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基于ML的密码分析本质上有限吗？通过基于梯度的方法
鉴于机器学习的最新进展（ML），密码学界已经开始探索ML方法对新的密码分析方法设计的适用性。虽然当前的经验结果表现出了希望，但这种方法在多大程度上胜过classical classical cryptantrytic方法的程度仍然不清楚。在这项工作中，我们启动探索基于ML的密码分析技术的理论，尤其是为了了解与传统方法相比，它们是否从根本上限制了新的结果。虽然大多数经典的密码分析至关重要地依赖于处理单个样本（例如，明文 - 含量对），但迄今为止，现代的ML方法仅通过基于梯度的计算与样品相互作用，这些计算平均损失函数在所有样品上。因此，可以想象的是，这种基于梯度的方法本质上比经典方法弱。我们引入了一个统一的框架，用于捕获具有直接访问单个样本和“基于梯度的”的“基于样本”的对手，这些框架仅限于发出基于梯度的查询，这些查询通过损失函数在所有给定的样本上平均。在我们的框架内，我们建立了一个一般的可行性结果，表明任何基于样本的对手都可以通过看似基于潜在的基于梯度的对手进行模拟。此外，就基于梯度的模拟器的运行时间而言，模拟表现出几乎最佳的开销。最后，我们扩展并完善了模拟技术，以构建一个完全可行的基于梯度的模拟器（对于避免可行的可行的隐秘任务的不良开销至关重要），然后将其用于构建基于梯度的模拟器，该模拟器可以执行特定和非常有用的梯度方法。共同审议，尽管ML方法在多大程度上胜过经典的隐式分析方法仍然不清楚，但我们的结果表明，这种基于梯度的方法并非本质上受到其看似限制对所提供样品的访问的限制。
用于本质上稳定且可扩展的钙岩太阳能电池的多功能半导体配体设计
与当前的技术状态相比，美国能源部（DOE）提议向普渡大学提供联邦资金，以开发具有增强稳定性和电子特性的太阳能钙钛矿细胞。普渡大学将专注于将半导体配体（即与金属原子结合的分子）整合到细胞中。与技术的当前状态相比，配体将覆盖太阳能电池并提高设备内能量交换的能量转换效率和控制能量交换的方面，从而提高稳定性和能源效率。与项目相关的活动包括数据分析，计算机建模，概念设计工作，材料合成，表征，太阳能电池/微型模块制造和性能测试。
剖析本质上无序蛋白的生物物理学和生物学
大量证据支持蛋白质中本质上无序区域（IDR）在正常细胞功能和包括癌症在内的许多疾病过程中起关键作用[1]。尽管我们对IDR如何调节众多生物学过程（例如基因调节和细胞内信号传导）的理解有了很大的进步，但仍有许多空旷的问题和挑战。此外，IDR现在被广泛认为是生物分子冷凝物的驱动因素和调节剂，它们是无膜的亚细胞集线器，在活细胞中生化过程的动态分区中起重要作用[1]。突变已显示导致冷凝物的异常行为，导致细胞质中信号事件的失调以及细胞核中致癌转录程序的激活[2，3]。因此，迫切需要了解IDR的生物学功能的基础机械原理，并利用这些知识来针对其在疾病过程中的异常行为。
反事实公平本质上是人口均等
做出公平的决策对于在社会环境中合乎道德地实施机器学习算法至关重要。在这项工作中，我们考虑了著名的反事实公平定义。我们首先证明，满足反事实公平的算法也满足人口均等性，这是一个更简单的公平约束。同样，我们表明，所有满足人口均等性的算法都可以通过简单的修改来满足反事实公平性。总之，我们的结果表明，反事实公平性基本等同于人口均等性，这对于日益增多的反事实公平性研究具有重要意义。我们通过实证验证了我们的理论发现，根据三个简单的基准分析了三种现有的反事实公平算法。我们发现，在多个数据集上，两种简单的基准算法在公平性、准确性和效率方面都优于所有三种现有算法。我们的分析使我们正式确定了一个具体的公平目标：维护受保护群体内个人的秩序。我们相信，受保护组中个体的透明排序能够使公平算法更加可信。从设计上来说，两个简单的基准算法满足了这一目标，而现有的反事实公平算法则未能满足这一目标。
在工业用电介质上制造铜图案......
