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神经形态工程的评论和观点
在XXI世纪，人类被刺激面临全球挑战：气候变化，污染，清洁水，食物和能源的短缺。这些挑战将复杂的系统（例如人类社会，世界经济，城市地区，自然生态系统和地球气候）等复杂的系统（联合国大会，2015年； Martin，2007年； Martin，2007年； Harari，2018； Gentili，2021年； Gentili，2021; Gentili等，2022）。每当我们处理复杂的系统时，我们都会在其描述中遇到一些局限性，并在理解和预测其行为方面。这种局限性概述了所谓的认识论复杂性（Gentili，2023）。限制是由于计算复杂性引起的（Goldreich，2008年）：许多涉及复杂系统的计算问题都是可解决但棘手的。示例是（1）实际问题，例如调度和旅行推销员问题； （2）基本科学问题，例如Schrödinger方程和蛋白质折叠； （3）通过机器学习算法面临的模式识别问题。它们都是指数性的问题，当它们具有较大的维度时，它们会变得棘手：即使我们使用世界上最快的超级计算机，也不可能在合理的时间内确定其确切的解决方案。面对认识论复杂性，因此，计算复杂性是自然计算的有前途的策略（Rozenberg等，2012; Gentili，2023）。自然计算是一条跨学科的研究线，它从自然中汲取灵感来制定（a）新算法，提出（b）（b）计算的新材料和体系结构，以及（c）新方法和模型以了解复杂的系统。新计算体系结构和算法的富裕灵感来源是人类和动物的大脑。他们的模仿激发了神经形态工程的新兴领域，该领域有望超越常规的人工智能（AI）算法和高能量的硬件，
塑料监测中可重复的管道和准备程度
塑料污染是一个棘手的问题 1 ，它遍及所有环境领域，在空间和时间上的严重程度各不相同。一项全球塑料条约正在筹备中 2 ，其雄心勃勃的目标是制定一套具有法律约束力的工具，旨在阻止或减少塑料流入环境。政策制定者和科学家们期待着批准基于针对不同分析场景的现成方法的监测计划。然而，塑料监测正面临着可重复性危机 3 。尽管人们试图定义监测指南，但仍然没有被广泛接受的监测框架。人们已经开发出量化塑料污染的工具和协议，但这些方法通常会提供无法比拟的结果，即使应用于相同的环境基质 4 。
perspectives-on-ophoyment.pdf
摘要：失业是所有经济体中普遍存在的现象。尽管大多数经验研究都认为，与发达经济体相比，发达经济体的失业率更高。既定的事实是，没有一个国家能够同时为所有公民提供工作。因此，获得或维持可接受的失业率是公共政策制定者的主要关注点。尽管面临许多经济挑战，但古巴还是世界上失业率最低的挑战之一。它如何成功实现和维护？他们做了什么特别不同？发展中国家需要此信息才能解决这个看似棘手的问题。因此，该论文研究了古巴用来解决失业的经济战略，并为尼日利亚等发展中经济体确定一些教训。关键字：失业，发展经济体，经济战略，实证研究。
态势意识分析与测量，第章态势意识的理论基础
遗憾的是，面对如此海量的数据，许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为，在生成和传播的海量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息还必须得到正确的整合和解读；这是一项经常很棘手的任务。无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后，这个问题都是真实存在的。人们越来越普遍地认识到，更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧而不是缓解这一问题（Endsley 和 Kiris，1995 年；Sarter 和 Woods，1995 年）。
