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World File Search System混淆
量子计算的简洁经典验证
我们为量子计算 (BQP) 构建了一个经典可验证的简洁交互式论证，其通信复杂度和验证器运行时间在 BQP 计算的运行时间内是多对数的（在安全参数中是多项式的）。我们的协议是安全的，假设不可区分混淆 (iO) 和带错学习 (LWE) 的后量子安全性。这是普通模型中量子计算的第一个简洁论证；先前的工作（Chia-Chung-Yamakawa，TCC '20）需要长公共参考字符串和非黑盒使用以随机预言机建模的哈希函数。在技术层面，我们重新审视了构建经典可验证量子计算的框架（Mahadev，FOCS '18）。我们为 Mahadev 的协议提供了一个独立的模块化安全性证明，我们认为这是独立的兴趣。我们的证明很容易推广到验证者的第一条消息（包含许多公钥）被压缩的场景。接下来，我们将压缩公钥的概念形式化；我们将对象视为受约束/可编程 PRF 的泛化，并基于不可区分性混淆对其进行实例化。最后，我们使用（足够可组合的）简洁的 NP 知识论证将上述协议编译成完全简洁的论证。使用我们的框架，我们实现了几个额外的结果，包括
对 SPOT 卫星数据进行多日期分析，以识别布基纳法索西部棉花种植区两个地区的作物
ai 在agncole运动结束时，庄稼成熟时。它们的放射性测量与铁中 b veoétation 的 cdle 相混淆。最后。如果想要区分不同文化，就必须看到非耕种领域的性质，以便能够确定发射源的独特属性，例如，对于这个...l，lè，limit·:;因此，有必要从图像中提取它们，以便于与周围环境轻松区分。也就是说：在进行农业运动时-；只有 culü,és 仍然存在。1,;<
加拿大的人口贩运走廊
执法部门，前线服务交付机构和媒体的轶事证据指出，人口贩运走廊的存在，以剥削目的是经常移动个人。但是，重要的是要注意，人口贩运不一定涉及人的运输和运动。加拿大许多人继续将人口贩运与国际边境走私混淆。实际上，人类走私和人口贩运是截然不同的罪行，并且一个人可能被迫或操纵犯罪局势，而无需离开自己的家庭社区。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
96-146 例行审计通知 - 德克萨斯州审计长
如果未在要求的时间内提供记录，则将估算审计和/或拒绝退款。如果纳税人要求延期，且请求合理，则审计员可自行决定再给予三十 (30) 天或不超过九十 (90) 天的合理时间。除非纳税人遇到了审计员认为超出纳税人控制范围的问题或困难，否则不应批准第二次延期请求。纳税人的所有延期请求和审计员批准的延期都必须以书面形式记录，以避免任何误解或混淆。
地球观测人工智能用例 Digital Flanders
大部分为负面 大部分属于可耕地、草地、森林/自然类别。这些类别很容易检测，因此绝大多数确实会是“真正负面”。在对搜索区域内所有田块进行时间序列分析时，默认情况下超过 90% 的田块将属于此类别。这对“混淆矩阵”作为统计指标会产生影响：我们处理的是“不平衡类别”：必须遵循所有地块，但我们感兴趣的变化却很少。这可以实现高精度，但正确性和完整性仍然较差
OT/IoT 安全报告 - Nozomi Networks
随着威胁形势的不断发展，组织必须跟上技术和新威胁的步伐，以保护其资产。从 2022 年 1 月到 6 月，我们观察到 Wiper 恶意软件的使用趋势、威胁行为者混淆其活动以及俄罗斯/乌克兰危机期间 APT 活动的增加，这些都使关键基础设施面临风险。在本节中，我们将仔细研究网络威胁如何随着时间的推移而演变、谁是幕后黑手以及您可以采取哪些措施来保护自己免受威胁。
GCE-数字技术
Q.1（a）（i）这个问题的回答很差。只有少数候选人能够在ASVEL上给出值得信用的技术答案。（ii）作为第一部分，答复差。一些候选人会提到开关“发送数据”，但需要更多的技术响应。（iii）如上所述，指出无线访问点“允许无线访问”不足以获得信用。（b）约有一半的候选人能够给出可以使用的一类以太网电缆的名称，并且有些人能够证明他们的选择是合理的。Q.2（a）一些候选人能够详细描述Internet开发的第一阶段。一些候选人将其与新系统的实现相混淆。（b）大多数企图尝试这个问题但未获得标记的候选人回答了“更快”或“更强大”。被授予完整分数的候选人倾向于回答IPv4缺乏容量，而IPv6可以解决此问题，因为它允许地址超过1000倍。Q.3（a）尽管许多候选人能够表现出对图灵测试的某些了解，但答案的结构通常很差。候选人应考虑测试的不同元素，并试图构建其答案以显示完整的理解，包括他们如何将其视为成功。（b）与第（a）部分一样，结构再次是回答这个问题的问题。很多候选人将尼尔森的就业测试与沃兹尼亚克的咖啡测试相混淆。
驾驶舱界面设计对飞行员状况的影响...
有许多事故和事件与模式混淆有关。自动油门和自动驾驶仪传统上是驾驶舱中的独立系统，但它们可以通过飞行物理相互作用。航空电子工程师一直在应用自动化来减少飞行员的工作量并提高飞行安全性。虽然基本的自动化系统执行相当简单的任务，例如保持高度或航向，但现代飞行引导和控制系统通常具有不同的操作模式。结合眼动追踪和 NASA-TLX 测量，将新的飞行模式指示器 (FMA) 概念与传统 FMA 进行了比较。该实验涉及 17 名年龄在 22 至 47 岁之间的参与者（M = 29.18，SD = 6.73）。结果表明，增强显示显著降低了 NASA-TLX 对心理需求、时间需求和努力的感知工作量；同时通过呼叫模式变化的感知提高了爬升转弯期间的性能和情况意识。此外，参与者的注视持续时间在传统设计和通过添加绿色边框的视觉提示的增强设计之间对空速和高度指示器有显著差异。解释现有飞行模式提示需要付出相对较高的认知努力，这无疑是造成模式混淆的一个因素。注视持续时间和主观工作量之间的显著差异证明了所提出的可视化提示对 FMA 的潜在好处。作者：simp