•具有语义安全性的公共钥匙加密•具有存在性不可原谅的安全性的公共键签名•带有模拟安全性的遗忘转移和MPC(无量子通信/长期量子内存)•P = NP量子敏感或不敏感,没有黑盒攻击“ P = np g = np g = np g = np gastum-natum cantum countum cancous”
函数积分问题是众所周知的,人们针对许多不同的设置和对函数规律性的假设进行了研究。许多求积规则是已知的,例如 Newton-Cotes 规则或高斯求积规则。对经典计算机上确定性和随机性设置下的积分复杂性的研究始于 1959 年,当时 Bakhvalov [1] 考虑了 H¨older 类函数。[2] 研究了 Sobolev 类函数。在 [3, 4, 5] 中也可以找到关于经典计算机上积分复杂性的结果。除了经典计算之外,在量子计算机上计算的研究也取得了进展。处理量子计算的首批基础著作之一是 Shor [6] 的作品,他提出了离散因式分解的量子算法。该算法在输入的位数方面具有多项式成本,并且尚无已知的经典算法具有此属性。量子计算的第二个里程碑式的工作是 Grover [7] 的数据库搜索算法,该算法表明,对于该问题,量子计算机比传统计算机的速度提高了二次方。量子计算的优势还体现在其他离散问题上,例如计算平均值、中位数和分位数,参见 [8, 9, 10, 11]。此外,在量子环境下研究了许多连续问题。第一个考虑连续问题的量子复杂性的工作是 Novak [12] 处理 H¨older 类函数的积分。Heinrich [13] 研究了 Sobolev 类中的积分。其他问题,如最大化、近似、路径积分、求解常微分方程、寻找根
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狄拉克和费曼是第一批理解作用量在量子力学中的作用的人。狄拉克的动机源于希望获得一种量子力学公式,其中时间和空间变量以类似的方式处理。让我提醒你,在量子力学的通常公式中,量子系统在初始时间被指定为在与哈密顿量和它们之间交换的一组完整算符的本征态中选择的某个状态。然后使用哈密顿量来查找系统在稍后时间 t 处于哪种状态。继续计算从 t 0 时的状态 S 0 到 t 时的状态 S 的跃迁幅度,等等。如你所见,时间在这个描述中起着核心作用,但对于相对论系统来说,人们会感到不安,因为即使最终答案是相对论不变的,理论的明显洛伦兹不变性也会丢失。因此,狄拉克开始寻找一种不以时间为核心的公式。为此,他回到了经典力学,那里有两种(类似的)描述:汉密尔顿的描述从头开始单独指出时间,而拉格朗日的描述则没有。具体来说,他寻找经典力学中 AF 的含义,目的是将其推广到量子力学。答案当然是已知的,作用量是正则变换的生成器,它将系统从一个时间带到另一个时间。因此,重新回忆一下正则变换是有益的:
摘要——人工神经网络的灵感来源于人类大脑和大脑中的神经元网络。信息通过神经突触连接从一个神经元处理并传递到另一个神经元。同样,在人工神经网络中,不同层的细胞排列并相互连接。神经网络内层的输出/信息被传递到下一层,最后传递到最外层,产生输出。外层的输入为内层的输出提供非线性,以便进一步处理。在人工神经网络中,激活函数非常重要,因为它们有助于学习和理解输入和相应输出之间的非线性和复杂映射。
我们引入了一种新的生成方法,用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度,以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位,它们继承了一个关键限制:生成的几何形状嘈杂且不受限制,从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题,我们提出了Geogen,这是一种新的基于SDF的3D生成模型,以端到端的方式训练。最初,我们将体积密度重新解释为签名距离函数(SDF)。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而,这些先验阻止了生成模型学习细节,从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题,我们使转换可学习,并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头,我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估,我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集,以克服现实世界数据集所面临的挑战,而实际数据集通常缺乏3D同意,并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明,与基于神经辐射场的先前发电模型相比,Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
但是,如果特定软件应用程序需要函数键F1-F12,则可以通过按FN + ESC来禁用多媒体功能。随后,可以通过按FN和相应的函数键来调用多媒体控制。例如,按下fn + f1静音音频。
本备忘录要求提供有关编制 2024 年秋季监管计划更新(“监管计划”)和联邦监管和放松管制行动统一议程(“议程”)的信息。监管计划和统一议程的发布是行政命令(“EO”)12866“监管规划和审查”1 规定的监管规划机制的关键组成部分,该机制由行政命令 13563“改进监管和监管审查”2 重申,并由行政命令 14094“现代化监管审查”3 修订。监管计划和议程为行政部门内拟议的监管行动提供了重要的公共通知和透明度。此过程突出了机构的优先事项,促进了规划和协调,并鼓励公众参与监管过程。
与COG和ADG方案中资助的人相比,在STG项目中使用了更多的几何形状,数学物理,微分方程和图理论,而离散的数学和随机过程在COG项目和数字理论中使用了更多的数学和随机过程,应用的数学和量子现场理论在ADG Projects
碱基调用是纳米孔测序分析中的一个重要步骤,其中纳米孔测序仪的原始信号被转换成核苷酸序列,即读取。最先进的碱基调用器使用复杂的深度学习模型来实现高碱基调用准确性。这使得碱基调用在计算上效率低下且耗费内存,成为整个基因组分析流程的瓶颈。然而,对于许多应用而言,大多数读取与感兴趣的参考基因组(即目标参考)不匹配,因此在基因组学流程的后续步骤中被丢弃,浪费了碱基调用计算。为了解决这个问题,我们提出了 TargetCall,这是第一个预碱基调用过滤器,以消除碱基调用中浪费的计算。TargetCall 的主要思想是在碱基调用之前丢弃与目标参考不匹配的读取(即脱靶读取)。 TargetCall 由两个主要组件组成:(1) LightCall,一种产生噪声读取的轻量级神经网络碱基调用器,以及 (2) 相似性检查,它通过将这些噪声读取与目标参考进行匹配,将每个噪声读取标记为在靶或脱靶。我们彻底的实验评估表明,TargetCall 1) 将最先进的碱基调用器的端到端碱基调用运行时性能提高了 3.31 倍,同时在保持目标读取方面的高 (98.88%) 召回率,2) 在下游分析中保持高准确率,以及 3) 与以前的工作相比,实现了更好的运行时性能、吞吐量、召回率、准确率和通用性。TargetCall 可在 https://github.com/CMU-SAFARI/TargetCall 获得。