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在20.11.2024，根据艺术规定。27 para。（2）法律编号。132/2016关于国家诚信局（以下简称 - 法律编号。132/2016）和点1和5的ANI命令。 46 of 09.09.2024通过电子发行系统被随机分发，以验证，由卡胡尔地区检察官的检察官Viorica Marga夫人提交了2023年的财富和年度个人利益。 完整性检查员指出，根据Art。 27 para。 （1）和（2）法律编号。 132/2016，验证财富和个人利益声明的验证包括验证声明主体提交陈述的提交，验证遵守陈述形式的遵守情况以及验证违反法律制度的违反法律制度的宣布和个人利益的行为。 根据风险因素，腐败因素，宣言主题的脆弱性以及诚信委员会批准的标准，每年检查的财富和个人利益的陈述每年被随机确定。 由于诚信检查员对个人财富和利益的数据进行了反位，并由Viorica Marga主题指示的数据在2023年的财富和个人利益宣言中所指示的数据发现，该宣言在法律术语中提交的主题是在2023年11月2013年提交的宣言和个人利益的宣布和个人利益的主题。它。1和5的ANI命令。46 of 09.09.2024通过电子发行系统被随机分发，以验证，由卡胡尔地区检察官的检察官Viorica Marga夫人提交了2023年的财富和年度个人利益。完整性检查员指出，根据Art。27 para。（1）和（2）法律编号。132/2016，验证财富和个人利益声明的验证包括验证声明主体提交陈述的提交，验证遵守陈述形式的遵守情况以及验证违反法律制度的违反法律制度的宣布和个人利益的行为。根据风险因素，腐败因素，宣言主题的脆弱性以及诚信委员会批准的标准，每年检查的财富和个人利益的陈述每年被随机确定。由于诚信检查员对个人财富和利益的数据进行了反位，并由Viorica Marga主题指示的数据在2023年的财富和个人利益宣言中所指示的数据发现，该宣言在法律术语中提交的主题是在2023年11月2013年提交的宣言和个人利益的宣布和个人利益的主题。它。同时，在分析了在2023年宣布财富和个人利益中包含的数据之后，与通过访问的状态信息资源获得的信息佐证了，发现了差异
代数研讨会-Bilkent数学部
摘要：此演讲探讨了DeepSeek R1的数学基础，DeepSeek R1是一种专为复杂推理而设计的模型。与传统的监督精细调整不同，DeepSeek R1相对政策优化（GRPO）是一种新的方法，可以稳定近端政策优化（PPO），而没有批评家。GRPO通过将问题解决为顺序的步骤来增强思想链推理。我将分析其理论属性和对推理驱动的强化学习的影响。
结构化种子的本地伪和发电机及其应用
pseudorandom发电机（PRG）是将n位映射到m（n）> n位的函数，因此没有多项式时间算法可以将其输出与随机M -bit String区分开。局部伪和生成器（本地PRG）是伪内生成器，可以从恒定数量的输入位计算每个输出位（也就是说，它们属于复杂性类NC 0）。在Cryan和Miltersen的工作中首次研究了本地PRG的存在[CM01]。Applebaum，Ishai和Kushilevitz [Aik04，aik08]的工作表明，NC 0中具有弹性伸展的伪随机的生成器（M = n + O（n））存在于广泛相信的标准假设中，因为PRG与sublinear straption相关的hardistion（例如，诸如异常的差异）（或散发性），以及不足的差异，或者是置换的。 “稀疏生成”的线性代码针对线性拉伸M =θ（n）的PRG情况。近年来，已经证明存在具有多项式伸展的局部伪和发电机（M = n 1+εε，对于某些常数ε> 0）已被证明可以享受各种应用，范围从具有恒定的计算架空开销[IKOS08]的安全计算[IKOS08]，无法可见的性能，无法可见的性obfusca-tion [JLS21，jls21，jls21，jls2222] + 17，BCM + 24]，公共密钥加密[BKR23]和Sublrinear Secure Computitation [BCM23]，以扩展到密码学领域的应用程序，例如学习硬度[DV21]。Consequently, the existence of polynomial-stretch local PRGs and the cryptanalysis of existing candidates has been the subject of many works [Gol00,MST03,BQ09,App12,OW14,CEMT14,App15,ABR16,AL16,LV17,CDM + 18, AK19，OST19，Méa，YGJL21，Méa22，üna23b，dmr23，üna23a]。所有现有的候选者都建立在最初建议的[GOL00]中建议的设计，该设计适用于种子碎特的恒定尺寸子集上，其中选择了子集以形成足够扩展的均匀均匀均匀超图的超匹配。
伪源性的保护建议（...
