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Jharkhand Gazette
d）“房屋”的意思是，包括屋顶或土地，建筑物或基础设施或其部分或其组合的任何区域，由分配许可证者提供了单独的仪表； e）“集体净计量”应意味着安排，即通过可再生能源系统或通过可再生能源系统收取的可再生能源系统或电池能量存储系统（BES）产生/注入的能量，通过净仪将网格导出到网格，并在相同的电力服务连接中调整了与供应量相同的电力服务连接（s）的导出能量。 f）“虚拟净计量”是指一个安排，从而使通过可再生能源系统收取的可再生能源系统或电池能量存储系统（BESS）产生/注入的全部能量从总计中导出到网格中，并导出能量的能源在同一发电机内部的电力服务连接（s）中调整了与供应量相同供应者区域内的电力服务的连接（s）
用于电子投票应用的实用量子指定的验证签名方案
摘要尽管大多数量子特征可以由指定的接收器验证，但它们与经典指定的验证者签名不匹配，因为不能有足够的模拟不可分割的签名。已提出了在电子投票和电子投标等特定环境中适应量子特征的，已经提出了几种量子指定的verifier signature（QDVS）方案。但是，实践中实施现有的QDVS方案仍然太复杂且不可行。在本文中，我们提出了一个实用的QDVS计划，而无需用于电子投票应用程序。它仅涉及基础量子密钥分布（QKD）的量子处理部分，以生成相关的键字符串，从而保护通信免受潜在的窃听器的影响。无需复杂的量子操作即可轻松，有效地在现有的QKD网络上部署所提出的方案。我们进一步表明，我们的QDVS方案满足了所需的主要安全要求，并具有针对多次常见攻击的能力。
数字化推动公平贸易
WFTO 是全面实践公平贸易的社会企业的全球社区和验证者。WFTO 成员遍布 82 个国家，所有成员都为边缘化社区服务。要成为 WFTO 成员，企业或组织必须证明他们在所做的每一件事中都将人和地球放在首位。WFTO 由其成员民主管理，这些成员是 1,000 多家社会企业和 1,500 家公平贸易零售商组成的更广泛社区的一部分。WFTO 同时关注社会企业和公平贸易。其担保体系是唯一专注于将工人、农民和工匠的利益放在首位的社会企业的国际验证模式。通过同行评审和独立审计，WFTO 验证成员是使命主导型企业，在其业务和供应链中全面实践公平贸易十项原则。一经验证，所有会员均可免费使用 WFTO 公平贸易保证产品标签。
接受ICV认证器的强制性标准
●未经卡塔尔能源公司事先批准，没有工作或外包给其他公司。●参加ICV认证面板会议，入职会议和培训研讨会。●遵循ICV认证指南，其中包括审计权和Qatarenergy或其任命的ICV审计师的工作文件的访问权，定期或在需要时进行。●遵守适用于ICV参与度的国际标准和地方法规（例如，IESBA，KYC，AML要求适用于卡塔尔州）。●在成为ICV认证者（1）月内获得Tawteen ICV证书。●在进行与ICV计划有关的所有活动时，在专业，道德和公正上采取行动。●根据本ICV认证指南的要求，对供应商进行了有能力，独立和公正的审查。●为供应商的潜在意识/培训讲习班做准备。●报告供应商不合规的任何实例。●遵守完成所需纠正措施（如果有）的设置截止日期。●被认为是有效实施ICV计划所必需的任何其他责任。
铅酸电池启用区块链的体系结构...
广泛使用铅酸电池（LABS）导致全球产生了数百万吨电池浪费。实验室废物包含关键和危险材料，对环境和人类健康产生有害的影响。最近，实验室的回收已经有效，但是发展中国家的电池收集效率不高，这导致非专业治疗和对非正式部门的这些电池的回收利用。本文提出了一个启用区块链的实验室构造，以确保采集和处理电池的真实，可追溯和透明的系统。利益相关者 - 现场制造商，分销商，零售商，用户和验证者（政府，域名专家，第三方专家等）。） - 通过区块链网络集成在圆环中。向所有利益相关者提供了移动应用程序用户界面，以易于采用。在地理区域制造和提供的电池以及电池末期的可回收材料被真实地追踪。该体系结构有望对电池制造商提高其扩展生产者的责任并支持负责任的消费和生产有用。
基因组学和人类遗传学年度评论 基因组测序在新生儿重症监护病房中的作用
遗传性疾病会破坏胎儿-新生儿适应过程中婴儿基因组的功能，是美国新生儿和婴儿死亡的主要原因。由于疾病的严重性、基因位点和等位基因的异质性以及重叠和多样的临床表型，新生儿重症监护病房的诊断性基因组测序需要开发方法来缩短周转时间并改善基因组解释。从 2012 年到 2021 年，31 项临床研究记录了一级快速或超快速全基因组测序的诊断和临床效用，通过经济高效地识别致病基因组变异，改变医疗管理，提出新的治疗策略，并改善预后。基因组诊断还可以预测父母和幸存的先证者的生殖复发风险。利用实施科学和质量改进，部署基因组学习医疗保健系统将有助于通过将基因组测序整合到最佳实践的新生儿重症监护中，降低新生儿和婴儿死亡率。
职位：LLMS无法计划，但可以帮助计划在LLM-Modulo框架中进行计划