研究论文原则是国家商业网络入侵能力的国家方法，涉及网络入侵市场的政策挑战
网络入侵能力的商业化提出了棘手的政策挑战。市场驱动的效率从越来越多的劳动力和网络犯罪群体中的角色专业化有机地产生，大大提高了勒索软件攻击，黑客和泄漏行动以及针对全球个人，组织和国家 /地区的数字欺诈的威胁。同时，现在由公司和政府收集并存储在云数据中心中的人的设备上包含的大量信息，使网络入侵成为国家情报收集的高度吸引力的向量。许多国家已转向商业收购网络入侵能力，以替代内部开发和维护它们（即在自己的军事，情报或执法机构中）。但是许多州有
密码学理论的课程-CS 276
密码学可以实现许多矛盾的对象，例如公共密钥加密，可验证的电子签名，零知识促销和完全同型加密。开发这种看似不可能的基原始的两个主要步骤是（i）正式定义所需的安全属性，（ii）获得满足安全属性的施工。在现代密码学中，第二步通常假定（未经证实的）计算措施，这些计算在计算上被认为是棘手的。在本课程中，我们将定义几个加密原始图，并根据研究精心的计算硬度提示来争论其安全性。但是，我们将在很大程度上忽略了假定的计算棘手性假设的基础数学。
态势意识分析与测量，第章态势意识的理论基础
遗憾的是，面对如此海量的数据，许多操作员可能比以往任何时候都更缺乏信息。这是因为，在生成和传播的海量数据与人们找到所需信息并将其与其他信息一起处理以获得决策所需的实际信息的能力之间存在巨大差距。这些信息还必须得到正确的整合和解读；这是一项经常很棘手的任务。无论工作是在驾驶舱还是在办公桌后，这个问题都是真实存在的。人们越来越普遍地认识到，更多的数据并不等于更多的信息。自动化和“智能系统”的问题往往只会加剧而不是缓解这一问题（Endsley 和 Kiris，1995 年；Sarter 和 Woods，1995 年）。
个体化巨型植入物在髋臼翻修置换术中的应用
髋臼翻修置换术对骨科医生来说是一项重大挑战，尤其是在面临严重骨质流失和既往植入物失败的情况下（1、2）。髋臼翻修策略极其复杂，需要丰富的专业知识，尤其是在治疗女性、类风湿性关节炎患者和有骨盆放射治疗史的患者等高危人群时（3、4）。由于全髋关节置换术（THA）翻修数量的不断增加，严重髋臼缺损和相关骨盆不连续（PD）的发生率也在上升（5、6）。对于发生率为 1-5% 的棘手髋臼翻修病例，正确的治疗策略需要在坐骨和髂骨之间建立稳定的连续性
LWE和实施Lattice- ...
特定的应用程序对这些参数的关系也彼此施加了一些限制。例如，为了在Regev公开加密中正确性，我们需要M> 2 N LOG Q以及BM 其他应用程序具有更多的联系。 对于公钥加密，我们可以固定x m = 2 n log q，因此我们只需要担心（n，q，χ）即可。 通常，我们首先选择模量q成为传达的东西。 选择q = 2 16或q = 2 32很好，因为这些模量的mod- q操作只是本机机器操作。 现在，要设置N和χ，我们必须了解（Q，M，N，χ）的给定选择，这是最著名的LWE算法的运行时间。 我们希望此运行时间大于2 128左右。 不幸的是，相比之下，运行时间没有干净的闭合形式表达式，对于某些椭圆曲线Q的分散日志，最佳攻击时间大约是2 q /2。 这使得选择小组订单变得容易。 （相反，选择曲线的参数非常棘手。）其他应用程序具有更多的联系。对于公钥加密，我们可以固定x m = 2 n log q，因此我们只需要担心（n，q，χ）即可。通常，我们首先选择模量q成为传达的东西。选择q = 2 16或q = 2 32很好，因为这些模量的mod- q操作只是本机机器操作。现在，要设置N和χ，我们必须了解（Q，M，N，χ）的给定选择，这是最著名的LWE算法的运行时间。我们希望此运行时间大于2 128左右。不幸的是，相比之下，运行时间没有干净的闭合形式表达式，对于某些椭圆曲线Q的分散日志，最佳攻击时间大约是2 q /2。这使得选择小组订单变得容易。（相反，选择曲线的参数非常棘手。）