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EIC加速器2024年10月 - 欧洲创新委员会
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由于空间磁场而引起的加速度噪声
点击转换率（CVR）估计是许多推荐收入业务系统（例如电子商务和广告）的重要任务。从样本的角度来看，典型的CVR阳性sample通常会经过曝光的漏斗→单击→转换。由于缺乏未点击样本的事后标签，CVR学习任务通常仅利用点击样本，而不是所有暴露的样本，即单击率（CTR）学习任务。然而，在在线推断期间，在相同的假定暴露空间上估算了CVR和CTR，这会导致训练和推理之间的样本空间不一致，即样本选择偏置（SSB）。为了减轻SSB，以前的智慧建议设计新颖的辅助任务，以使CVR学习在未单击的培训样本（例如CTCVR和反事实CVR等）上。尽管在某种程度上减轻了SSB，但它们都不关注模拟过程中模棱两可的负样本（未点击）和事实负面样本（单击但未转换）之间的歧视，这使得CVR模型缺乏健壮性。为了充分的差距，我们提出了一个新颖的合唱模型，以实现整个空间中的CVR学习。我们提出了一个负面样本差异模块（NDM），该模块旨在提供可靠的软标签，并具有将事实负面样本（单击但未转换）与模棱两可的负面样本（未敲击）区分开的能力。此外，我们提出了一个软对准模块（SAM），以使用生成的软标签的几个对齐目标来监督CVR学习。在Kuaishou的电子商务实时服务上进行了广泛的离线实验和在线A/B测试，验证了我们ChorusCVR的功效。
Adam N. Elmachtoub 通过连续时间选择均值 - 变化投资组合... 连续的时期学习，Q学习，后悔 通过Q- ... 的奖励定向分数扩散模型 索菲的星球和终止 收缩，扩散概率模型，离散化，... 财务中间和财务风险简介 国际法院的气候变化人物... 生物多样性金融 Justin S. Golub，医学博士，MS Christian Kroer - 简历 1816年至2001年，全世界民族国家的崛起 习惯持久性 酸试验：2025年的全球温度 raghav singal 辛西娅·拉什（Cynthia Rush）选定的出版物 全球变暖加速度：原因和后果 通过随机控制对扩散模型进行微调：... 全球变暖加速度：Hope vs Hopium 常见顺序学习的贝叶斯设计原理
Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）
超出对称方案的量子攻击中的二次加速
2位来自n个位块密码中，带有2个键的密钥，并在理想模型中具有安全性证明。我们证明了Bonnetain等人的OfflIne-Simon算法。（ASIACRYPT 2019）可以扩展到在量子时间e O（2 n）中攻击这种结构，在最佳的古典攻击中提供了2.5个量子加速。关于对称密码的量子后安全性，通常认为将密钥尺寸加倍是一种充分的预防措施。这是因为Grover的量子搜索算法及其衍生物最多只能达到二次加速。我们的攻击表明，可以利用某些对称结构的结构来克服这一限制。尤其是2xor-cascade不能用来加强对量子对手的块密码，因为它仅具有与块密码本身相同的安全性。
技术的蝴蝶效应：各种因素如何加速或
摘要本文探讨了技术奇异性的概念以及可能加速或阻碍其到来的因素。蝴蝶效应被用作一个框架，以了解复杂系统中看似很小的变化如何具有明显且无法预测的结果。在第二节中，我们讨论了可以加快技术奇异性的到来的各种因素，例如人工智能和机器学习的进步，量子计算的突破，脑部计算机界面的进展以及人类增强的进步以及纳米技术的发展以及纳米技术的发展和3D印刷。在第三节中，我们研究了可能延迟或阻碍技术奇异性的到来的因素，包括AI和机器学习中的技术局限性和挫折，围绕AI的道德和社会关注，及其对就业和隐私的影响，缺乏足够的投资，对研究和发展的投资，以及监管性的和政治的不稳定。第四节探讨了这些因素的相互作用以及它们如何影响蝴蝶效应。最后，在结论中，我们总结了所讨论的要点，并强调考虑蝴蝶效应在预测技术未来中的重要性。我们呼吁继续研究技术，以塑造其未来并减轻潜在风险。关键字：技术奇异性，蝴蝶效应，人工智能，复杂系统，量子计算。这个概念首先是由数学家和计算机科学家Vernor Vinge在1993年的文章《即将到来的技术奇异之处：如何在后人类时代生存》中引入的（Vinge，1993）。1-引言技术奇异性是一个假设的未来事件，其中人工智能超过了人类的智力，并具有递归的自我完善，从而导致技术进步的指数增长。从那时起，这一直是科学和技术社区中许多辩论和讨论的主题。技术奇异性的观念是基于这样的观念：随着人工智能变得更加先进，它最终将变得有能力提高自身，从而迅速提高其能力（Kurzweil，2005年）。这种自我完善可能会导致智力爆炸，在这种情况下，AI变得如此先进，以至于它超过了人类的智能，并能够解决问题并创造人类无法理解的创新。技术奇点的关键特征之一是加速回报的想法。这意味着，随着技术的提高，其进度率也会增加，从而导致其能力呈指数增长（Kurzweil，2001）。这可能会导致失控的效果，其中
博士职位 保护深度学习硬件加速器免受故障注入和侧通道攻击
在深度学习硬件安全环境中，有报道称 DNN 实现受到的本地和远程攻击越来越多 [3]。这些攻击包括利用功耗 [5–7] 或电磁 (EM) 辐射 [8–10] 的侧信道分析 (SCA) 攻击 [4]，以及故障注入 (FI) 攻击 [11–13]。SCA 攻击会破坏机密性，使秘密深度学习资产（模型、私有数据输入）得以恢复，从而危及隐私并通过模型逆向工程进行伪造；FI 攻击会破坏完整性，通过错误分类和受控行为改变预期性能，以及可用性，通过拒绝访问或降低质量或性能使系统变得无用 [14]。由于 AI 边缘设备的可访问性和暴露性更高，因此对它们发起的物理 SCA 和 FI 攻击尤其令人担忧。然而，这些攻击不再需要对目标进行物理访问，因为云端和数据中心采用 FPGA 也使它们成为可以通过软件触发的远程硬件攻击的目标 [15]。
在概率度量的空间上加速优化
基于梯度的优化方法的加速度是一个显着实用和理论上重要性的主题，尤其是在机器学习应用中。虽然已经有很多关注是在欧几里得空间内进行优化的，但在机器学习中优化概率度量的需求也激发了这种情况下加速梯度的探索。为此，我们引入了一种类似于欧几里得空间中基于动量的方法的哈密顿流量方法。我们证明，在连续的时间设置中，基于这种方法的算法可以达到任意高阶的收敛速率。我们用数值示例补充了发现。关键字：加速度方法，基于动量的方法，哈密顿流，瓦斯恒星梯度流，重球方法。
RIC Energy 助力 CEPYME500 2024 业务加速发展
在 RIC Energy，我们重申加强与其他公司、政府部门和利益相关者的合作的重要性，以巩固中小企业在国家生产模式转型中的作用。在 RIC Energy，我们将继续致力于培训和传播良好实践，使我们能够面对日益动态的环境，最大限度地提高我们的经济和社会价值。