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数字身份，隐私安全及其在Metaverse中的法律保障措施
摘要元元是现实世界的数字化，并由大数据，AI，5G，云计算，区块链，加密算法，感知技术，数字双引擎，虚拟引擎和其他技术与人类行为和数字标识中的人类行为和思想相互作用。破解阿凡达带来的信任问题取决于使用数字身份进入元评估的个人的隐私安全和身份验证技术。要完成对化身的个人统治，元用户需要隐私数据喂食和情感投影。他们必须配备专有算法，以处理和分析自适应交互中生成的复杂数据，这挑战了元视频中用户数据的隐私安全性。区分个人身份生成中不同的识别剂的重要性，同时对数据处理水平强加不同的行为调节要求可以更好地平衡个人隐私安全性与数字身份保护与元经文中数据利用之间的关系。响应数字身份问题，需要建立一个统一的数字身份身份验证系统来获得社会的一般信任。此外，可以将人格权的回复应用于非法侵犯数字身份和隐私安全的情况。
沮丧和孤独的社交机器人-Haichang li
在现代社会中，由于技术的进步，身体伤害大大减少，但相反，精神疾病正在增加，反对物质丰度。精神疾病随着生活，工作环境和人际关系的多样化而增加，但是由于缺乏对心理健康的认识和寻找爆发原因的困难，因此获得抑郁症治疗的机会仍然很困难。根据MHA（美国心理健康）[1]的2023年报告，2019年至2020年，20.78％的成年人患有精神疾病。相当于超过5000万美国人。此外，美国超过10％的年轻人正在经历抑郁症，严重损害了他们在学校或工作，在家，家人或社交生活中运作的能力。最严重的事情是，有54.7％的成年人和59.8％的严重抑郁症年轻人没有接受任何心理健康治疗。抑郁问题不仅是特定年龄段的问题，因此需要增加获得治疗的问题。因此，我们建议社会机器人改善抑郁症，抑郁症可以由成本低的各个年龄段的人使用。该社会机器人的结构在很大程度上分为两个部分。第一部分是情感分析，该分析从用户那里接收各种数据并分析情绪。由于仅使用一种类型的用户数据很难进行准确的情绪分析，因此通过语音
![arxiv：2502.03124v1 [eess.sy] 2025年2月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\33ae2427032dddacf611a2d02fbb8b420f4fa9fb.webp)
arxiv：2502.03124v1 [eess.sy] 2025年2月5日
要做出明智的投资决策，能源系统利益相关者需要可靠的成本框架来响应（DR）和存储技术。虽然平整的存储成本（LCO）允许在不同的存储技术之间进行全面的成本比较，但存在对DI FF ERENT DR计划的比较的通用成本度量。本文介绍了需求响应的平整成本（LCODR），这与LCO相似，但通过考虑消费者奖励付款而与之至关重要的不同。此外，可再生能源的成本估计值的价值因素适用于DR的可变可用性。估算了四个直接负载控制（DLC）方案（DLC）方案的LCODR和十二个存储应用程序，并与最有竞争力的存储技术的LCOS文献值进行了对比。DLC方案是车辆到网格，智能充电，智能热泵和带有热存储的热泵。结果表明，只有带有热储存的热泵始终如一地胜过基于EV的DR Shemes对某些应用具有竞争力的储存技术。即使使用有限的用户数据，能源系统利益相关者的结果和基础方法也可以评估计划的竞争力。
可再生能源领域的合规挑战
标准化许可流程并引入明确的电网整合指导方针可以减少延误并提高投资者信心 [17]。• 加强环境治理 - 发展中国家的政府应建立独立机构来执行环境合规性。这些机构可以监督太阳能项目，以确保遵守环境影响评估并缓解因土地使用而引起的冲突。参与式土地利用规划等社区参与举措也可以促进开发商和受影响人群之间的合作 [18]。• 促进本地制造和技能发展 - 为应对供应链和劳动力挑战，政府应通过减税和补贴来激励太阳能组件的本地制造。培训计划与技术机构和私人组织合作，可以为当地劳动者提供太阳能项目所需的技能。例如，印度的“印度制造”计划成功增加了太阳能电池板的本地产量并创造了就业机会 [19]。• 加强网络安全措施 - 发展中国家应采用 NERC-CIP 等国际网络安全框架，并投资于能力建设以保护太阳能系统。公私合作伙伴关系可以支持安全数字基础设施的发展，确保用户数据的保护和系统的可靠性。实施太阳能项目的公司还应分配资源进行网络安全培训和定期漏洞评估[20]。
RDRS 使用情况指标 2025 年 1 月
简介 3 数据摘要 4 用户数据 6 指标 1 和 2：参与注册商 6 指标 3 和 4：请求者 6 指标 5：披露请求 7 指标 6.1：非参与注册商的数据请求表使用情况 8 指标 6.2：参与注册商的数据请求表使用情况 9 请求类型数据 10 指标 7：按优先级划分的披露请求 10 指标 8：按请求类型划分的披露请求 12 指标 9：按请求者划分的披露请求 14 指标 10：域名查询数量 15 请求交易数据 18 指标 11：未结请求 18 指标 12：已结请求 19 指标 13：按结果类型划分的已结披露请求数量 20 结果数据22 指标 14：按原因类型划分的拒绝率 22 指标 15：平均披露请求响应时间（天数） 23 指标 16：响应时间分布 24 指标 17：机密披露请求数量 25 指标 18：按国家代码和请求类别划分的披露请求 26 指标 19：按处理管辖区和请求类别划分的披露请求 30 参与注册商列表 34
