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与无荡险密码学的应用同时无法区分性
无统治的密码学关注的是利用无关原则来构建否则不可能实现经典实现的加密原则。理解不统治的加密的可行性，这是一个关键的不统一的基础之一，满足普通模型中无法区分的安全性是该地区的一个主要开放问题。到目前为止，无统治加密的现有构造要么在量子随机甲骨文模型中，要么基于新的猜想。我们提出了一种新的方法来通过简化有关非本地量子状态歧视的新奇问题来进行无统治的加密方法：非沟通（但纠结）的玩家如何区分不同的分布而不是量子状态？我们将此任务同时称为状态。我们的主要技术结果表明，玩家无法区分每个接收独立选择的HAAR随机状态与所有接收相同HAAR随机状态的玩家。我们利用此结果在平原模型中使用量子解密密钥的首次构建不可吻合的加密可满足不合格性的安全性。我们还对单分隔符的加密和泄漏 - 弹性的秘密共享显示了其他影响。
与无荡险密码学的应用同时无法区分性
我们研究了一个关于非本地量子状态歧视的新颖问题：非沟通（但纠缠）的玩家如何区分量子状态的不同分布？我们将此任务同时称为状态。我们的主要技术结果是证明玩家无法区分每个受独立选择的HAAR随机状态与所有接收相同HAAR随机状态的玩家。我们表明，这个问题对不元在一起的密码学具有意义，该密码学利用了无关的原则来构建在经典上无法实现的加密原则。理解不统治的加密的可行性，这是一个关键的不统一的基础之一，满足普通模型中无法区分的安全性是该地区的一个主要开放问题。到目前为止，无统治加密的现有构造要么在量子随机甲骨文模型中，要么基于新的猜想。我们利用我们的主要结果来介绍在平原模型中使用量子解密密钥的不可区分性安全性的首次构建。我们还对单分隔符的加密和泄漏 - 弹性的秘密共享显示了其他影响。这些应用提供了证据，表明同时无法区分性可能在量子密码学上有用。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
东芝的 AI 质量保证方法
*1 通过对商用制冷和空调设备进行持续监测的氟碳泄漏检测系统指南 *2 截至 2021 年 12 月。适用于风冷热泵型热源设备（风冷冷水机组）。东芝开利株式会社的研究 [参考] 东芝开利株式会社新闻稿 https://www.toshiba-carrier.co.jp/news/press/220126/ [参考] 东芝 SPINEX 市场 https://www.spinex-marketplace.toshiba/ja/services/tccr-net
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