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Diamond IO：晶格的不可区分性混淆的简单结构
难以区分的混淆（IO）已经取得了显着的理论进步，但是由于其高复杂性和效率低下，它仍然不切实际。最近的IO方案中的一种常见瓶颈是依赖自动化技术从功能加密（Fe）到IO中的依赖，该技术需要递归地调用每个输入位的Fe加密算法，这是为实用IO方案的重要障碍。在这项工作中，我们提出了钻石IO，这是一种新的基于晶格的IO结构，它用轻量级的矩阵操作代替了昂贵的递归加密过程。我们的构造在学习中被证明是安全的（LWE）和回避的LWE假设，以及我们在伪甲骨文模型中的新假设（All-Product LWE）。通过利用Agrawal等人引入的伪随机功能的Fe方案。（eprint'24）在非黑色盒子中，我们消除了对先前的Fe-io bootstrapping技术的依赖，从而显着降低了复杂性。剩下的挑战是将我们的新假设减少到LWE等标准的标准，进一步促进了实用和合理的IO构造的目标。
使用大型语言模型来支持瀑布生命周期中的软件工程文档：我们还在吗？
抽象软件文档是生产高质量项目并确保其平稳发展的关键。尽管如此，编写软件工件的活动是耗时且容易发生的。看着现有的知识体系，我们概述了自动化方法在记录整个软件生命周期中产生的工件时如何支持从业者的证据。特别是，仍然缺乏对大语言模型（LLM）能力的研究，在这方面确实应该是非常有益的。在本文中，我们提出了一项初步案例研究，以了解LLM如何支持通过瀑布生命周期开发的项目的文档的发展。使用chatgpt，我们设计了特定的提示，以生成和验证生成的工件，以现有的，有记录的软件工程项目为甲骨文。该研究的主要发现表明，Chatgpt正确生产大多数文物的能力。此外，我们发现软件工程师将需要相对较低的努力来使Chatgpt提供的输出适应自己的上下文，尤其是对于文本工件。
QMA和QCMA的oracle分离具有有限的自适应
这是量子复杂性理论中的一个长期开放问题，即复杂性NP类的两个可能的量子类似物是否等效。QMA被定义为可以通过多项式量量子量子证人访问的多项式时间量子算法可以解决的决策问题，而QCMA是可通过多项式量子算法可解决的一类决策问题，仅通过多项式量子算法可以访问多项式规定的经典证人。换句话说，问题要问：量子证明是否比经典证据更强大？虽然包含QCMA QMA很容易看出，但这两个类别是否相等的问题（首先由Aharonov和Naveh [3]提出）仍然没有解决。的确，这些类别之间的无条件分离超出了当前已知的技术。一个更容易但仍未解决的问题是显示QMA和QCMA之间的甲骨文分离。这是因为Turing Machine模型中的Oracle分离可以通过在更简单的查询复杂性模型中的分离来显示，其中相似的
使用高斯积分变换的光谱密度估计
由于Feynman [1]和Lloyd [2]的第一个开创性作品，量子计算被认为是探索与经典计算工具相关的强大相关多体系统的量子动力学的可能途径。哈密顿模拟算法的最新进展[3-6]允许对像计算不平衡外的dynamics [7]一样多样化的计算成本，独特的散射跨点[8，9]和基态能量估计[10]。大多数提出的算法仍然需要许多门太大，无法在NISQ设备上进行应用[11]，并且需要更多的工作才能降低这些成本（例如，请参阅Eg。[9]最近分析了中微子核散射的要求）。在Somma [12]的最新工作中，我们在这项工作中提出了一种新的量子算法，具有几乎最佳的计算成本（就甲骨文调用而言），以研究光谱密度估计问题。尤其是给定栖息地操作员ˆ O，这项工作的目的是获得有效的算法，以近似频谱密度操作员ˆρ（ω）=δ（ω -− ˆ o），并使用DIRAC DIRAC DELTA函数。使用操作员的特征态ˆ o我们具有以下频谱表示
问题1
