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World File Search System间接推理
通用对称组的量子参考帧
完全相关的量子理论需要说明量子参考框架的变化，其中量子参考框架是描述其他系统的量子系统。通过介绍一种关系形式主义，该形式主义与对称组G的元素构建坐标系，我们定义了一般的操作机构，用于在与g组相关的quantum参考框架之间可逆地变化。这将已知的运算符和提升的已知运算符概括为任意有限和紧凑的群体，包括非亚洲群体。我们显示在哪些条件下，人们可以将坐标选择分配给物理系统（形成参考框架）以及如何在它们之间进行可逆转换，从而在其他坐标系统的“叠加”之间提供转换。我们从关系物理学原理和参考框架的连贯变化中获得量子参考框架的变化。我们证明了一个定理，指出与这些原理一致的量子参考框架的更改是统一的，并且仅当参考系统带有G的左右常规表示。在对称组G是半直接乘积G =n⋊p或直接生产的情况下，我们还定义了经典和量子系统的参考框架的不可逆变化，或者提供了沿途量子参考系统的可逆性和不可逆变化的多个示例。fi-finally，我们将本工作中发展的关系形式主义和参考框架的变化应用于Wigner的朋友的场景，并使用与间接推理的间接推理使用测量运算符相对于关系的Quanth Quanth quantum Quanthimagrianics得出了相似的结论。
基于攻击防御的强化学习学习隐私的方法，以针对双重拍卖市场推理攻击
摘要 - 作为一种公平而有效的资源分配方法拍卖机制已被广泛用于品种交易方案，例如广告，众汇和频谱。但是，除了获得更高的利润和满意度外，隐私问题还引起了研究人员的关注。在本文中，我们主要研究了针对间接推理攻击的双重拍卖市场中保存隐私问题。大多数现有作品都采用差异隐私理论来防御推断攻击，但存在两个问题。首先，差异隐私（DP）的“难以区分”无法阻止拍卖市场中持续估值。第二，尚未解决差异隐私部署中的隐私 - 实用性权衡（PUT）。为此，我们提出了一种基于攻击防御的强化钢筋学习隐私方法 - 保存实际上在双重拍卖中提供隐私保护的方法。首先，拍卖师充当防守者，为投标人的估值增加了噪音，然后充当发射推理攻击的对手。之后，拍卖师使用攻击结果和拍卖结果作为指导下一次部署的参考。上述过程可以视为马尔可夫决策过程（MDP）。国家是当前步骤下每个投标人的估值。动作是添加到每个竞标者中的噪声。奖励由隐私，公用事业和培训速度组成，其中攻击成功率和社会福利被视为隐私和效用的衡量标准，使用延迟惩罚条款来减少培训时间。利用深层确定性政策梯度（DDPG）算法，我们建立了一个参与者批评网络来解决MDP问题。最后，我们进行了广泛的评估，以验证我们提出的方法的性能。结果表明，与其他现有的基于DP