身份验证系统中的知识证明
摘要 - 在数字时代，身份验证系统中的隐私保存已成为最重要的问题，突出了保护用户数据中常规身份验证机制的局限性。本文探讨了零知识证明（ZKP）的应用，这是一种革命的加密技术，是增强身份验证过程中隐私的强大解决方案。通过对包括ZK-Snarks和Zk-Starks在内的ZKP的理论基础进行全面检查，本研究描述了ZKPS启用无需披露任何个人信息而验证用户凭证的机制。通过采用比较分析方法，我们将基于ZKP的身份验证系统与各种指标的传统和现有隐私性身份验证方法进行了对比，例如计算效率，可扩展性和隐私保存程度。我们的发现表明，ZKP为隐私提供身份验证提供了卓越的框架，解决了传统系统中固有的关键安全漏洞，同时提供了适合广泛实现的可扩展和高效解决方案。本文通过讨论与部署基于ZKP的系统，提出潜在解决方案以及突出未来研究的未来研究方向相关的挑战来结束。通过这项调查，我们强调了ZKP在推进隐私保护数字身份验证前沿的重要性，为他们在越来越多地相互联系的世界中确保数字身份方面的更广泛应用铺平了道路。
AI驱动的个性化：电子商务中的生成模型
Manu Vallabh Mishra技术建筑师，Microsoft商业实践，美国HCL美国，美国摘要：电子商务平台越来越多地利用个性化建议，为用户提供更量身定制的购物体验。传统推荐方法通常依赖于考虑行为数据和用户相似性的协作过滤，但它们经常忽略个人的喜好和口味。相比之下，生成模型在增强个性化建议方面表现出了希望，尤其是在电子商务行业。这些模型基于分布创建数据点，使它们能够更好地表示基础用户数据。通过整合来自各种来源的数据，企业可以考虑个人利益，偏好和购买历史的个性化建议，这些建议比通用建议更重要。生成模型能够随着时间的推移学习和调整，从而为用户提供了更精确的建议。他们在电子商务中的实施已被证明可以有效地促进用户参与和推动销售。此外，这些模型可以通过提供更多相关和个性化的内容来提高客户满意度和忠诚度。他们还有可能在竞争激烈的市场中将电子商务平台与众不同，并增强用户的购物体验。随着这些模型继续发展，预计他们将来会进一步丰富电子商务体验。关键字：电子商务，数据，偏好，准确，销售，用户友好
AI驱动的个性化：E- ...
Manu Vallabh Mishra技术建筑师，Microsoft商业实践，美国HCL美国，美国摘要：电子商务平台越来越多地利用个性化建议，为用户提供更量身定制的购物体验。传统推荐方法通常依赖于考虑行为数据和用户相似性的协作过滤，但它们经常忽略个人的喜好和口味。相比之下，生成模型在增强个性化建议方面表现出了希望，尤其是在电子商务行业。这些模型基于分布创建数据点，使它们能够更好地表示基础用户数据。通过整合来自各种来源的数据，企业可以考虑个人利益，偏好和购买历史的个性化建议，这些建议比通用建议更重要。生成模型能够随着时间的推移学习和调整，从而为用户提供了更精确的建议。他们在电子商务中的实施已被证明可以有效地促进用户参与和推动销售。此外，这些模型可以通过提供更多相关和个性化的内容来提高客户满意度和忠诚度。他们还有可能在竞争激烈的市场中将电子商务平台与众不同，并增强用户的购物体验。随着这些模型继续发展，预计他们将来会进一步丰富电子商务体验。关键字：电子商务，数据，偏好，准确，销售，用户友好
竞争人工智能：竞争反馈如何影响机器......
本文研究了竞争如何影响机器学习 (ML) 预测因子。随着 ML 变得越来越普遍，公司经常使用它来争夺客户。例如，Yelp 等数字平台使用 ML 来预测用户偏好并提出建议。用户更经常查询的服务（可能是因为它更准确地预测了用户偏好）也更有可能获得额外的用户数据（例如以 Yelp 评论的形式）。因此，竞争预测因子会引起反馈循环，从而预测因子的性能会影响其接收的训练数据并随着时间的推移使其预测产生偏差。我们引入了一个灵活的竞争 ML 预测因子模型，该模型既可以快速进行实验，又可以实现理论可处理性。我们通过实证和数学分析表明，竞争导致预测因子专门针对特定子群体，但代价是其在一般人群中的表现更差。我们进一步分析了预测因子专门化对用户体验到的整体预测质量的影响。我们表明，市场中竞争预测因子过少或过多都会损害整体预测质量。我们的理论通过使用流行的学习算法（例如神经网络和最近邻方法）在多个真实数据集上进行的实验得到了补充。
fedpylot：在车辆互联网中导航联合学习以实时对象检测
摘要 - 通过在密集的互连网络中启用低延迟的大数据处理，该网络构成了车辆，侵蚀，行人，行人和云。自动驾驶汽车非常依赖机器学习（ML），并且可以从边缘生成的大量感官数据中受益，这要求采取措施调和模型培训，并保留敏感用户数据的隐私。联合学习（FL）是一种有希望的解决方案，可以在车辆网络中培训复杂的ML模型，同时保护道路使用者的隐私并减轻沟通开销。本文研究了尖端Yolov7模型的联合优化，以解决数据异质性，包括不平衡性，概念漂移和标签分布偏向的实时对象检测。为此，我们介绍了FedPylot，这是一种基于MPI的轻质原型，以模拟高性能计算（HPC）系统的联合对象检测实验，在此使用混合加密，我们可以在其中维护服务器 - 客户层通信。我们的研究因素，准确性，沟通成本和推理速度，从而为自动驾驶汽车面临的挑战提供了平衡的方法。我们证明了FL在IOV中的适用性的有希望的结果，并希望FedPylot将为将来研究联合实时对象检测提供基础。源代码可在https://github.com/cyprienquemeneur/fedpylot上获得。