阻。
工作时发热。 - STEINEL
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当强大的人工智能适得其反时
尽管酒店业的人工智能 (AI) 近期取得了进展，但人们对于其对消费者隐私问题造成的意外后果知之甚少。通过结合定性和定量证据的实证研究，本研究表明，将 AI 定义为“强大”会减少 AI 对数据的控制（研究 3），从而增强隐私问题（研究 1-5）。值得注意的是，这种影响在消费者与人类代理的交互中减少，而在消费者与 AI 的交互中增加（研究 4）。最后，提供隐私保障的干预措施可以减少强大人工智能代理带来的隐私问题，并增强披露数据的意愿（研究 5）。我们的研究结果强调了使用强大 AI 时人机交互中出现的独特问题及其对消费者隐私问题的影响，并为酒店管理者提供了实际意义。
当人工智能成为老板时
远程工作、便携设备（如手机和平板电脑）、可穿戴设备（例如，可以跟踪位置、监测肌肉运动、情绪和健康状况）都导致与工作相关的人工智能不仅出现在工作场所，还出现在我们的家中。这可能导致隐私和家庭生活的侵犯，以及一种工作时间不再有界限的永远在线的文化。
坚韧不拔的时代与地点
问题是什么？40 多年来，PNT 系统一直向公众开放，在此期间，我们作为消费者和整个澳大利亚行业越来越依赖它们。然而，近年来，技术故障和有针对性的网络攻击导致依赖该技术的人员和组织受到越来越多的干扰。例如，2023 年 4 月，当用于提高澳大利亚政府和商业服务定位精度的提供精确定位校正的卫星信号中断时，严重影响了依赖该信号进行精确制导和安全的农业和海事部门。网络攻击还多次试图破坏支持基础设施，导致在军事、消费者和工业应用中定位和指挥人员和基础设施面临挑战。
分娩时胎儿监护
本指南以 NICE 指南 - 分娩期间健康妇女及其婴儿的护理和每个婴儿都很重要 (EBC) 工具包 ( 附录 6 ) 为基础。本指南涵盖了缺氧的生理学，阐明了何时应使用电子胎儿监护 (EFM) 作为分娩时监测胎儿心脏的适当方法，并标准化了胎心宫缩图 (CTG) 的分类。它提供了在检测到异常时应采取的措施的指导。本指南涉及所有护理环境中对分娩中的胎儿的监测，以评估胎儿缺氧的风险。产科和助产人员应始终将其与完整的临床情况结合使用，以便他们提供一致有效的护理来监测分娩期的胎儿状况。本指南适用于处于活跃分娩期的女性——活跃分娩的诊断需要全面评估触诊子宫活动、孕妇行为和检查（见表 1）。它不应用于在没有触诊子宫活动的情况下对胎儿监护进行产前解释。包括潜伏期分娩，此时子宫活动不规律。有关产前胎儿监护解释的更多信息，请参阅大曼彻斯特和东柴郡 SCN 产前 CTG 解释指南。表 1：决定使用哪种 CTG 解释时要考虑的因素
