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World File Search System复杂性
复杂性的优点回报预测
*布莱恩·凯利（Bryan Kelly）在耶鲁大学管理学院，AQR Capital Management和Nber上。Semyon Malamud在瑞士金融学院，EPFL和CEPR，是AQR的顾问。kangy-ing周在耶鲁大学管理学院。我们感谢Cliff As-Ness的有益评论； Kobi Boudoukh;丹尼尔·邦西奇（Daniel Buncic）；詹姆斯·崔；弗兰克·迪博尔德； Egemen Eren; Paul Goldsmith-Pinkham；阿米特·戈亚尔（Amit Goyal）；罗恩·卡尼尔（Ron Kaniel）（讨论者）； Stefan Nagel（编辑）； Andreas neuhierl（铁饼）； Matthias Pelster（讨论者）； Olivier Scaillet（讨论者）；基督教施拉格（讨论者）； akos toereek; Hui Wang（讨论者）； Guofu Zhou（讨论者）； AQR，耶鲁大学，维也纳经济与商业大学，费城美联储，国际定居银行，纽约大学和EPFL的研讨会；和会议宏观金融社会的会议，亚当·史密斯资产定价会议，SFS骑兵北美会议，香港香港金融科技，AI和大数据商业大会，沃顿·雅各布斯 - 莱维会议，金融和经济学研讨会，关于金融和经济学研讨会，关于中国国际风险论坛，斯坦福大学的新领域，新领域，新领域。我们特别感谢Mohammad Pourmohammadi为我们的证明和技术条件提出了一些基本的改进。AQR Capital Management是一家全球投资管理公司，可能会或可能不采用本文所述的类似投资技术或分析方法。此处表达的观点是作者的观点，而不一定是AQR的观点。Semyon Malamud非常感谢瑞士金融学院和瑞士国家科学基金会的支持，授予100018_192692。我们已经阅读了《金融杂志》的披露政策，没有披露的意义上的冲突。
维度和复杂性类的结构
1。该点原理最近被用来证明分形几何形状的新定理，具有资源为基础的实例。这些实例是根据X的各个元素的相关资源结合的尺寸来表征语言集合X的资源X的维度，但前提是以前的资源绑定足以参数后者。因此，例如，EXP中语言X类的尺寸是根据x单个元素的相关p维度来表征的。2。每种≤Pm可用于P-选择性集合的语言都有p-dimension 0，并且此事实相对于任意甲骨文而言。结合了点对集合原理的资源有限实例，这意味着如果NP在EXP中具有正尺寸，则NP的quasipolynomial time选择性语言为≤pm-hard。
CS 331算法和复杂性
家庭作业协作可以与同学讨论作业，但最终，您必须能够独自编写解决方案并列出所有参与的名称。此外，这也是小组（2-3个人最大）的合作，每个人都为讨论做出了贡献。不允许听取他人的讨论（例如在线论坛）。可以（并鼓励）在ED上询问有关讲座和家庭作业澄清的问题，但请注意，请不要在与作业相关的公共帖子中揭示与ED讨论有关的公共帖子中的特定解决方案或方法，请在必要时使用私人帖子。
在部署零信任中的复杂性
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从元复杂性出发的量子密码学
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。）
解开商业秘密和人工智能的法律复杂性
随着生成式人工智能工具的广泛采用，一些评论员认为商业秘密法是保护创新的最佳手段。寻求商业秘密法来保护人工智能表面上很有吸引力。美国法院驳回了人工智能可能是专利发明或版权作品的唯一发明人或创造者的观点[1]，而生成式人工智能的各个方面可能难以克服专利资格、书面描述、实现和新颖性障碍。[2]相比之下，《保护商业秘密法》并不要求人类创造者：它将“所有者”定义为“拥有商业秘密的合法或公平所有权或许可的个人或实体”。[3] DTSA 还将“商业秘密”定义为广泛包括所有形式和类型的信息——只要它符合下面讨论的某些要求。[4]此外，商业秘密不需要预先披露或申请费用。但是，商业秘密法是否是保护公司生成性人工智能创新的万能解决方案？虽然商业秘密保护可能适用于所有形式的信息，但这种覆盖范围可能会使识别信息和任何后续盗用变得困难。此外，受保护的信息还必须受到公司“合理措施的约束，以保持此类信息的秘密性”，并且“从不为其他人所知，并且无法通过适当手段轻易确定，从而获得实际或潜在的独立经济价值，而其他人可以通过披露或使用信息获得经济价值。”[5] 这些要求也为保护设置了障碍，至少引发了人们对商业秘密法是否始终是保护这些创新的最佳工具的质疑。下面，我们将探讨对人工智能的要求并确定其特有的问题。所有形式的信息毫无疑问，商业秘密法目前为保护人工智能创新提供了一些好处，包括不需要人类参与秘密信息的创建。但即使是这种区别也需要进一步分析。尽管美国哥伦比亚特区地方法院去年 8 月在泰勒诉珀尔马特案中驳回了对人工智能的版权保护，但该案的独特之处在于，所谓的版权作品中没有人类的参与。[6]法院明确保留了以下可能性：
飞机系统复杂性和软件水平不断提高...
众所周知，碰撞记录器并不是机载记录数据的唯一可能来源。自 80 年代末以来，大多数机载电子装置和模块都具有内部非易失性存储器 (NVM)，可以记录故障/故障代码以供维护。从中央维护计算机 (CMC) 检索的数据是最高优先级的 NVM，因为它通常集中一组组件的状态信息。在高度集成的系统中，对 NVM 中故障/故障代码的存在/不存在的解释非常依赖于硬件/软件版本。建议对故障/故障代码日志的解释应一丝不苟，团队合作，包括调查机构、组件制造商、机身制造商和运营商代表。
复杂性、可靠性和设计 - IIASA PURE
人类工程学家和人因工程师传统上通过用设计不良的人机界面来“解释”机器操作员的错误来解决“错误”问题。他们主要关注重新设计此界面以提高系统可靠性。这是可以理解和可取的，但它往往会掩盖一个关键事实：即使使用设计最佳的人机界面，人为错误的概率在实践中也不能降低到零，当然，除非将有用输出率也降低到零。人类天生容易出错的根本原因之一是无法保持永久的集中注意力状态。潜意识的自主过程对于生物体的运作必不可少。心脏和肺部手术只是两个例子。四肢必须时不时地移动或抽搐，否则就会抽筋。眼睛必须偶尔眨一下以保持外部润滑，必须抓痒，必须清嗓子，等等。这些生物物理功能偶尔会干扰有意识的心理活动并导致注意力不集中。
人脑活动的时空复杂性结构
人脑在大型功能网络中运行。这些网络是整个大脑区域的时间相关活性的表达，但是全球网络属性与单个区域的神经动力学的关系尚不完全理解。在这里，我们表明大脑的网络架构与神经规律性的关键发作密切相关，可见为功能性磁共振成像信号中自发的“复杂性下降”。这些发作密切解释区域之间的功能连通性强度，弥补神经活动模式的传播并反映了年龄和行为的个体差异。此外，复杂性下降定义了神经活动，该神经活动表明，动态地塑造了大脑网络的连通性强度，拓扑结构和层次结构，并全面解释了大脑内已知的结构功能关系。这些发现描述了神经活动的原则复杂性架构 - 一个人类的“复杂组”，基于大脑的功能网络组织。
关于随机电路采样的复杂性和验证
关于随机电路采样的复杂性和验证A. Bouland，B。Fefferman，C。Nirkhe，U。Vazirani[Nature Physics 2018] [Arxiv：1803.04402] [ITCS 2019] [QIP 2019] [QIP 2019]