在此问题中，您将探索安全和强制安全的MAC之间的差异，以实现固定消息长度。回想一下，伪造类型的两种段落是一对（m，t），使得v er（k，m，t）= 1 = 1和m从未从标记的甲骨文中进行查询，而较弱的伪造是一对（m，t），因此在询问对（m，t）中从未经过询问（m，t）在互动中进行了标记和标记的广告范围和accace和accace或accace和accace和accace或accace或accace和accace和accace或accace和accace或accace或accace或accace或accace或accace或accace或accace或accace或accace或accace或accace。（因此，在较弱的伪造中，M之前可能已经查询M，但是如果甲骨文在查询M时没有作为答案，则（M，T）被认为是较弱的伪造。）防止伪造的Mac称为安全（反对选择的消息攻击）；一种防止较弱的伪造的一种，我们称之为强烈的安全。
cloud上的exadata数据库服务@custome x11m
exadata利用了Oracle数十年的数据库经验的优势，并以Oracle的领导地位作为人工智能的＃1数据库（AI），分析，在线交易处理（OLTP）和数据库合并。当前的Exadata产品是数十年来客户验证和成千上万工程师多年努力的结果。exadata是甲骨文的战略平台，可以在任何地方部署客户需要它 - on -on -On -cloud@customer@customer@oracle云和多云（Microsoft Azure，Amazon AWS和Google Cloud）。exadata云基础架构（在公共云中）和exadata cloud@customer（hybrid-cloud）电源自主数据库和exadata数据库服务。Oracle SaaS应用程序在Exadata上运行，利用Exadata数据库服务和自主数据库。 exadata也可以部署在专用区域云@cultener（drcc）中，具有相同的exadata性能和客户场所内的云功能。Oracle SaaS应用程序在Exadata上运行，利用Exadata数据库服务和自主数据库。exadata也可以部署在专用区域云@cultener（drcc）中，具有相同的exadata性能和客户场所内的云功能。
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reglm：使用自回归语言模型设计现实的监管DNA
给定带有测量活性标记的DNA序列的数据集（图1a），我们以一系列分类令牌（“提示令牌”）的序列编码标签，该标记已预先固定到DNA序列的开始（图1b）。我们训练或填充hyenadna模型以采用处理后的序列并以及时令牌开始执行令牌预测（图1C）。这种形式使我们能够明确地使用对模型序列的任何先验知识。一旦受过训练，就可以使用代表任何所需功能的令牌序列来提示语言模型。该模型现在以及时令牌为条件，一次生成一个DNA序列一个核苷酸（图1d）。并行，我们在同一数据集上训练一个监督的序列到活动回归模型（图1E），并将其应用于生成的序列以选择最匹配所需活动的序列（图1F）。这种合并的方法使我们可以将回归模型用作甲骨文，例如以前的模型引导的方法，而语言模型可确保生成的序列具有现实的内容。最后，我们提供了几种评估生成序列以及模型本身的方法（图1G）。
与无荡险密码学的应用同时无法区分性
无统治的密码学关注的是利用无关原则来构建否则不可能实现经典实现的加密原则。理解不统治的加密的可行性，这是一个关键的不统一的基础之一，满足普通模型中无法区分的安全性是该地区的一个主要开放问题。到目前为止，无统治加密的现有构造要么在量子随机甲骨文模型中，要么基于新的猜想。我们提出了一种新的方法来通过简化有关非本地量子状态歧视的新奇问题来进行无统治的加密方法：非沟通（但纠结）的玩家如何区分不同的分布而不是量子状态？我们将此任务同时称为状态。我们的主要技术结果表明，玩家无法区分每个接收独立选择的HAAR随机状态与所有接收相同HAAR随机状态的玩家。我们利用此结果在平原模型中使用量子解密密钥的首次构建不可吻合的加密可满足不合格性的安全性。我们还对单分隔符的加密和泄漏 - 弹性的秘密共享显示了其他影响。