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来自经典单向函数的量子陷门函数
我们引入了量子陷门函数的概念。这是一个可高效计算的幺正函数，以“公共”量子态和经典字符串 x 作为输入，并输出一个量子态。该映射具有这样的特点：(i) 难以反转，即给定输出状态（和公共状态的许多副本）很难恢复 x，并且 (ii) 存在一个允许高效反转的经典陷门。我们证明了量子陷门函数可以由任何量子安全的单向函数构造而成。该结果的直接结果是，假设存在量子安全的单向函数，则存在：(i) 具有量子公钥的公钥加密方案，以及 (ii) 两消息密钥交换协议，假设存在适当的量子认证通道概念。
评估能源过渡成本：中国福建的案例研究
福建省可再生能源的发展近年来进入了一个瓶颈。考虑到Covid-19的影响，如何根据第14五年计划制定省级能源发展策略是一个重要的问题，需要解决福建的问题。本文构建了一个可计算的一般均衡模型，以分析能源过渡到可再生资源的成本，并试图找到一个更好的途径，以考虑到社会效率和成本。模拟结果表明，在实施能源替代后，实际电力价格将上升约1.6％，并且各个部门的电力消耗也将减少，尤其是在中级行业。总体而言，能源替代对经济的边际影响至关重要。
一个非传统的陷阱门功能
awnon bhowmik *独立研究员电子邮件：awnonbhowmik@outlook.com orcid id：https：//orcid.org/0000-0000-0001-5858-5417 *接收到的作者接收到：2023年9月10日；修订：2023年10月7日；接受：2023年12月16日；发表：2024年2月8日摘要：在加密系统的基岩中，陷入困境，是决定加密机制的安全性和功效的基本构建块。这些功能作为单向变换，证明了固有的不对称性：它们被设计为在一个方向上易于计算，同时证明了相反方向的计算挑战（即使不是不可行）。本文通过引入新型的陷阱门功能，为加密研究的不断发展的景观做出了贡献，从而提供了有关加密协议中计算效率和安全性之间复杂平衡的新观点。
ewp-639-区域全面经济伙伴关系。...
区域全面经济伙伴关系 (RCEP) 具有巨大潜力，可以塑造未来的区域贸易和投资模式，并在充满挑战的时期影响全球经济合作的方向。本文使用可计算一般均衡模型评估了 RCEP，并估算了其对收入、贸易、经济结构、要素回报和就业的潜在影响。结果表明，RCEP 协议可以产生的全球收入增长几乎是全面与进步跨太平洋伙伴关系协定 (CPTPP) 的两倍。RCEP 对该地区贸易的影响还将显著深化区域生产网络并提高生产率。在部门层面，非耐用品和耐用品制造品的出口和进口将经历最大的增长。CPTPP 和 RCEP 将特别加强该地区的制造业供应链，增加工资和就业。
1.3 人工智能的历史
现在普遍认为是人工智能的第一项工作是由 Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 完成的。受到 Pitts 的导师 Nicolas Rashevsky (1936, 1938) 的数学建模工作的启发，他们借鉴了三个来源：对大脑神经元基本生理和功能的知识；Russell 和 Whitehead 对命题逻辑的形式分析；以及图灵的计算理论。他们提出了一种人工神经元模型，其中每个神经元都被描述为“开”或“关”，当受到足够数量的邻近神经元的刺激时，神经元就会切换到“开”。神经元的状态被认为是“事实上等同于提出其适当刺激的命题”。例如，他们证明了任何可计算函数都可以通过一些连接的神经元网络来计算，并且所有逻辑连接词（ AND ，
前进的道路：改进数据以推进健康公平解决方案
在 CMS 各个项目中收集新的数据元素以填补空白（例如，在 PAC 环境中收集 SDOH 数据） 使用 2011 HHS 标准在长期护理和 PAC 评估中收集种族/民族数据元素，将评估映射到数据元素库中的 USCDI，并继续推进可计算评估数据元素（包括健康公平数据）的实施指导 评估和修改 CMS 各个项目中的 Medicare 种族/民族归纳算法的应用，以在短期内提高数据质量，同时 CMS 努力获取自我报告的种族/民族数据 为行业配备符合健康公平目标的新工具和能力（例如，SDOH 评估实用指南） 提供对某些分类数据和见解的访问权限，公众可以使用这些数据和见解来推动行动
对 OT 协议的叠加攻击 - 密码学 ePrint 档案
不经意传输 (OT) [Rab05] 是一种基本的密码原语，它允许接收方获取发送方持有的两个输入中的一个，而接收方对另一个输入一无所知，发送方则一无所知（特别是接收方收到的输入）。后来 [Cr´e87] 表明，二分之一 OT 等同于更一般的 n 分之一 OT 的情况，其中发送方持有 n 个输入，接收方接收其中一个。Goldreich、Micali 和 Wigderson [GMW87] 的成果说明了不经意传输的重要性，他们证明 OT 是 MPC 完全的，这意味着它可以用作构建块，无需任何额外的原语即可安全地评估任何多项式时间可计算函数。因此，研究这个原语的安全性变得至关重要，尤其是考虑到
当我们说“墨西哥元是多少？”时我们的意思是什么？
我们假设大脑是某种计算机，并研究比喻性语言所暗示的操作。比喻性语言无处不在，它绕过了所说内容的字面意义，并以隐喻或类比的方式进行解释。这种解释要求在概念空间中进行映射，这导致我们根据易于计算的映射来推测概念空间的性质。我们发现适当类型的映射在高维空间中是可能的，并用最简单的空间（即维度为二进制的空间）来演示它们。二进制向量上的两个运算（一个类似于加法，另一个类似于乘法）允许从现有表示中组成新的表示，并且“乘法”运算也适用于映射。高维空间的属性已被证明与记忆回忆等认知现象相对应。目前的想法进一步表明高维表示适用于认知建模。