范围非常限制。范围和数量都严重下降，并有望在持续的威胁（威胁物种科学委员会（TSSC）2013a）下继续下降。在2017年1月，野外的成年人口估计少于50个人，占用面积（AOO）估计为1 km 2（Hunter等人。2018），代表过去三代人（21岁）的地理分布减少99％。数量和地理分布的严重下降是由Batrachochytrium dendrobatidis真菌（以下简称“ Chytrid Fungus”）引起的。在没有目标干预的情况下，预计下降将继续下降。该物种具有高度的栖息地特异性，发生在七个位置，估计发生的（EOO）为60 km 2，AOO为1 km 2（Hunter未发表的数据，2012年在TSSC 2013a中引用）。现在在野外发生SCF的大多数区域都是重新引入地点（Hunter等人2018）。
量子伪随身和经典复杂性
伪随机性是复杂性理论和密码学中的关键概念，捕获了似乎随机与计算结合的对手的概念。最近的作品将计算伪随机性的理论扩展到了量子对象，特别关注类似于HAAR度量的量子状态和单一转换[JLS18，BS19，BFV20]。ji，liu和song [jls18]定义伪兰态（PRS）合奏，为量子状态的一个钥匙家族{| ϕ k⟩}k∈{0，1}κ，从集合中的状态可以在κ中产生。从多项式的许多副本中，ϕ k⟩。他们还定义了一个伪和统一转换（PRU）的集合，就像一组有效实现的单一转换，这些变换在计算上与HAAR量度无法区分。这些定义可以分别视为伪元发生器（PRGS）和伪andom函数（PRFS）的量子类似物。然后，作者提出了假设存在量子安全单向功能的PRSS的结构，并且还为他们猜想的PRU提供了候选PRUS的结构。已知伪随机状态和统一的几种应用。PRS和PRS在量子算法中很有用：在需要与HAAR度量近似的计算应用中，PRS和PRU可能比T -deSigns更有效，这些设计与HAAR度量相似的信息理论近似与T -Chise Indepen -dent -dent的功能相似。1此外，可以使用PRS和PRU（包括量子货币计划，量子承诺，安全的多方交流，一次性的数字签名，某些形式的对称对称性键加密等[JLS18，AQY22，AQY22，MY22B，BCQ23，My223，My23，My233）来实例化多种加密原始。最后，Bouland，Fe Q e Qulan和Vazirani [BFV20]在ADS/CFT对应关系中与所谓的“蠕虫孔生长悖论”之间建立了基本联系。
伪科学的意识综合信息理论
媒体报道始于公共活动，大规模对抗协作的作者分享了他们的发现，这些发现被报道为经验测试，并部分支持IIT 1-5。此消息在预印本之前直接传达给记者和公众1,2，因此在同行评审之前。这些实验似乎由不同实验室的大批学员巧妙地执行。然而，通过设计，研究仅测试了某些理论家做出的一些特质预测，这些预测与IIT 3,6,7的核心思想在逻辑上并不相关，因为其中一位作者本人也承认8。因此，这些发现并不支持该理论本身实际上经过有意义测试的说法，或者它具有“主导”，“良好的”或“领先”状态1-5,8。不幸的是，这种重要的细微差别在媒体报道1-5中丢失了。在科学界9-11中也质疑了这些主导地位的主张，但在6,8,12-16年中，IIT的支持者反复向公众广播。
机器人teleperation的伪热接口
机器人远程操作涉及远程驾驶和操纵机器人系统，这特别适用于敌对的环境。但是，情况意识（SA）构成了远程植物学的主要挑战[9]。操纵物体时，人类会感知触觉。触觉反馈在人们与远程环境互动（例如，在机器人的远程流动中）互动或在虚拟环境中提供更多沉浸式体验时，一直发挥着重要作用，而人类没有可能在本地触摸的可能性。通过使用多模式反馈（主要是视觉）和探索大脑的能力和局限性，可以将伪助记术视为每一个CE的一种触觉幻觉[11]。通过介绍映射到用户动作的伪热技术技术（PHT）的微妙细微差别，允许模拟虚拟触觉和牙龈感觉，而无需将触觉设备附加或应用于身体而引起。通过多模态模拟的感觉效率感知到这些这些，例如通过视觉和听觉效率或体现的隐喻。近年来，伪热疗文献发表的研究工作的数量不大，模拟了更多的技术和新的应用领域，主要集中于扩展现实和空中互动[16]。作者考虑进一步探索这些PHT，特别是组合多模式的技术，以改善机器人远程操作，在远程车辆驾驶，对象操纵，SA和协作任务中。据最佳作者所知，在很大程度上尚未探索PHT进行机器人远程操作，但[13]例外[13]呈现合规性并协助手术远程操作任务。
植入传感器的神经刺激伪像去除伪像改善了信号清晰度和电动机的解码
随着对可靠和多功能控制的假肢的需求增加，肌电模式识别和植入传感器的最新进展已被证明具有很大的优势。另外，可以通过刺激残留神经来实现假体的感觉反馈，从而可以对假体进行闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图（EMG）信号中的干扰伪影，从而恶化假体的可靠性和功能。在这里，我们实施了两种实时刺激伪影算法，模板减法（TS）和ε范围的最小平均正方形（ε-NLMS），并研究了它们在植入了两种经过植入的具有神经奶酪的经过跨乳液中的植物和实时的肌关系中的性能和实时的肌肌摄影。我们表明，这两种算法都能显着提高信号 - 噪声比（SNR）和totifact-prount的EMG信号的图案识别精度。此外，两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了能够多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假体的进步。
