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反欺诈、反贿赂和反腐败战略
腐败政策声明 本声明阐述了什罗普郡议会 (议会) 关于欺诈、贿赂和腐败的政策。它得到了议会高级管理层和民选成员的全力支持。什罗普郡计划 2022 至 2025 列出了议会的总体优先事项。其中一个关键要素是有关健康组织以及财务管理和控制的目标。确保分配适当的资源来打击欺诈是实现目标的关键。议会非常重视保护公共财政的责任，并完全致力于最高的道德标准，确保正确使用和保护公共资金和资产，符合诺兰的七项公共生活原则（见附录 2）。为了实现议会公司计划中规定的目标，议会需要最大限度地利用可用的财政资源。为此，议会一直致力于继续提高其对欺诈、贿赂和腐败以及其他形式的财务违规行为的抵御能力。理事会主张严格遵守其反欺诈、贿赂和腐败框架及相关政策。虽然会仔细考虑每个案件的具体情况，但在大多数情况下，理事会将对各种形式的欺诈、贿赂和腐败采取零容忍态度。理事会不会容忍其成员、员工、供应商、承包商、合作伙伴、服务用户或公众的欺诈、贿赂或腐败行为，并将采取一切必要措施调查所有欺诈、贿赂或腐败指控，并根据每个案件采取可采取的制裁措施，包括免职、纪律处分、解雇、民事追偿诉讼和/或移交警方和/或其他机构。所需的道德标准包含在成员行为准则和员工行为准则中，这两份文件都是理事会总体章程的一部分。理事会充分认识到其对使用公共资金和持有公共资产的责任。预防和必要时调查欺诈和腐败被视为其承诺承担的职责的一个重要方面。理事会的程序和文化对于确保高标准的公共生活至关重要。理事会的普遍信念和期望是，与其相关的人员（员工、成员、学校管理者、服务用户、承包商和志愿机构）将诚实正直地行事。成员和员工应以身作则，对自己的行为负责。理事会将采取措施，帮助确保理事会所属的伙伴关系采用高标准的道德行为。这将通过将本战略的适当要素应用于所有伙伴关系工作来实现，只要这样做是相关的。对于合作工作，此类行为准则和政策的责任通常由合作中的相关个人组织承担。在适当的情况下，理事会将提请合作伙伴组织注意其关切。本政策声明以反欺诈、反贿赂和反腐败战略为基础。该战略列出了理事会提议在中期内采取哪些行动，以继续提高其对欺诈和腐败的抵御能力。它列出了预防欺诈的主要职责、如果怀疑存在欺诈该怎么办以及管理层将采取的行动。
使用盲手册图评论验证研究
背景：从电子健康记录中提取疗法（批次）信息和索赔数据对于确定现实世界中临床环境中系统性抗癌治疗的纵向变化至关重要。目的：这种回顾性队列分析的目的是通过将算法的输出与通过盲人手动图表审查获得的结果进行比较，验证和完善我们先前描述的开源批次算法。方法：我们使用结构化的电子健康记录数据和临床文件来识别500名接受转移性非小细胞肺癌治疗的成年患者，从2011年至2018年中，使用全身性抗癌治疗。我们将患者分配给训练（n = 350）和测试（n = 150），随机分裂与简单病例的总比例成正比：复杂病例（n = 254：246）。简单的病例是接受一批且没有维持疗法的患者；复杂的病例是接受多个批量和/或维持治疗的患者。算法变化，之后针对测试队列评估了精制算法。结果：对于简单的情况，将Lot算法和图表审查预定的16个不一致的实例降低为8个实例；在测试队列中，算法和图表审查之间没有不一致的态度。对于复杂的情况，算法的细化将不一致从68个实例降低到62个实例，其中37个实例在测试队列中。由于医学文献中缺乏精确的定义，无法客观地解决批次和维持治疗的不同定义和维持治疗的不同不一致领域。对收到一批批次的患者的批次算法输出和图表审查之间的百分比一致性为89％的预先置换，93％的后置量和93％的测试队列，而算法审查和图表审查之间的精确匹配的可能性随着越来越多的独特疗法的数量减少。结论：我们的发现确定了Lot算法和临床医生文档之间不一致的共同来源，提供了靶向算法改进的可能性。
基于机器学习的盲侧通道攻击PQC ...
