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World File Search System甲骨文
使用生态安全
抽象的土壤微生物群是确定地层过程以及土壤的生物学特性的最重要因素之一。在现代技术中使用微生物制剂不仅增加了植物的抗性，生产力和产品质量，而且还有助于每种植物固有的微生物复合物的形成。我们研究的目的是确定根际土壤中春季大麦植物的单个生态和营养基团的微生物数量，具体取决于培养技术的元素（制剂的应用）。在塞巴斯蒂安和赫利奥斯品种的春季大麦发生期间，土壤的主要生态和营养基团的数量取决于培养技术的要素（制剂的应用），个体生成的相位，以及土壤和气候条件。在春季大麦植物的个体发生过程中，观察到养育微毛的数量增加。在土壤中发现了大部分的细胞营养微毛虫是塞巴斯蒂安的植物和Helios品种的种植，并使用VIMPEL 2，并混合了Vimpel 2 + Oracle Multicomplex。这证实土壤包含足够数量的有机物。在整个植被季节中，致病性霉菌群的特征是春季大麦的农业春季中的数量很高。使用了Vympel 2和Vympel 2 +甲骨文多复合物的混合物的变体，土壤中的致病微菌丝数量是春季大麦植物的种植显着降低。表明，无论单独和混合物中的制备vimpel 2能够通过改善其免疫力来保护植物免受疾病的影响。少亲子微生物的数量是对照变体中最高的，并且分别使用所有研究的制剂。与对照变体中的嗡嗡声形成的微米的数量也减少了1-1.5倍。vimpel 2和甲骨文的应用带入了多种复合物显着增强氨化微生物的发展的情况。淀粉分解的微生物和溶解的微菌丝也增加了。这些微生物在存在酶的情况下降解了含纤维素的底物。它们不需要大量的营养，但是为开发吸收水解产物的其他微毛菌提供了机会。因此，春季大麦植物播种下的根际土壤能够形成一种微生物复合物，该复合物显着取决于生长技术的元素。确认的矿化氮气化氮，养分性和贫营养性的系数确定了氮矿化和固定化过程的规律性，以及根据耕种技术的元素（应用技术的应用）。确定了春季大麦植物的根际土壤中的微米数与HTC的值之间的明显关系。关键词：土壤霉菌群，农业症，微毛虫的数量，水热和微生物系数，植物根源分泌，培养技术的元素。
![arxiv：2502.15224v1 [cs.lg] 2025年2月21日](/simg/c\c4e43d6e87f57c621b5360bfb0c134c00cdfa1cf.webp)
arxiv：2502.15224v1 [cs.lg] 2025年2月21日
鉴于大语言模型（LLMS）的出色表现，出现了一个重要的问题：LLM可以进行类似人类的科学研究并发现新知识，并充当AI科学家吗？科学分解是一个迭代过程，需要有效的知识更新和编码。它涉及理解环境，识别新的假设以及对行动的推理；但是，没有专门为LLM代理的科学发现设计的标准化基准。响应这些限制的局面，我们引入了一个新颖的基准，即自动基准，该基准包括必要的方面，以评估自然科学和社会科学中的科学发现的LLM。我们的基准测试基于因果图剖面的原理。它挑战模型以发现隐藏的结构并做出最佳决策，其中包括生成有效的理由。通过与甲骨文进行交互性结合，这些模型通过战略干预措施迭代地完善了他们对不认识的相互作用，化学和社会传播的理解。我们评估了最新的LLM，包括GPT-4，Gemini，Qwen，Claude和Llama，并且随着问题的复杂性的增加而观察到显着的性能下降，这表明机器和人类智慧之间的重要差距表明，未来LLMS的未来发展需要考虑。
与无荡险密码学的应用同时无法区分性
我们研究了一个关于非本地量子状态歧视的新颖问题：非沟通（但纠缠）的玩家如何区分量子状态的不同分布？我们将此任务同时称为状态。我们的主要技术结果是证明玩家无法区分每个受独立选择的HAAR随机状态与所有接收相同HAAR随机状态的玩家。我们表明，这个问题对不元在一起的密码学具有意义，该密码学利用了无关的原则来构建在经典上无法实现的加密原则。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。我们利用我们的主要结果来介绍在平原模型中使用量子解密密钥的不可区分性安全性的首次构建。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。这些应用提供了证据，表明同时无法区分性可能在量子密码学上有用。
