XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System私密
校园地图 4-4-2022 p
剧院（州立剧院） 音乐厅 音乐（竞技场剧院） 国王厅 大学学生会广场 大学学生会 金鹰大学图书馆 休闲场所 美术 罗纳德·H·西尔弗曼美术馆 体育（体育馆） 工程与技术 先进材料与制造实验室 学生服务大楼 生物科学 学生健康中心 辛普森塔 萨拉萨尔厅 辛普森附楼 职业中心/参与、服务和公共利益中心 体育场（杰西·欧文斯田径场） 洛杉矶足球俱乐部表演中心 LACHSA 公司庭院 里德球场 网球场/篮球场 斯特恩马萨诸塞州高中 拉克雷茨厅 詹姆斯·M·罗瑟厅 勒克曼剧院 勒克曼美术馆 私密剧院 安娜·宾 阿诺德儿童中心 一期住房 二期住房 金鹰公寓 电视、电影和媒体中心 赫兹伯格-戴维斯法医科学中心 公共安全/停车服务 欢迎中心 加氢站 徐荣祥生物科学创新中心 南村（宿舍楼）
量子计算对密码安全的影响
量子计算是计算机工作方式的重大变革，它有望比传统系统快得多。这项新技术既带来了巨大的好处，也带来了巨大的问题，尤其是在加密安全措施方面。经典加密算法（如 RSA 和 ECC）依赖于某些数学问题很难解决的事实，例如离散对数和整数分解。量子算法（如 Shor 算法）可以快速解决这些问题。正因为如此，可扩展量子计算机的发展对当今广泛使用的加密方法的基本安全性构成了威胁。这篇简短的摘要介绍了量子计算对加密安全性的重大影响。它研究了量子算法造成的安全漏洞，并强调了找到后量子密码学 (PQC) 答案的重要性。PQC 希望制作无法被量子攻击破解的程序。这将确保在由量子计算机驱动的世界中，数字交互仍然是私密、安全和真实的。此外，切换到 PQC 还会带来很多问题，例如实施算法、确保它们都相同以及让人们在许多不同的技术环境中使用它们。摘要讨论了旨在标准化和实施 PQC 的当前研究项目和外国合作伙伴关系。它强调了提前规划以降低未来风险的重要性。
夏季主题 div>
欢迎参与2024 IEEE夏季主题会议系列（SUM），并在开关和计算中与光子学共同置于（PSC 2024）！夏季主题是由IEEE Photonics Society组织的主要会议。其主要目标是探索在光子学广泛领域的研究和技术的新兴领域。会议格式是特殊的，因为它在三天的私密度假胜地环境中吸引了全球知名的专家和技术领导者，在这里进行谈判和引人入胜的讨论以及令人难忘的网络活动。今年，夏季主题是首次与开关和计算（PSC）会议的光子学共同置于。通过结合这两个精品式风格的会议，我们希望扩大技术计划，并提供机会参加有关新主题的演讲，以开放新的研究机会！今年的夏季主题位于巴巴多斯（Barbados）惊人的环境中，巴巴多斯（Barbados）拥有丰富的历史，文化，特殊美食，当然还有令人惊叹的海滩环境。我们希望您计划额外的时间在这个杰出的岛屿地点度过，以探索其所有美女。从历史上看，会议包括四到七个主题，每年的主题和组织者都是全新的，这使技术内容保持新鲜。今年选择的主题是：
增强医疗保健中的网络安全：机器学习和深入学习策略用于医学事物的入侵检测
摘要：物联网越来越多地用于医疗保健中，从而导致医学事物的迅速增长。该技术极有帮助监测患者并收集数据进行治疗。但是，这种技术组合也引入了重大的安全威胁，尤其是侵入医学事物（IOMT）系统的风险。本文评估了机器学习和深度学习如何改善IOMT的入侵检测系统。本文回顾了当前在入侵检测系统（IDS）中使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的使用，重点是检测IOMT中异常活动及其有效性的系统。通过比较传统和较新的模型，例如PCA-GWO混合模型，这项研究强调了设计和改进模型以识别安全威胁的重要性。研究发现，尽管ML和DL为检测入侵提供了强大而有效的解决方案，但它们还面临计算需求，数据收集和隐私方面的挑战，并使模型易于解释。进一步的研究可以帮助改善这些领域，包括最佳算法，收集数据的法律方法以及使用高级加密和联合学习，以平衡效率与隐私。本文得出结论，优化的ML和DL技术可以大大提高IOMT的安全性，从而确保关键的医疗数据保持完整和私密。
参展商招股说明书
