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关于计划验证的计算复杂性，（...
在本文中，我们研究了围绕有限计划的限制性问题的七个推理任务的计算复杂性。我们为标准的经典计划和分层任务网络（HTN）计划做到这一点，每个计划都用于接地和取消代表。虽然有限计划的存在复杂性以古典规划而闻名，但尚未对HTN计划进行研究。进行计划验证，除了提起的HTN计划外，两种形式主义都可用于两种形式主义。我们将介绍提起HTN计划中计划验证的复杂性的下层和上限，并为其扎根的对应物提供一些新的见解，在这种情况下，我们表明验证不仅是一般案例中的NP - 已完成，而且已经严格限制了特殊情况。最后，我们展示了有关验证给定计划的最佳性的复杂性，并讨论了其与有限计划存在问题的联系。
复杂性与卓越性——未来一年
新品突围 在此背景下，2023年发布的快消新品数量较前几年大幅增加。尽管自有品牌（新品牌）的购买速度大幅加快，较上一年增长近50%，但超过90%的购买量仍来自快消品牌。这在个人护理和家居产品中尤为突出。我们认为，这超出了品牌公司拓宽价格区间或满足细分消费者需求的努力。它还揭示了利用产品更新来创造品牌势头和刷新价格，以及试图抵抗过时产品的价格压力。（见图5）
2024 年关注名单：与护理患有复杂疾病的儿童和青少年相关的十大技术和问题
另一个挑战是缺乏为儿童和青少年开发和设计的医疗器械。影响这一情况的因素有很多，包括儿科患者的复杂性和异质性以及医疗器械制造商的财务障碍。许多儿科患者使用的设备都是为成人开发的，后来进行了修改并用于非说明书用途（即，当成人有使用指征时，却用于儿童）。临床医生可能不愿意认可非说明书用途的设备；然而，如果没有正式的选择，一些家庭会选择寻找非说明书用途的替代方案来照顾他们的孩子。这可能导致使用无效或未经证明安全的干预措施。20,21
基于扩散的生成剂先验低复杂性mimo通道估计
I。在学习复杂的数据分布方面，导致g能量模型已取得了巨大的成功，并随后将此先前的信息用于无线通信。此成功是基于推断出通过代表性数据集的基础站（BS）环境的未知且通常复杂的频道分布的重要性的重要性。因此，已经进行了高级通道估计方法的发展，主要依赖于最新的生成模型，例如高斯混合模型（GMMS）[1]，因子分析仪（MFAS）[2]的混合物[2]，生成的对抗网络（GANS）[3]或变异的自动化自动化器（VAAS）[4] [4] [4] [4]。最近，在最强大的生成模型中已经确定了DMS [5]和基于得分的模型[6]。通过通过添加（高斯）噪声损坏干净的样本并学习反向过程以从纯噪声中生成新样本，从而通过学习数据分布密切相关。但是，与这些模型相关的巨大计算开销，即，在反向过程中每个步骤后，大量的神经网络（NN）向前通过重新采样，这使得在实时应用程序中的直接应用程序（如通道估计）中很困难。然而，DMS已用于无线通信，例如用于通道编码[7]和联合源通道编码[8]。[9]中的工作提议利用基于得分的模型通过后采样执行通道估计。但是，该方法有几种缺点，可以阻碍其在实际应用中的用法，例如高
UC Riverside
Matthias P. Mayer 1，⁎·Laura Blair 2·Gregory L. Blach 3，4·Thiago J. Borges 5·Ahmed Chadli 6·Gabriela Chiosis 7，8 Heath Ecroyd 13·Heath Ecroyd 13·Adrienne L. Edkins 14 Jenny Jutsen 26 · Wei Li 2 27 · Michael Lynes 28 Mokoena 32 · Yuka Okusha 33 · Veena Prahlad 34 · Elizabeth Repasky 35 · Sara Sannino 36 · Federica Scalia 37, 38 · Reut shali 39 · Lea Sistonn 40, 41 · Emily Sontag 42 · Emily Sontag 42 · Patricija Van Oosten-Hawle 43·Anniina Vihervaara 44·Anushka Wickramaratne 45
碰撞查找的 NISQ 复杂性∗
