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后量子密码学的形式化验证
在历史上的大部分时间里，密码方案的安全特性都是通过手写安全证明来证明的。然而，密码学领域的创新和发展导致密码方案的复杂性显著增加。因此，手写安全证明变得更加难以正确执行。事实上，存在多个安全证明实例，尽管它们经过了广泛的审查并被认为是正确的，但结果却是错误的。更糟糕的是，在某些情况下，相应的密码方案还被发现不安全 [1]。这些实例清楚地说明了正确构建和验证密码方案及其安全性证明的重要性和难度。
基于标准化的可信人工智能形式化模型 Eduard Manziuk a、Olexander Barmak a、Iurii Krak b,c、Olexander Mazurets a 和 Tetiana Skrypnyk a
摘要 人工智能 (AI) 系统的广泛和快速分布和应用需要开发形式化方法并构建 AI 使用领域运作的基本原则。这种需求体现在制定建议和标准，以从使用 AI 中获得最大利益并最大限度地降低可能的风险。监管框架建立在以人为本的基础上。因此，制定的标准应成为旨在使用 AI 的进一步活动的基础，并适用于创建实际解决方案的所有阶段。因此，一个重要的阶段是以实际应用的实用模板方法的形式形式化法律和道德规范的要求、原则和规定。通过这种方法，在研究中开发了标准化 AI 可信度概念的模型和本体。这使得能够识别允许形成信任立场、是可信赖 AI 概念的有意义组成部分、确定其存在必要性并对其构成威胁的主要概念。在领域本体的基础上，开发了模型并进一步分解了结构实质性概念。未来将对信任形成概念的特征进行定义。关键词1 以人为本的人工智能，伦理人工智能，本体，模型，信任，标准化人工智能。
2020 年形式化方法专家调查
FMICS 是工业关键系统形式化方法国际会议，今年正值成立 25 周年。FMICS 社区很早就认识到了验证技术的革命性潜力。其成员致力于发展这项技术，并将其应用于复杂工业关键系统的验证。这 25 年带来了许多亮点，例如更好的规范语言、更高效的验证算法、具有里程碑意义的工具以及以奖项形式出现的学术认可。但也有许多成功的工业应用，“验证工程师”作为新职位的兴起，以及专注于形式化验证技术的工业实验室的出现。经过几十年的辉煌，形式化方法似乎正处于转折点。在工业界，许多精通形式化方法的工程师被赋予了新的优先事项，尤其是在人工智能领域。同时，高等教育中的形式化验证格局却很分散。在许多大学，形式化方法课程正在缩减，可能是因为它们被认为太难了。我们的知识无法保证传给下一代。所以我们不能放松警惕。作为庆祝活动的一部分，为了应对这一转折点，我们对一些在形式化方法领域发挥了重要作用的国际知名科学家进行了调查，这些科学家无论是在 FMICS 会议系列内还是在会议系列之外。我们报告
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
第1天线性加速器的物理学重新格式化.pdf
本节之后，学生应了解癌症的标志和辐射受到细胞损害的机制。他们应该了解辐射中治疗窗口的概念，以及在治疗计划设计中的分馏和正常组织公差中的作用。本节应为60分钟
超材料形式化方法可提高对脑组织活检中胶质瘤区域的识别
摘要：早期发现肿瘤使患者最终战胜癌症并康复的可能性更大。广义的癌症诊断的主要目标是确定患者是否患有肿瘤、肿瘤位于何处以及肿瘤的组织学类型和严重程度。癌症感染组织的主要特征是样本中存在神经胶质瘤细胞。目前的诊断方法主要侧重于微生物学、免疫学和病理学方面，而不是疾病的“超材料几何”。随着有效介质近似技术的发展，确定生物组织样本的有效特性并将其视为无序超材料介质已成为可能。它们的优势在于能够将生物组织样本视为具有经过充分研究的特性的超材料结构。在这里，我们首次介绍了有关生物组织超材料特性的研究，以识别脑组织中的健康和癌症区域。结果表明，超材料的特性会因组织类型（健康或不健康）的不同而有很大差异。获得的有效介电常数值取决于各种因素，例如样本中不同细胞类型的数量及其分布。基于这些发现，我们根据其有效介质特性对癌症感染区域进行了识别。这些结果证明了超材料模型能够识别癌症感染区域。所提出的方法可以对精确识别病理组织的方法学方法的发展产生重大影响，并可以更有效地检测与癌症相关的变化。
定向热流体的稳健面向对象公式化...