在 DLW 技术中，值得注意的是直接激光金属化 (DLM) 技术，该技术专注于精确选择和合成前体，用一定强度和脉冲持续时间的激光照射，导致化学反应并在表面形成金属微图案 [23,37,38]。例如，研究表明，DLM 可成功用于在玻璃和陶瓷表面制造铜、镍、金和其他金属基微图案 [39,40,41]。由于许多纳米材料的前体制备可能很复杂且耗时，DLM 方法的进一步发展导致找到了廉价、环保且易于合成的新型前体。研究表明，深共熔溶剂 (DES) 可能取代人们所寻求的前体，这种溶剂此前已被证明是分析化学中的有效萃取剂 [42] 以及电化学金属化的介质 [43]。
肽：解锁本质上无序蛋白的治疗潜力
围绕二鸟类蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白体（包括许多在健康和疾病中至关重要的人）都是IDP的，并且在整体或部分结构上都在结构上不稳定，假设其形状和形式取决于其细胞上下文。在隔离时没有固定结构，它们不适合经典的DrugdiscoveryMethods，而遗传序列则无法准确预测其结构特性。因此，寻找和开发靶向靶向和结合这些蛋白质的严格设计的药物的努力可能会失败。转化生物物理公司peptone正在改变这一切。通过结合实验性生物物理学，原子级别的应用程序，高性能超级计算（HPC）和机器学习（ML），Peptone可以解锁IDP的潜力，并开拓了NovelepelapeuticsAgainStthisEntthisEntthisEntthisEntthisenterelynewlelynewclass的潜力。
b'在全球范围内，可再生能源发电的利用受到电网中可存储能源的数量和持续时间的限制。这是实现深度脱碳电网的主要瓶颈，深度脱碳电网不仅要使可再生能源的渗透率超过 80%，而且对于长期遏制全球变暖和实现气候目标也是必要的。这个问题可以通过部署长时储能来解决，长时储能本质上是指可以长时间存储能源的系统。PTR 认为放电时间超过 8 小时的系统就是 LDES。在这篇介绍性文章中，我们将讨论有前景的 LDES 技术，包括抽水蓄能、液态空气储能、压缩空气储能、飞轮储能、热能储能、氢能储能和电池储能。'
b'在全球范围内，可再生能源发电的利用受到电网中可存储能源的数量和持续时间的限制。这是实现深度脱碳电网的主要瓶颈，深度脱碳电网不仅要使可再生能源的渗透率超过 80%，而且对于长期遏制全球变暖和实现气候目标也是必要的。这个问题可以通过部署长时储能来解决，长时储能本质上是指可以长时间存储能源的系统。PTR 认为放电时间超过 8 小时的系统就是 LDES。在这篇介绍性文章中，我们将讨论有前景的 LDES 技术，包括抽水蓄能、液态空气储能、压缩空气储能、飞轮储能、热能储能、氢能储能和电池储能。'
在本质上合并 - 能量服务 -
能源效率对于努力到清洁能源，到2050年之前实现净零碳排放量并将平均全球温度升高到本世纪初的平均平均温度升高至1.5°C是至关重要的。能源效率是减少满足巴黎协议目标所需的碳排放量的40％的成本效益手段。截至2018年，有7.89亿人无法获得电力，28亿毫无访问，没有清洁烹饪，并且由于无法获得冷却，因此有超过10亿的高风险。我们进入十年的行动，到2030年实现通用的能源通道，并随着实现可持续发展目标7（SDG 7）所需的能源效率而取得了进步。各国需要提高财务，技术和政策承诺，以缩小这些差距。
研究文章从高通量制造的本质上可拉伸铅锆石钛酸弹性体
由薄，柔软，可拉伸的设备制成的电子皮肤，可以模仿人类的皮肤并重建触觉和感知，为假体传感，机器人技术控制和人机界面提供了巨大的机会。薄片设备的高级材料和力学工程已被证明是启用和增强各种电子皮肤的灵活性和可伸缩性的效果途径；但是，由于现有制造技术的限制，设备的密度仍然很低。在这里，我们报告了一个高通量的一步过程，用于对电子皮肤的传感器密度为25传感器/cm 2的大型触觉传感阵列，其中传感器基于本质上可拉伸的压电铅锆钛酸钛酸（PZT）弹性器。以均匀性和被动驱动方式的PZT弹性体传感器阵列可实现高分辨率触觉感应，简化数据采集过程并降低制造成本。高通量制造工艺提供了一个通用平台，用于将本质上可拉伸的材料集成到大面积的高区域，高设备密度软电子设备，用于下一代电子皮肤。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。