参展商的招股说明书！应用的超导教育基金会（ASEF）邀请您的公司在2024年应用超导性会议上展出，该会议被认为是超导社区中个人的首选会议。ASC 2024将于9月1日至6日在2024年在美国犹他州盐湖城举行，在盐宫会议中心举行。无数的技术和特别会议将通过最新的科学和技术发展更新超导社区中的科学家和工程师。会议将包括全体会议，口头和海报会议以及各种社交活动。将在同一设施的盐宫的技术会议上共同举行一个主要的超导性展览。专业展览于下午2:15开始。在9月2日星期一，下午12:45结束9月5日星期四。将于9月2日星期一举行欢迎和参展商的招待会。ASC 2024展览将展出大量令人兴奋的展览公司，这些公司包括与超导性领域以及其他相关领域有关的产品制造商和服务提供商。这是一个杰出的机会，可以在私密的环境中向精致的受众群体展示您公司的最新产品，服务和技术。展览为您的公司提供了与工业，大学以及参与为其公司和机构做出购买决策的私人和政府实验室一对一互动的宝贵机会。
农村供水、卫生和个人卫生改善部门发展计划：性别评估和行动计划
大约22%的五岁以下儿童发育迟缓，腹泻是营养不良的主要原因。月经、卫生和家庭护理仍然是一项重大挑战。难以获得性别包容性的卫生设施，限制了妇女和女童在安全私密的环境中卫生地处理月经的能力。此外，与月经有关的禁忌使女孩无法上学，损害了她们的前途。由于学校缺乏足够的女厕所，露天排便的现象依然存在。水和卫生活动是传统上由妇女从事的无偿工作之一。这些护理负担阻碍了妇女和女童继续接受教育以及参与生产和休闲活动的机会。照顾生病的家庭成员占用了妇女的日常生活时间，增加了妇女的双重负担。妇女和女童要花12.5% 的时间用于护理，是男性1.3% 时间的10 倍。 b 由于村庄就业机会很少，项目筹备小组在 2023 年进行的焦点小组讨论发现，妇女通常在收获季节为较富裕的农户工作，以换取微薄的工资。与男性不同，由于照顾家庭的责任，妇女几乎没有机会外出工作。因此，女性摆脱贫困的可能性低于男性。贫困使得家庭和家庭难以建造改进的卫生设施。上丁省在获得卫生服务方面的情况最差，因为其 48% 的人口露天排便，其次是柏威夏省 (47%) 和桔井省 (39%)。
区块链技术实现有效的组织治理
区块链技术可以改变目前大多数事物的工作方式。web3 和区块链的革命性力量可以创造奇迹。快速去中心化可以产生巨大的协同效应。随着系统的个性化和参与度的提高，预测数字宇宙的未来变得更容易。这肯定会产生比云更开放、更透明、更安全的数据。它在房地产智能合约中的应用令人钦佩。在这里，房地产（资产）买卖的历史是可追溯的，在处理此类房产的所有权问题方面大有帮助。在医院管理中使用该技术来存储患者记录、病理记录和医疗记录是一场伟大的革命，可以使记录更加私密和安全。在教育系统中，如果使用区块链技术上传成绩单和记录，它可以被证明对成绩单和记录的验证有很大帮助。在这里，您可以参考但不能篡改记录，因为它存储在不同的计算机上。因此，研究表明，它如何通过提高安全性和信任度在财产记录、政府记录、众筹管理中发挥作用。一些例子谈到了它在选举投票系统中的使用，其中区块链技术（在非洲使用）具有去中心化记录的特点，使得操纵是不可能发生的。它的加密功能有助于保护数据，并使用“哈希”逻辑地和系统地跟踪数据。该技术的跟踪功能使查找和纠正供应链中的质量问题变得非常容易。
国会记录
祈祷牧师克拉克·博瑟（Clark Bosher），德克萨斯州柳树公园（Willow Park）的柳树公园浸信会教堂（Willow Park Baptist Church）提供了以下祈祷：我们的父亲，我们对今天聚集在这里的特权，以及我们对您的儿子，活着的主耶稣基督，上帝的上帝，是世界希望的，我们对我们有多么感谢。我们很感激，上帝，我们可以承认我们的罪过，并知道，上帝，我们不能拯救自己，上帝，我们可以求助于你的儿子，主耶稣。他说，任何人都应呼吁耶和华的名字得救，我们感谢您。上帝，我们如何感谢您的私密，即我们认识他是我们生命的拯救和主的主，而上帝生活在一个我们自由的国家中。上帝，我们是自由的，因为男人和女人在世界各地，为自由，上帝，战斗和生活与死亡，以便上帝，我们可以在我们的生活中拥有这样的人。上帝，我今天如何祈祷你会保护我们的军队。我祈祷你祝福世界各地的那些男人和女人，他们会知道您的恩宠，他们会知道您的祝福。上帝，对于组成我们国会的男人和女人，您会把手放在他们身上。您说，如果有人缺乏智慧，让他问上帝，将所有人献给所有人，所以，上帝，你会给他们智慧吗，你会给他们你的恩宠吗？上帝，您会让他们知道生活的开始以及在哪里结束的地方，上帝，谁是生命的赐予者，那就是你。上帝，我今天祈祷，上帝，您会帮助我们知道您的话语说遭受了小孩子来