一种最为突出的应用方法是使用 Modelica 等语言通过微分代数方程系统对流体系统进行面向对象建模。例如，上文应用领域的所有参考文献均指 Modelica 实现，图 1 展示了作为飞机气候系统一部分的空气循环的 Modelica 模型图。Modelica 是一种开放且免费的建模语言 [5]，得到各种商业和免费工具的支持。此外，还有免费的 Modelica 标准库支持不同应用领域的通用物理建模基础：支持各种流体热力学性质模型的媒体库 [6] 和具有通用接口 [8] 的标准流体库 [7]，用于对流经体积元和系统边界之间各种组件的流体流进行建模。
法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署人工智能合作谅解备忘录 在《亚琛条约》签署一周年之际，法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署了谅解备忘录。 签署仪式将于萨尔布吕肯的 Power4Production 创新实验室举行，萨尔州总理托比亚斯·汉斯 (Tobias Hans) 和莱茵兰-普法尔茨州联邦政府代表兼欧洲媒体和数字事务国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 出席。 凯泽斯劳滕、巴黎、萨尔布吕肯，2020 年 1 月 22 日 法国和德国于 2019 年 1 月 22 日签署的《亚琛条约》为法德合作注入了新的动力，并强调了在人工智能 (AI) 领域的伙伴关系。 在此框架内，Inria 和 DFKI 现已同意通过构建和正式化合作，大大加强在人工智能领域的合作。因此，Inria 和 DFKI 将于今天签署谅解备忘录。部长 Tobias Hans 表示：“DFKI 和 INRIA 已经就欧洲人工智能和数字主权的机遇和挑战制定了共同愿景。这两家国际知名研究机构的密切合作是朝着使萨尔州和法国成为欧洲驱动力和人工智能等未来技术中心迈出的开创性一步。这一发展还表明，萨尔州作为 IT 中心具有特殊的意义和吸引力，我们旨在加强与法国合作伙伴合作的法国战略正在取得成果。”国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 指出：“德国和法国也非常重视人工智能研究和开发。人工智能造福人类是这一共同价值观的核心。我很高兴 DFKI 和 Inria 作为两家国际上非常重要的研究机构，将通过签署这份谅解备忘录进一步加强合作。对于凯泽斯劳滕基地来说，这意味着在机器学习和深度学习领域的合作将得到扩大。这些是 DFKI 在凯泽斯劳滕已经拥有国际认可的专业知识的主题，通过合作将进一步加强这些专业知识。” Inria 首席执行官 Bruno Sportisse 表示：“DFKI 和 Inria 之间的这份谅解备忘录体现了继《亚琛条约》和最近的图卢兹会议之后，法德在欧洲动态中就人工智能展开合作的势头。我们致力于人工智能的国家计划促进了两国研究机构之间的双边伙伴关系。DFKI 和 Inria 对人工智能有着相似而开放的愿景，这为加强我们在双边和欧洲层面上的具体项目上的伙伴关系铺平了新的机会。”DFKI 首席执行官 Antonio Krüger 解释说：“Inria 和 DFKI 之间的这份谅解备忘录表明，我们不仅正在讨论法德人工智能合作，而且还在积极协调研究和确定联合项目。我们期待着合作，因为我们将法国和德国对人工智能的愿景结合在一起，造福人民和社会。在这两个国家，都已启动了填补“人工智能”空白的项目
