XiaoMi-AI文件搜索系统
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攻击近似会员资格检查过滤器的隐私
摘要 - 越来越多地使用Approximate会员检查过滤器来加快许多应用程序的数据处理。此外，隐私正在成为许多系统的关键设计目标，因此，需要仔细考虑过滤器的隐私。以前的作品表明，知道过滤器的实现详细信息并且可以访问其内容的攻击者可能能够提取有关过滤器中存储的元素的一些信息。但是，这种攻击是特定于Bloom过滤器的，并且要求元素的宇宙必须很小。在本文中，我们表明，在许多实用设置中，只有对过滤器具有黑色框访问的攻击者，可以提取有关过滤器中存储的元素的信息，而不管特定的过滤器类型和宇宙大小如何。这可能是基于关键观察，即在许多应用中，存储在滤镜中的元素不是随机选择的，但它们集中在元素宇宙的一个或多个部分中。为了识别这些部分，可以在宇宙的不同部分测量积极概率；具有明显大于过滤器的平均正概率的零件是滤光片浓缩的零件。这种方法已正式化，并应用于几个案例研究，以显示攻击者可以在各种情况下获取有关过滤器存储的元素的其他信息。
使用近似误差校正接近量子单例界限
众所周知，没有任何速率为 푅 的量子纠错码能够纠正超过 ( 1 − 푅 )/ 4 部分符号的对抗性错误。但是，如果我们只要求我们的代码能够大致恢复消息呢？在这项工作中，我们针对接近量子单例界限 ( 1 − 푅 )/ 2 的对抗性错误率构建了可有效解码的近似量子码，对于任何恒定速率 푅 。具体来说，对于每个 푅 ∈( 0 , 1 ) 和 훾 > 0，我们构造速率为 푅 、消息长度为 푘 和字母表大小为 2 푂 ( 1 / 훾 5 ) 的代码，这些代码可以有效地解码 ( 1 − 푅 − 훾 )/ 2 分数的对抗性错误，并恢复高达反指数误差 2 − Ω ( 푘 ) 的消息。在技术层面，我们使用经典的鲁棒秘密共享和量子纯度测试将近似量子误差校正减少到合适的量子列表解码概念。然后，我们通过 (i) 引入折叠量子 Reed-Solomon 码和 (ii) 应用新的量子版本距离放大来实例化我们的量子列表解码概念。
近似更高形式的对称性，拓扑缺陷和动态相变
摘要：基于流的架构最近被证明是用于在晶格上正规的有效字符串理论的数值模拟的有效工具，否则无法通过标准的Monte Carlo方法进行有效采样。在这项工作中，我们使用随机化流动，这是一种基于非平衡蒙特卡洛模拟的最先进的深度学习结构，以研究不同的有效弦模型。通过与Nambu-Goto模型的精确结果进行比较测试了这种方法的可靠性后，我们讨论了可观察到的结果，这些结果在分析方面具有挑战性，例如字符串的宽度和通量密度的形状。此外，我们对有效的弦乐理论进行了一项新的数值研究，其术语超出了Nambu-Got的作用，其中包括对它们对晶格量规理论的重要性的更广泛讨论。这些发现的组合可以定量描述不同晶格理论中限制机制的细节。这项工作中介绍的结果建立了基于流程的采样器对有效字符串理论的可靠性和可行性，并为更复杂模型的未来应用铺平了道路。
根据近似量子非破坏测量进行波形估计
随着采用压缩光的引力波探测器的出现，量子波形估计（通过量子力学探针估计时间相关信号）变得越来越重要。众所周知，量子测量的反作用限制了波形估计的精度，尽管这些限制原则上可以通过文献中的“量子非破坏”（QND）测量装置来克服。然而，严格地说，它们的实现需要无限的能量，因为它们的数学描述涉及从下方无界的哈密顿量。这就提出了一个问题，即如何用有限能量或有限维实现来近似非破坏装置。在这里，我们考虑基于“准理想时钟”的有限维波形估计装置，并表明由于近似 QND 条件而导致的估计误差随着维度的增加而缓慢减小，呈幂律。结果，我们发现用这个系统近似 QND 需要很大的能量或维数。我们认为，对于基于截断振荡器或自旋系统的设置，预计该结果也成立。
AMaLa：通过退火突变近似景观分析定向进化实验
