注意:• 现役人员:要报名参加 Space A 旅行,您必须处于休假状态:旅行时,您需要提供休假文件的副本 • 现役人员无人陪伴的家属:要参加 Space A 计划,您需要提供相应的已签名的 4 类或 5 类信函
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测试实验室的责任是确保任何要求的更改满足欧元NCAP的要求。如果实验室和制造商之间存在分歧,则应立即告知欧元NCAP秘书处以通过最终判决。实验室工作人员怀疑制造商干扰了任何设置,应警告制造商的代表,他们不允许自己这样做。还应告知他们,如果发生另一次事件,他们将被要求离开测试地点。
在经典密码学中,单向函数 (OWF) 是最小假设,而最近的活跃研究表明,OWF 不一定是量子密码学中的最小假设。已经引入了几个新的原语,例如伪随机幺正 (PRU)、伪随机函数状状态生成器 (PRFSG)、伪随机状态生成器 (PRSG)、单向状态生成器 (OWSG)、单向谜题 (OWPuzzs) 和 EFI 对。它们被认为比 OWF 弱,但它们仍然意味着许多有用的应用,例如私钥量子货币方案、密钥加密、消息认证码、数字签名、承诺和多方计算。既然没有 OWF 的量子密码学的可能性已经打开,该领域最重要的目标是为它们提供具体的实例。例如,在经典密码学中,有许多基于具体硬度假设的 OWF 实例,例如离散对数的硬度或带误差学习。通用原语的研究是由具体实例的存在所证明的。另一方面,在量子密码学中,这些原语的所有已知构造都仅来自 OWF。因此,我们有以下重要的未解决的问题:它们是否有基于某些不意味着 OWF 的具体难度假设的实例?理想情况下,这些假设应该是在密码学以外的其他背景下研究的假设。在本文中,我们通过证明 GapK 问题的量子平均难度意味着 OWPuzzs 的存在,给出了该问题的候选答案。GapK 问题是一个承诺问题,用于确定给定的位串是否具有较小的 Kolmogorov 复杂度。其量子平均难度意味着一个实例是从量子多项式时间可采样分布中采样的,并且没有量子多项式时间算法可以高概率地解决该问题。据我们所知,这是第一次基于似乎不暗示 OWF 的具体难度假设构建“微密码”原语。此外,这些假设在密码学以外的其他背景下进行了研究,特别是在元复杂性领域。(注:在准备这份手稿期间,Khurana 和 Tomer [KT24b] 上传了一项并发工作。)
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革,通过提高治疗方式的精确度,为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合,从战略角度出发,通过克服传统配方方法引发的挑战,挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用,从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南,本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息,我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析,而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词:人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024); DOI:10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文:Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野:人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024;15(3):1151-1157。支持来源:无。利益冲突:无