法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署人工智能合作谅解备忘录 在《亚琛条约》签署一周年之际，法国国家信息技术研究所 (Inria) 和德国人工智能研究中心 (DFKI) 签署了谅解备忘录。 签署仪式将于萨尔布吕肯的 Power4Production 创新实验室举行，萨尔州总理托比亚斯·汉斯 (Tobias Hans) 和莱茵兰-普法尔茨州联邦政府代表兼欧洲媒体和数字事务国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 出席。 凯泽斯劳滕、巴黎、萨尔布吕肯，2020 年 1 月 22 日 法国和德国于 2019 年 1 月 22 日签署的《亚琛条约》为法德合作注入了新的动力，并强调了在人工智能 (AI) 领域的伙伴关系。 在此框架内，Inria 和 DFKI 现已同意通过构建和正式化合作，大大加强在人工智能领域的合作。因此，Inria 和 DFKI 将于今天签署谅解备忘录。部长 Tobias Hans 表示：“DFKI 和 INRIA 已经就欧洲人工智能和数字主权的机遇和挑战制定了共同愿景。这两家国际知名研究机构的密切合作是朝着使萨尔州和法国成为欧洲驱动力和人工智能等未来技术中心迈出的开创性一步。这一发展还表明，萨尔州作为 IT 中心具有特殊的意义和吸引力，我们旨在加强与法国合作伙伴合作的法国战略正在取得成果。”国务秘书海克·拉布 (Heike Raab) 指出：“德国和法国也非常重视人工智能研究和开发。人工智能造福人类是这一共同价值观的核心。我很高兴 DFKI 和 Inria 作为两家国际上非常重要的研究机构，将通过签署这份谅解备忘录进一步加强合作。对于凯泽斯劳滕基地来说，这意味着在机器学习和深度学习领域的合作将得到扩大。这些是 DFKI 在凯泽斯劳滕已经拥有国际认可的专业知识的主题，通过合作将进一步加强这些专业知识。” Inria 首席执行官 Bruno Sportisse 表示：“DFKI 和 Inria 之间的这份谅解备忘录体现了继《亚琛条约》和最近的图卢兹会议之后，法德在欧洲动态中就人工智能展开合作的势头。我们致力于人工智能的国家计划促进了两国研究机构之间的双边伙伴关系。DFKI 和 Inria 对人工智能有着相似而开放的愿景，这为加强我们在双边和欧洲层面上的具体项目上的伙伴关系铺平了新的机会。”DFKI 首席执行官 Antonio Krüger 解释说：“Inria 和 DFKI 之间的这份谅解备忘录表明，我们不仅正在讨论法德人工智能合作，而且还在积极协调研究和确定联合项目。我们期待着合作，因为我们将法国和德国对人工智能的愿景结合在一起，造福人民和社会。在这两个国家，都已启动了填补“人工智能”空白的项目
流程图、断言和形式化方法？ - Mark Priestley
流程图是现代计算的标志性可视化表示之一。1947 年，赫尔曼·戈德斯坦和约翰·冯·诺依曼发明了流程图，作为他们所谓的“问题规划和编码”综合方法的一部分。在接下来的至少 20 年里，流程图成为了计算机程序开发的随处可见的辅助工具。人们使用了各种各样的符号，但所有形式的流程图都包含表示操作和决策点的方框，并由表示控制流的有向线段连接起来 [18]。尽管流程图无处不在，但历史学家对其作用仍心存质疑。人们批评流程图不是开发过程的重要组成部分，反而认为它是繁琐且具有误导性的文档，只是在官僚主义项目经理的要求下制作。Ensmenger [5] 将其描述为边界对象，其价值在于它们能够在管理人员和开发人员之间进行调解，但对这两组人而言，它们的含义不同。鉴于此，我们惊讶地发现，对于戈德斯坦和冯·诺依曼来说，流程图不仅提供了程序结构的图形表示，而且还提供了复杂的数学符号。他们定义了许多形式条件，类似于我们现在所说的证明规则，用于证明图表的一致性。将原始图表描述为设计符号而不是定义软件开发形式化方法的早期尝试并非不合理，尽管有点不合时宜。
基于 DO-333 的机载软件形式化分析与验证
摘要：随着机载控制系统技术的快速进步，确保机载软件的可靠性、稳健性和适应性已变得势在必行，因为这些软件的故障可能导致灾难性的财产和生命损失。DO-333 是 DO-178C 标准的补充，致力于指导形式化方法在机载软件开发过程的审查和分析中的应用。然而，DO-333 缺乏关于如何在验证过程的每个阶段选择合适的形式化方法和工具来实现验证目标的理论指导，从而限制了它们的实际应用。本文旨在说明验证过程中可用的形式化方法和工具，为机载软件的形式化开发和验证提供一般指南。以大气数据计算机（ADC）软件为研究对象，应用不同的形式化方法来验证软件生命周期工件。本例说明了形式化方法在实际应用中的应用，并证明了形式化方法在机载软件验证中的有效性。