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World File Search System伪随机的
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。
胎儿时期的语言经验塑造大脑
引言 人类婴儿习得语言非常容易。这一技能可能很早就开始了，甚至可能在出生前就已开始（1-5），因为听觉在妊娠 24-28 周时就已开始发挥作用（6）。宫内环境充当低通滤波器，衰减 600Hz 以上的频率（2,7）。因此，在经过低通滤波的产前语音信号中，单个语音会被抑制，但韵律，即语音的旋律和节奏，则会保留下来。胎儿已从这种产前经验中学习（5,8）：新生儿更喜欢母亲的声音，而不是其他女性的声音（1），并且更喜欢母亲在怀孕期间所说的语言，而不是其他语言（3）。出生后，婴儿开始接触全波段语音信号，到出生后第一年末（9-13 岁）他们就会对母语声音模式的细节感到熟悉。然而，哪些神经机制使发育中的大脑能够从语言经验中学习，这一点仍不清楚。在此，我们要问，语音刺激是否会诱发能够支持新生儿大脑学习的动态变化，以及这种调节是否特定于产前听到的语言。我们使用脑电图 (EEG) 在 10 个额叶、颞叶和中央电极部位测量了产前接触法语的新生儿（n = 49，年龄：2.39 天；范围为 1 至 5 天；19 名女孩）的神经活动，当时婴儿正在医院的摇篮里休息（图 1，A 和 B）。我们首先测量了 3 分钟的静息状态活动（沉默 1）。然后，让婴儿听三种不同语言的讲话——法语、西班牙语和英语，每段 7 分钟。最后，再次测量静息状态活动 3 分钟（沉默 2；图 1C）。语言的顺序是伪随机的，并在参与者之间保持平衡，因此 17 名婴儿听到法语，18 名婴儿听到英语，14 名婴儿听到西班牙语作为沉默 2 之前的最后一段。除了产前听到的法语之外，我们还选择了西班牙语和英语作为不熟悉的语言来测试产前经验的影响。西班牙语在节奏上与法语相似，而英语则不同（14）。从行为上讲，新生儿可以区分节奏不同的语言，即使