MF-lal：使用多保真潜在空间主动学习
当前的药物发现生成模型主要使用分子对接作为指导活性化合物产生的甲骨文。但是，这种模型在实践中通常没有用，因为即使是具有较高对接得分的化合物也不会始终显示出实验活动。存在更准确的活动预测方法，例如基于分子动力学的结合能量计算，但是在生成模型中使用它们在计算上太昂贵。为了应对这一挑战，我们提出了多保真潜在空间主动学习（MF-lal），这是一种生成的建模框架，将一组与成本准确性的折衷方案集成在一起。与以前分别学习替代模型和生成模型的方法不同，MF-LAL将生成性和多余的代孕模型结合到一个框架中，从而可以进行更准确的活动预测和更高质量的样本。我们使用一种新型的主动学习算法来训练MF-lal，以进一步降低计算成本。我们对两种相关疾病蛋白的实验表明，MF-LAL产生的化合物具有比其他单一单一和多忠诚方法更好的结合自由能评分。该代码可在https://github.com/rose-stl-lab/ mf-lal上找到。
空缺职位（2025 年秋季）计算机科学... - CS@UCF
计算机科学是 UCF 的强项学科之一。计算机科学博士课程不仅是佛罗里达州第一个计算机科学博士课程，也是 UCF 的首个博士课程。根据 2024 年 US News 的最新报告，UCF 的计算机科学课程在全美排名第 70 位。计算机科学领域的研究实力主要基于在各自领域的顶级国际会议上发表论文的表现。根据该指标（csrankings.com），UCF 的计算机科学课程在大类中排名第 55 位。计算机科学在计算机视觉（#7）、机器学习（#43）、计算机安全（#50）、生物信息学（#29）和计算机架构（#23）方面拥有强大的研究领域。计算机科学还因其两届卫冕全国冠军网络防御团队的成功以及其编程团队在地区、国家和世界比赛中的出色战绩而闻名。研究赞助商包括 NSF、NIH、NASA、DOT、DARPA、ONR 和其他国防部机构。行业赞助商包括 AMD、波音、佳能、艺电、通用动力、哈里斯、日立、英特尔、洛克希德马丁、甲骨文、SAIC、赛门铁克、丰田美国和华特迪士尼世界，以及当地初创公司。有关该部门的更多信息，请访问 https://www.cs.ucf.edu/ 。
AY 22-23本科研究报告
领先的半导体公司，例如Apple和高通公司部署第三方铸造厂，可以访问公司的集成电路（IC）设计。IC供应链中可能存在攻击者，可以通过启动面向硬件的攻击来损害制造，测试，组装和包装期间基础硬件的安全性。逻辑锁定旨在保护整个全球化供应链中IC设计的知识产权，但是，基于量身定制的机器学习模型的帆攻击绕开了组合逻辑锁定。因此，我的夏季研究项目的目的是实施Unsail，这是一种效应技术，以克服无甲骨文，基于机器学习的逻辑锁定攻击。Unsail的主要算法涉及插入像帆一样混淆机器学习（ML）模型的指定钥匙门结构。首先，我通过准备处理Gate Level Netlists的C ++脚本实现了随机逻辑锁定。i通过准备单独的脚本编码了构成密钥输入的指定门。然后，我合成了锁定的电路，然后制定了一种算法，并对其进行了编码，以比较合成前后的密钥门结构。比较后，我能够实现Unsail的主要目的，将指定键门结构插入合成的锁定电路（合成过程中修饰的门）中，以最终实现Unsail。
经济学家的量子技术
量子技术的研究涵盖了多个学科：物理，计算机科学，工程和数学。本手稿的目的是为以量子计算和量子资金为中心的经济学家为这一新兴领域提供可访问的介绍。我们分三个步骤进行。首先，我们讨论了量子计算和量子通信中的基本概念，假设有线性代数和统计数据，但没有计算机科学或物理学。这涵盖了基本主题，例如Qubits，叠加，纠缠，量子电路，甲骨文和无关定理。第二，我们提供了量子货币的概述，这是量子通信文献的早期发明，最近在实验环境中部分促进了量子通信文献。量子货币的一种形式是实物现金的隐私和匿名性，即在不参与第三方的情况下进行交易的选择，以及借记卡付款的效率和便利性。无法与任何其他形式的金钱结合实现此类功能。最后，我们回顾了用于解决和估计经济模型的算法已识别的所有现有量子加速。这包括函数近似，线性系统分析，蒙特卡洛模拟，矩阵倒置，主成分分析，线性回归，插值，数值差异和真实的随机数生成。我们还讨论了实现量子加速的困难，并就量子计算可实现的误解发表了评论。
