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説明ニューラル実現尺度：予測を教師信号とする日中集計によるボラティリティ予測
要約従来の高頻度ボラティリティ予測では、日中データを固定ルールで日次の実現尺度にまとめてから予測モデルに渡していました。本論文はニューラル実現尺度（NRM）を提案し、既存の日中寄与項を保持したまま、一様な加重を正で平均1に正規化された文脈依存の重みに置き換え、下流の予測目的で学習させます。Heston模擬と六種類の暗号資産の5分足データでは、多くの比較においてNRMが予測誤差を低減しました。
説明パブリックブロックチェーン上の完全準同型暗号は機微な診療相談を守れるか？セキュリティとプライバシーの評価
要約本論文は、完全準同型暗号（FHE）を用いてスマートコントラクトが暗号化データを保持し、契約ルールに基づいて復号する仕組みが、機微な医療相談を保護できるかを評価しています。著者はZamaのfhEVMとEthereum Sepoliaテストネット上に原型システムConfidentialCareを構築し、患者の症状はブラウザで暗号化され、許可された医師のみが復号できます。相談内容は保護された一方、公開のオンチェーンメタデータから受診の経路や時期などが判明し得ること、また許可された医師がデータを再共有できる問題が見つかりました。時間制限付きで取り消し可能な委任に設計を変えると再共有は防げたとされています。