基于健康的代理歧视、人工智能……
保险公司和雇主通常出于经济动机而歧视那些未来更有可能承担医疗费用的人。尽管如此，许多联邦和州法律仍试图限制这种基于健康的歧视。例子包括《怀孕歧视法案》（PDA）、《美国残疾人法案》（ADA）、《就业年龄歧视法案》（ADEA）和《遗传信息非歧视法案》（GINA）。但本文认为，当雇主或保险公司依靠机器学习人工智能（AI）来指导他们的决策时，这些法律无法可靠地防止基于健康的歧视。归根结底，这是因为机器学习人工智能本质上是结构化的，可以识别和依赖代理特征，这些特征可以直接预测它们被编程为最大化的任何“目标变量”。由于员工和被保险人的未来健康状况实际上直接预测了雇主和保险公司无数表面上中立的目标，因此机器学习人工智能往往会产生与基于健康相关因素的故意歧视类似的结果。尽管《平价医疗法案》（ACA）等法律可以通过禁止所有未经事先批准的歧视形式来避免这种结果，但这种方法并不广泛适用。让问题更加复杂的是，几乎所有开发“公平算法”的技术策略在涉及基于健康的代理歧视时都行不通，因为健康信息通常是私密的，因此不能用来纠正不必要的偏见。尽管如此，本文最后还是提出了一种新的策略来对抗人工智能基于健康的代理歧视：限制公司使用与健康相关因素有很强可能联系的目标变量来编程人工智能的能力。
Cox 人工智能服务供应商政策
• 供应商必须对其使用 AI 保持透明。供应商应在使用或向 Cox 提供任何 AI 服务或为其利益提供 AI 服务之前向 Cox 披露并获得 Cox 的书面批准。供应商应明确向 Cox（以及任何其他相关方）表明，任何数据或内容是由生成 AI 服务根据 Cox 提供的任何数据或输入生成的。供应商应在将任何 AI 纳入 Cox 的任何可交付成果或工作产品之前向 Cox 披露并获得 Cox 的书面批准。供应商应提供 Cox 要求的有关 AI 服务的任何信息或文件，包括其提供商、方法、限制和风险，以及供应商自身有关使用 AI 的任何政策。• 供应商不得使用 Cox 数据来训练 AI 模型。供应商不得使用或允许使用 (i) 任何考克斯的数据或内容或 (ii) 来自考克斯客户、员工或运营的数据或内容（包括前述产生的输出），来训练、微调或验证任何生成式人工智能或大型语言模型，除非考克斯在双方的书面合同中明确授权。• 供应商应为任何考克斯数据提供私密且安全的解决方案。供应商应提供专用于考克斯的人工智能服务的安全实例。如果使用考克斯的机密、专有或个人数据，供应商应为考克斯数据提供私密、隔离的实例，不得与其他客户或实体共享。• 供应商应保护考克斯的数据。供应商应根据双方协议中的数据安全标准和适用法律法规，保护人工智能服务生成、处理、存储或传输的任何数据或内容的机密性、安全性、完整性和可用性。• 供应商应确保其生成性人工智能服务提供高质量、高性能的输出和功能。这包括但不限于，供应商应有适当的控制和程序，以确保服务生成的任何数据或内容准确、可靠、相关且适合预期目的和受众。• 供应商全权负责提供合法和合乎道德的解决方案。供应商应确保任何人工智能服务符合适用法律法规，包括与知识产权、隐私、消费者保护和人权相关的法律法规。供应商不得将任何人工智能服务用于高风险活动，包括存在死亡、人身伤害或严重物理或环境损害风险的活动。供应商不得使用生成性 AI 服务创建或传播任何虚假、误导、欺骗、有害、冒犯、诽谤、歧视、冒充任何个人或实体或其他非法或不道德的数据或内容。• 供应商应遵守其第三方 AI 模型或服务的所有许可要求。供应商应充分披露与此相关的所有相关信息和文件。• Cox 拥有生成的输出。Cox 拥有使用任何生成性 AI 服务生成的输出的所有权利、所有权和利益。如果这不会作为上述第一点中提到的披露的一部分发生，供应商应提前通知 Cox。供应商未能遵守本政策，构成对供应商与考克斯协议的重大违反，除任何其他可用权利或补救措施外，考克斯还有权终止此类服务或合同而不受处罚。考克斯保留随时监控、审计和核实供应商是否遵守本政策的权利。