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来自晶格假设的通用计算提取器和多位AIPO
随机Oracle（RO）模型；然后，随机甲骨文是通过良好的“加密哈希函数”（例如SHA-3）实例化的，希望所得的方案仍然安全。RO方法的众所周知的应用包括Fiat-Shamir Transform [FS87]和Fujisaki-Oakamoto Trans- trans- [FO99]。但是，RO方法只是一项经验法则，在理论上被证明是不合理的：在开创性的工作中，Canetti等人。[CGH04]设计了一种在随机Oracle模型中安全的方案，但是当随机Oracle被任何函数替换时，它是不安全的。即使以这些负面的结果，随机的甲骨文方法仍然流行，因为人们认为已知的反例人为地人为地人为。希望在自然和实际情况下，可以安全实例化随机甲骨文。一种自然的补救措施是识别“类似RO的”概述，这些概述足以用于重要的应用，然后在良好的假设下具有此类属性的哈希功能。沿着这条线，现有文献中已经提出了许多安全概念，例如点混淆[CAN97]，相关性Intractabil- ity [CGH04]，相关输入安全性[GOR11]和通用计算提取器（UCES）[UCES）[uces）[BHK13]。在本文中，我们专注于点混淆和uces的构建。
元数据法证分析作为数字研究过程的支持
当前时代的技术快速发展除了提供积极的影响外，当然也具有负面影响。在印度尼西亚，基于网络犯罪局（同上）网站的数据，与ITE法律有关的犯罪率（信息和电子交易）日益增加。这鼓励数字法医调查人员能够开发可以调整为数字案例的概念或方法，例如数字数据操纵案例，例如照片或文档。元数据是一种信息结构，描述，解释，位于某个地方或更容易找到某些东西，使用或管理以及信息源。元数据也可以解释为有关数据或信息信息的数据。在数字文件（照片，视频或文档）的情况下，可以使用法医元数据分析来完成一种方法或方法。这是因为元数据存储与文件相关的信息。通过基于开源的Java（元数据提取器）开发一个库并在Netbeans 8.0应用中开发的库，它将使研究人员或法医研究者更容易地进行法医元数据方法，从结果可以用作数字法医研究的有效证据。
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
城市搜救人员课程 I 级，课程 003-23
PT 制服 (1 套) 夏季/冬季（1 套） 雨具（1 套） 雨天装备（1 套） 寒冷天气装备（1 套） 寒冷天气装备（1 套） 笔记本、钢笔和铅笔（1 支） 笔记本、钢笔和铅笔（1 支） 驱虫剂 1（春/夏季） 驱虫剂（春/夏季） 个人卫生用品包 (1) 驼峰 (1) 便装（休闲装）（1） 个人卫生用品包 (1) 便装（休闲装）（1） 14. 将发放个人防护设备 (PPE)。 15. 联系方式：
线性分支程序和定向仿射提取器
平均案例复杂性。我们定义了一个伪随机类的功能类别，我们称之为定向仿射提取器，并表明这些功能对于强读型模型平均而言很难。然后，我们用良好的参数提出了这种功能的明确结构。这加强了Cohen和Shinkar（ITCS'16）的结果，他们为平均决策树提供了如此平均的硬度。定向仿生提取器比更熟悉的仿期提取器更强。鉴于这些功能的重要性，我们期望我们的新功能可能具有独立的利益。证明复杂性。我们还考虑了证明系统res [⊕]，该系统是用线性查询分辨率的扩展，并定义了RES [⊕]的常规变体。此证明系统中CNF的反驳自然定义了解决相应搜索问题的线性分支程序。如果驳斥是常规的，我们证明结果程序是读取的。相反，我们表明，解决搜索问题的弱读取线性BP可以转换为常规res [⊕]反驳，并持续爆炸，而规则性条件来自弱读取对立的bps的定义，从而获得了这些证明系统之间的等价。
AIMMX：人工智能模型元数据提取器
尽管机器学习和人工智能 (AI) 模型为应用程序带来了强大的功能，但目前大部分 AI 开发都是一个相当临时的过程。软件工程和 AI 开发使用许多相同的语言和工具，但 AI 开发作为一种工程实践仍处于早期阶段。挖掘 AI 模型的软件存储库可以深入了解 AI 开发的当前状态。但是，模型周围的许多相关元数据无法直接从存储库轻松提取，需要推理或领域知识。本文介绍了一个名为 AIMMX 的库，可以简化从软件存储库中提取 AI 模型元数据的过程。提取器有五个模块用于提取特定于 AI 模型的元数据：模型名称、相关数据集、参考、使用的 AI 框架和模型域。我们根据来自三个来源的 7,998 个开源模型对 AIMMX 进行了评估：模型库、arXiv AI 论文和最先进的 AI 论文。我们的平台以 87% 的准确率和 83% 的召回率提取元数据。作为 AI 模型元数据提取如何使研究和工具能够推进对 AI 开发的工程支持的初步示例，本文对评估数据集中的模型进行了数据和方法可重复性的探索性分析，并提供了一个用于发现和管理模型的目录工具。我们的分析表明，虽然数据可重复性可能相对较差，样本中有 42% 的模型引用了它们的数据集，但方法可重复性在我们样本中的 72% 的模型中更为常见，尤其是最先进的模型。我们收集的模型可在目录中搜索，该目录使用现有元数据来启用高级发现功能，从而高效地查找模型。
不确定性关系，提取器，渠道模拟
在第四部分中，我们讨论下水道模拟。Shannon的频道编码定理通过描述如何用Dunning运河模拟完美的运河来确定经典运河使用经典信息的容量。在这里我们查看反向问题；我们想用完美的运河模拟运河。基于经典结果（倒向香农通道编码定理），我们开发了各种量子机械尺寸。为此，我们使用量子机械相关性，并使用经典和量子机械随机提取器，从量子机械观察者的角度来看，它们也起作用。最后，我们讨论了编码理论，量子物理学和量子密码学PHY中的应用。