我们提出了退火突变近似景观 (AMaLa)，这是一种从定向进化实验测序数据推断适应度景观的新方法。定向进化实验通常从单个野生型序列开始，该序列经历达尔文体外进化，通过多轮突变和选择达到目标表型。近年来，定向进化正在成为一种在受控实验条件下探测适应度景观的有力工具，并且由于对不同轮次进行了高通量测序，定向进化成为开发准确统计模型和推理算法的相关试验场。适应度景观建模策略要么使用变体的丰富度作为输入数据，因此需要在不同轮次观察相同的变体，要么简单地假设最后一轮测序的变体是平衡采样过程的结果。 24 AMaLa 旨在有效利用所有序列轮次的时间演化中编码的信息。为此，一方面，我们假设序列轮次之间存在统计抽样独立性，另一方面，我们用时间相关的统计权重来衡量序列空间中所有可能的轨迹，该权重由两个贡献组成：（i）一个解释选择过程的统计能量项，（ii）一个简单的广义 Jukes-Cantor 模型来描述纯突变步骤。30 这种简单的方案使我们能够准确地描述具体实验设置中的定向进化动力学，并推断出一个适应度景观，该景观可以正确再现选择下的表型（例如抗生素耐药性）的测量值，明显优于广泛使用的推理策略。我们通过展示推断的统计 34 模型如何用于预测野生型序列的相关结构特性，以及如何重现未用于训练模型的大规模功能筛选的突变效应，来评估 AMaLa 的可靠性。36
使用近似刺激呈现技术的稳态视觉诱发电势...
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将量子近似优化算法应用于组合优化问题
量子计算领域始于1980年代初，著名的物理学家Paul Benioff，Yuri Manin和Richard Feynman，独立和同时概念化了量子计算机的概念[2-5]。这个想法是基于这样的观察结果，即在classical计算机上模拟量子系统需要以量子系统大小为指数缩放的资源。因此，如果我们想模拟量子物理学，我们最好使用量子物理。后来，David Deutsch正式化了Quantur Turing机器的想法，并提出了量子电路模型[6，7]。接下来是彼得·谢尔（Peter Shor），彼得·谢尔（Peter Shor）发现了一种量子算法，该算法可以比任何已知的经典算法更快地求解质量分解[8]。发现大量的主要因素对于古典计算机来说很难，并且这种计算硬度已用于公用密钥密码系统，例如RSA [9]。但是，有了足够大的量子计算机，公用密钥系统很容易被黑客入侵。今天，量子计算机仍处于早期阶段，它们对噪声的敏感性比其经典对应物更敏感。这设置了量子电路大小的限制。尽管从理论上讲量子误差校正是驯服错误，但它仍然需要大量的Qubits [10，11]。例如，对运行Shor的算法的要求的估计值证明，有数百万量子数具有错误校正[12]。
amala：通过退火突变近似景观对定向进化实验的分析
摘要：基因表达的转录后调节在心脏发育和疾病中起重要作用。心脏特异性替代剪接，协调对心肌细胞组织和收缩至关重要的蛋白质的同工型切换。RNA结合蛋白的功能障碍会损害心脏发育并引起心肌病的主要类型，这代表了一个异常的异常群体，严重影响心脏的结构和功能。尤其是RBM20和RBFOX2的突变与扩张的心肌病，肥厚性心肌病或低塑性左心脏综合征有关。在不同动物模型中的功能分析还提出了其他RNA结合蛋白在心肌病中的可能作用，因为它们参与了组织心脏基因编程。最近的研究为RNA结合蛋白与心血管疾病之间的因果关系提供了重大见解。它们还显示了纠正RNA结合蛋白中致病突变以营救心肌病或促进心脏再生的潜力。因此，RNA结合蛋白已成为心脏疾病功能障碍治疗干预措施的有希望的靶标。挑战仍然是破译它们如何协同调节靶基因的时间和空间表达以确保心脏功能和稳态。本综述讨论了了解心肌病中几种良好表征的RNA结合蛋白的含义的最新进展，目的是确定研究差距以促进该领域的进一步研究。
Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪
和自由结单变量最小二乘数据近似...
8 结点放置策略 9 8.1 手动方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 8.5 基于消除趋势的方法 . ... . ...