我们认为，自动回归LLM本身不能进行计划或自我验证（毕竟是一种推理形式），并阐明了文献中误解的原因。我们还认为，LLMS应被视为通用近似知识源，这些知识源具有更有意义的角色，可以在模拟前端/后端格式翻译器之外的计划/推理任务中发挥作用。我们提出了LLM-Modulo框架的愿景，该框架将LLM的优势与外部模型的验证器结合在更紧密的双向交互制度中。我们将展示如何借助LLMS来启动驱动外部验证者本身的模型。我们还将争辩说，该LLM-Modulo框架不仅仅是简单地说明LLM和符号组件，而是提供了一种更好的神经符号方法，可以提供LLMS和符号组件之间的更严格的整合，从而扩展了基于模型的计划/推广方案的范围，从而扩展了对更灵活的知识，问题，问题，问题，问题，问题，问题和偏好的规定。
NQ 时尚纺织技术资格验证总结报告 2024
中心的验证活动组织得井井有条，大多数评估员都认为这是一次非常积极的体验。验证员看到了一些优秀的产品，这些产品在图案、面料和装饰方面表现出了高度的个性化和选择。评估员对识别构造技术并正确标记它们更有信心。明线缝制是一种可能造成困难的技术；如果一条缝线是使产品具有功能性的唯一缝线，那么这不应该被认定为明线缝制。如果缝线是装饰性的或提供额外的功能，那么它可以被归类为明线缝制。例如——如果一条带子被折叠并缝合，那么那条缝线就算作制作带子的一部分。如果带子的另一边也缝了，第二条缝线就是明线缝制。同样，如果在插入衬里后缝合了手提包的顶部，使手提包的外观更整洁，这就是明线缝制。大多数中心都很好地利用了评分网格，并提供了照片和详细的评论来支持他们的评分决定，这使得验证者能够准确地评估中心的判断。
微调中的增强学习价值
从第一原理的角度来看，基础模型微调（FT）的最强结果是通过相对较高的两阶段训练程序实现的。具体来说，第一次训练某些数据集上的奖励模型（RM）（例如，人类的偏好）在使用它作为向下流增强学习（RL）过程的一部分提供在线反馈之前，而不是通过离线最大可能性估计来直接优化数据集中的策略参数。实际上，从信息理论的角度来看，我们只能通过通过奖励模型来丢失信息，并且不能通过policy采样来培养任何新信息。为了解释这种差异，我们通过理论和经验镜头对RL的价值进行了几个假设。考虑到假设的考虑，我们找到了对解释的最大支持，即在具有一代验证差距的问题上，从偏好数据中学习相对简单的RM（验证者）的易用性结合在一起，再加上下游RL程序的能力，以便在线搜索范围（最佳）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围是最佳的。英尺
量子优势的密码学表征
量子计算优势是指存在一些对于量子计算来说很容易但对于经典计算来说很难的计算任务。无条件地展示量子优势超出了我们目前对复杂性理论的理解，因此需要一些计算假设。哪种复杂性假设对于量子优势是必要且充分的？在本文中，我们证明了当且仅当存在经典安全单向谜题 (OWPuzzs) 时，量子性低效验证者证明 (IV-PoQ) 才存在。据我们所知，这是第一次获得量子优势的完整密码学表征。IV-PoQ 是量子性证明 (PoQ) 的泛化，其中验证者在交互过程中是高效的，但之后可能会使用无限时间。IV-PoQ 捕获了以前研究过的各种类型的量子优势，例如基于采样的量子优势和基于搜索的优势。先前的研究 [Morimae and Yamakawa, Crypto 2024] 表明 IV-PoQ 可以从 OWF 构建，但从较弱的假设构建 IV-PoQ 仍未可行。我们的结果解决了这个悬而未决的问题，因为人们认为 OWPuzzs 比 OWFs 弱。OWPuzzs 是最基本的量子密码原语之一，它由许多比单向函数 (OWF) 弱的量子密码原语所暗示，例如伪随机幺正 (PRU)、伪随机状态生成器 (PRSG) 和单向状态生成器 (OWSG)。因此，IV-PoQ 与经典安全 OWPuzzs 之间的等价性强调，如果没有量子优势，那么这些基本密码原语就不存在。这种等价性还意味着量子优势是 OWPuzzs 应用的一个例子。除了承诺之外，以前没有 OWPuzzs 的应用。我们的结果表明，量子优势是 OWPuzzs 的另一个应用，它解决了 [Chung, Goldin, and Gray, Crypto 2024] 的悬而未决的问题。此外，它是 OWPuzzs 的第一个量子计算经典通信 (QCCC) 应用。为了展示主要结果，我们引入了几个新概念并展示了一些独立有趣的结果。特别是，我们引入了一个交互式（和平均情况）版本的采样问题，其中的任务是对两个量子多项式时间算法之间的经典交互获得的转录进行采样。我们表明交互式采样问题中的量子优势等同于 IV-PoQ 的存在，它被认为是 Aaronson 结果 [Aaronson，TCS 2014] 的交互式（和平均情况）版本，SampBQP ̸ = SampBPP ⇔ FBQP ̸ = FBPP 。最后，我们还引入了零知识 IV-PoQ 并研究了它们存在的充分必要条件。