摘要 - Kyber Kem，NIST选择的公共密钥加密和密钥封装机制（KEMS）的PQC标准已通过NIST PQC标准化过程进行了多种侧道攻击。但是，所有针对Kyber Kem划分程序的攻击要么需要了解密文的知识，要么需要控制密文的值以进行密钥恢复。但是，在盲目的环境中没有已知的攻击，攻击者无法访问密文。虽然盲目的侧通道攻击以对称的密钥加密方案而闻名，但我们不知道Kyber Kem的这种攻击。在本文中，我们提出对Kyber Kem的第一次盲侧通道攻击来填补这一空白。我们针对解密过程中点乘法操作的泄漏，以执行实用的盲侧通道攻击，从而实现完整的密钥恢复。，我们使用来自PQM4库的Kyber Kem的参考实现的功率侧渠道对攻击进行了实际验证，该kem在ARM Cortex-M4 MicroController上实现。我们的实验清楚地表明，在有适当准确的锤击重量（HW）分类器的情况下，我们提议的攻击仅在几百到几千个痕迹中恢复了全部钥匙的可行性。索引术语 - POST-QUANTUM密码学；盲侧通道攻击；凯伯；基于晶格的密码学；基于功率的侧通道攻击
POILIEVRE的反气候和反双重多样性政策
●尽管Poilievre拒绝透露他是否要保留联邦工业碳定价计划，但他的最高顾问之一（Jenni Byrne）暗示“税收税”包括工业碳定价。●作为支持石油和天然气行业快速扩张的承诺的一部分，Poilievre承诺将“为管道清理道路”和“支持南部，北，东，西部的管道”。 ●Poilievre不会致力于实现我们的巴黎协议减少目标。●Poilievre表示他将“绿灯绿色项目”，但他从未对艾伯塔省总理丹妮尔·史密斯（Danielle Smith）进行限制风和太阳能项目的举动。●他主张增加化石天然气出口的出口，声称它将减少全球温室气体排放[1]。●他与石油高管举办了一家私人，$ 1650/板的筹款活动。
利用光裂解酶在原子水平上阐明DNA损伤修复反应
这也使得直接在原子水平上研究酶反应的整个过程成为可能，为酶学的新领域打开了大门。这将是根据反应中间体的结构（即酶的真实活性状态）合理设计催化剂和药物的第一步。 出版信息 标题：在原子分辨率下可视化光裂解酶的 DNA 修复过程 作者：Manuel Maestre-Reyna*、Po-Hsun Wang、Eriko Nango、Yuhei Hosokawa、Martin Saft、Antonia Furrer、Cheng-Han Yang、Eka Putra Gusti Ngurah Putu、Wen-Jin Wu、Hans-Joachim Emmerich、Nicolas Caramello、Sophie Franz-Badur、Chao Yang、Sylvain Engilberge、Maximilian Wranik、Hannah Louise Glover、Tobias Weinert、Hsiang-Yi Wu、Cheng-Chung Lee、Wei-Cheng Huang、Kai-Fa Huang、Yao-Kai Chang、Jianh-Haur Liao、Jui-Hung Weng、Wael Gad、Chiung-Wen Chang、Allan H. Pang、Kai-Chun Yang、Wei-Ting Lin、 Yu-Chen Chang、Dardan Gashi、Emma Beale、Dmitry Ozerov、Karol Nass、Gregor Knopp、Philip JM Johnson、Claudio Cirelli、Chris Milne、Camila Bacellar、Michihiro Sugahara、Shigeki Owada、Yasumasa Joti、Ayumi Yamashita、Rie Tanaka、Tomoyuki Tanaka、Fangjia Luo、Kensuke Tono、Wiktoria Zarzycka、Pavel Müller、Maisa Alkheder Alahmad、Filipp Bezold、Valerie Fuchs、Petra Gnau、Stephan Kiontke、Lukas Korf、Viktoria Reithofer、Christian Joshua Rosner、Elisa Marie Seiler、Mohamed Watad、Laura Werel、Roberta Spadaccini、Junpei Yamamoto、So Iwata、Dongping Zhong、Joerg Standfuss、Antoine Royant、Yoshitaka Bessho*, Lars-Oliver Essen*, Ming-Daw Tsai* ＜杂志＞ Science ＜ DOI ＞ 10.1126/science.add7795 补充信息 [1] X射线自由电子激光器（XFEL）
热红外单幅图像去雾及盲图像质量评价
图像去雾是一种减少图像中雾霾、灰尘或雾气影响的方法，以便清晰地查看观察到的场景。文献中存在大量传统和基于机器学习的方法。然而，这些方法大多考虑可见光光谱中的彩色图像。显然，由于热红外光谱的波长较长，受雾霾的影响要小得多。但远距离观测期间的大气扰动也会导致热红外 (TIR) 光谱中的图像质量下降。在本文中，我们提出了一种为 TIR 图像生成合成雾的方法。然后，我们分析了现有的盲图像质量评估措施雾感知密度评估器 (FADE) 对 TIR 光谱的适用性。我们进一步全面概述了当前图像去雾的最新技术，并通过经验表明，许多最初为可见光图像设计的方法在应用于 TIR 光谱时表现得出奇的好。这在最近发布的 M3FD 数据集上进行的实验中得到了证实。
使用量子二分相关器的盲量子机器学习
分布式量子计算是一种很有前途的计算范式，可用于执行超出单个量子设备能力范围的计算。分布式量子计算中的隐私对于在存在不受信任的计算节点的情况下保持机密性和保护数据至关重要。在本信中，我们介绍了基于量子二分相关器算法的新型盲量子机器学习协议。我们的协议减少了通信开销，同时保护了不受信任方的数据隐私。我们引入了强大的特定于算法的隐私保护机制，其计算开销低，不需要复杂的加密技术。然后，我们通过复杂性和隐私分析验证了所提协议的有效性。我们的发现为分布式量子计算的进步铺平了道路，为量子技术时代的隐私感知机器学习应用开辟了新的可能性。