练习的提示和解决方案
1.3.3：加密是确定性的，因此可以将Ciphertext C与M e 0（mod n）进行比较。1.3.4：给定C，将C'= C 2 E（mod n）提交给解密甲骨文以获得2 m（mod n），因此计算m。1.3.5：如果它没有语义安全性，则有一些函数f：mκ→{0，1}可以在给定的密文中计算出来，因此请选择消息m 0，m 1，使得f（m i）= i，然后一个人可以破坏IND安全性。1.3.7：UF-CMA对手是一种随机多项式时间算法，它作为输入作为签名方案的公共密钥PK，可以在其选择的消息上查询签名Oracle，并输出消息M和签名s。如果签名符合消息M和键PK的验证算法，并且MEN符号不是签名Oracle的查询之一，则对手会赢得胜利。一个方案具有UF-CMA安全性，如果每个对手都以可忽略的概率成功（在安全参数中）。参见Katz和Lindell [334]的定义12.2。1.3.8：是的，如果RSA问题很难。1.3.9：选择随机S并设置M = S E（mod n）。1.3.10：给定M呼叫签名Oracle在2 E m（mod n）上获得S'。输出S = S'2 - 1（mod n）。
会议议程
会议主席 Nikola Kasabov，新西兰奥克兰理工大学和英国阿尔斯特大学 蒋旭东，新加坡南洋理工大学 徐成忠，澳门大学，中国澳门 会议联合主席 Hiep Xuan Huynh，越南芹苴大学 张玉东，英国莱斯特大学 项目主席 Ke-Lin Du，加拿大康考迪亚大学 Venkata Duvvuri，美国甲骨文公司 Vijayakumar Varadarajan，澳大利亚新南威尔士大学 项目联合主席 雷雪琳，华东理工大学，中国 Iman AbouHassan，保加利亚索非亚理工大学 周世华，大连大学，中国 专题主席 Naoyuki Ishimura，日本中央大学 Takahiko Fujita，日本中央大学 Hiep Xuan Huynh，越南芹苴大学 Nhat Minh Viet Vo，越南顺化大学 孔祥杰，浙江工业大学，中国 李成明，中山大学，中国 梁程超，重庆邮电大学，中国 组委会 王婷，北京控制机器人与智能技术研究所，中国 技术程序委员会 A. Mathew，美国伯大尼学院 Samarjeet Borah，印度锡金马尼帕尔大学 Herman Sahota，美国爱荷华州立大学 Chang Gyoon Lim，韩国全南国立大学 Isidoros Perikos，希腊帕特雷大学 肖驰，中国海南大学 赵耀池，中国海南大学 Jesuk Ko，韩国光州大学
沃霍尔之后的人工智能和变革性使用
最高法院最近在 Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. v. Goldsmith 案中做出的裁决明确了转换性使用的范围以及这些使用在合理使用分析中的作用。这一重要案例对人工智能的合理使用分析具有重要意义。本文评估了版权法的合理使用原则与人工智能的典型来源和用途之间的相互作用。换句话说，本文将评估使用受版权保护的材料“训练”人工智能程序（人工智能输入）以及人工智能程序的产品（人工智能输出）是否可能根据 Warhol 框架被发现具有转换性。本文根据 Warhol 的分析框架评估了生成性人工智能应用的潜在合理使用分析。Warhol 案的核心问题是转换性使用的范围与衍生性使用的范围，后者取代了原始版权作品的市场。根据沃霍尔框架，使用受版权保护的材料“训练”人工智能程序及其产品是否可能被视为具有变革性，这是一个高度事实性的调查。本文的结论是，在大多数情况下，使用受版权保护的材料作为训练人工智能程序的输入本身就可能被视为变革性的合理使用。更困难的问题是如何分析人工智能的输出。合理使用必然是一个逐案调查的问题。鉴于沃霍尔和谷歌诉甲骨文等案件，