抗碰撞散列是现代密码学的基本原语，它确保没有有效的方法来找到产生相同哈希值的不同输入。此属性支撑着各种加密应用程序的安全性，因此了解其复杂性至关重要。在经典环境中，这个问题的复杂性是众所周知的，需要 Θ( N 1 / 2 ) 次查询才能找到碰撞。然而，量子计算的出现带来了新的挑战，因为量子对手——具备量子查询的能力——可以更有效地找到碰撞。Brassard、Høyer 和 Tapp [ BHT98 ] 以及 Aaronson 和 Shi [ AS04 ] 确定，全尺寸量子对手需要 Θ( N 1 / 3 ) 次查询才能找到碰撞，这促使需要更长的哈希输出，这会影响安全所需密钥长度的效率。本文探讨了噪声中尺度量子 (NISQ) 时代的量子攻击的影响。在这项工作中，我们研究了三种不同的 NISQ 算法模型，并为所有算法实现了严格的界限：
心理化的复杂性
理解他人的情绪，思想和行为的能力与个人的能力和他在人际关系中的态度有关。这一过程的发展与不同的社会心理因素有关：父母能力，建立安全的依恋和降低家庭中的暴力风险以及未来的人际关系和一个人的社会现实在综合上与解决规范困境中的心理任务以及对个人和情境构成的成果的影响有关。等等，促进了家庭生活的不同阶段，并促进了家庭功能失调模式。本文旨在研究心理化的主要特征，它与某些主要精神障碍的病情发生，其过程和预后的联系。近年来的几项研究证实，在某些精神障碍和功能失调的思维模式中，这些联系可以使人们对预防和心理疗法进行心理化。另一方面，它是在与心理治疗过程的主要互动阶段连接，区分和分离的能力表达的心理治疗能力的基础。
解码靶向整合的复杂性：使用纳米孔测序表征 CRISPR-Cas9 靶位点的 DNA 插入
考虑到纳米孔测序的~5%测序错误（主要是插入和缺失）和供体片段的部分截断整合，我们在分配数据时基于预期的完美插入大小将间隔扩大±20%。然后，我们用正向骨架插入（Bf）、反向骨架插入（Br）、正向F8盒式插入（F8f）和反向F8盒式插入（F8r）的grepseqs分析了9个数据集特定长度范围内的数据。最后，我们计算出F8盒式插入和骨架整合的比例，分别为40.24%和44.47%。有趣的是，完全供体整合占总插入事件的14.16%，而其余的插入涉及两个相同的片段和三个片段的整合（图5B）。
键盘拒绝服务算法复杂性攻击DNS版本：2024年1月
DNSSEC算法复杂性攻击。在这项工作中，我们发现DNSSEC的设计理念存在缺陷。我们利用DNSSEC标准中的缺陷，并开发了第一个基于DNSSEC的算法复杂性攻击DNS。我们通过实验证明，我们的攻击对受影响的DNS解析器的可用性有害，从而导致对基本DNS功能的服务拒绝（DOS），例如提供缓存的响应，或者提供了加工或处理DNS数据包。我们通过实验表明，使用单个DNSSEC签名的DNS响应的对手可以DOS解析器，导致CPU指令计数中的尖峰为2.000.000x。受害者解析器的失速期取决于解析器的实施，最多可以达到16小时，请参见表IV。进行比较，最近提出的NRDELEGATION攻击[1]，利用DNS中的漏洞来创建多个推荐请求，将需要1569个DNS数据包来导致CPU指令数量的可比增加，而我们的攻击可以通过单个数据包实现。我们发现，数据集中的所有DNSSEC验证DNS软件，DNS库和公共DNS服务都容易受到我们的攻击；请参阅表I中的列表。
拜占庭可靠的广播，沟通较低和时间复杂性
拜占庭可靠的广播是分布式计算中的一个基本问题，在过去的几十年中，它经过了态度。最新的算法主要是基于共享广播消息的编码片段的方法，当消息大小超过网络大小时产生渐近最佳的通信复杂性，这是在实践中经常遇到的条件。但是，遵循标准编码方法的算法至少产生3个间接费用，这可能已经成为带宽受限的应用程序的负担。最小化此间接费用是一个重要的目标，可以立即对使用可靠的广播例程作为构建块的协议。本文介绍了一种新的机制来降低通信和计算复杂性。提出了两种算法，这些算法采用了这种机制在异步网络中可靠地广播消息，其中少于三分之一的节点是拜占庭的。第一个算法将间接因子降低到2，如果发件人诚实，则具有3个时间复杂性，而第二算法则在没有等值状态的情况下达到具有相同高架因子的最佳时间复杂性为2。此外，提出了针对现实世界实现的优化，在正常操作下将开销因子降低到3/2。最后，证明了一个下限，对于一类可靠的广播算法，无法实现低于3 /2的高架因子。