XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHonest
航空运营商认证 AMC1 ORO.AOC.100 申请...
(ii) 如果飞行员操作技术明显存在缺陷，通常会隐藏该信息，以保护机组人员的身份。有关具体超标的信息将传递给运营商指定的人员（安全经理、约定的机组代表、诚实经纪人），以便与飞行员进行保密讨论。运营商指定的人员与飞行员进行必要的联系，以澄清情况、获得反馈并提出适当行动的建议和推荐。此类适当行动可能包括对飞行员进行再培训（以建设性和非惩罚性的方式进行）、修订手册、更改空中交通管制和机场操作程序。
Cloncreen风电场项目通讯
您在学校上学时想成为什么？老实说，我一直想成为某种类型的工程师。尽管我曾经在我年轻的时候看过东西，例如一扇门，想知道为什么块不会掉入差距，这是什么使这一切保持了。显然，现在我知道它和lintel一样简单！我曾经，可能仍然是一个非常好奇的人，我想了解事情的工作方式。另外，我参加过的每项能力测试都指向数学或工程学的职业。
Oceanloop净贷款数百万贷款，以建立第一个陆基...
目前，Oceanloop在基尔和慕尼黑经营两个陆基虾农场，测试了生产高质量虾的新方法。通过其姊妹公司诚实的收获，它将新鲜的虾直接提供给餐馆，超市和消费者。该公司为进口虾提供了可持续，可追溯和动物友好的替代品。使用先进的技术，Oceanloop允许农民控制生产的各个方面，从而使过程更加注重并减少自然资源的使用。它还使用计算机视觉和AI等数字工具来实时监测虾健康，从而改善动物福利。
量子统计零知识能力的限制
不可能性证明，如 BQP 在 PP 中的包含 [2, 15]、量子比特承诺的不可能性 [27]，以及预言机和黑盒问题的存在，相对于这些问题，量子计算机的能力有限 [1, 5, 6, 7, 15]。在本文中，我们考虑零知识证明系统的量子变体的潜在优势。零知识证明系统最早由 Goldwasser、Micali 和 Rackooff[20] 于 1985 年定义，此后在复杂性理论和密码学中得到了广泛的研究。本文假设您熟悉零知识证明系统的基础知识。有关零知识的最新调查，请参阅 Goldreich [16]。已经研究了几种零知识概念，但在本文中我们只考虑统计零知识。此外，我们将重点关注诚实验证者统计零知识，这意味着只需一个多项式时间模拟器就可以近似地模拟遵循指定协议的验证者的观点（而不是为了获取知识而故意偏离指定协议的验证者的观点）。在经典情况下，Goldreich、Sahai 和 Vadhan [18] 证明了任何诚实验证者统计零知识证明系统都可以转化为针对任何验证者的统计零知识证明系统。具有统计零知识证明系统的语言类表示为 SZK；已知 SZK 在补集下是封闭的 [32]，SZK ⊆ AM [4, 14]，并且 SZK 具有自然的完全承诺问题 [19, 34]。已知几个有趣的问题（例如图同构和二次剩余）包含在 SZK 中，但不包含在 BPP 中 [17, 20]。有关统计零知识的全面讨论，请参阅 Vadhan [38]。据我们所知，文献中之前没有出现过量子零知识证明系统的正式定义。然而，量子信息是否允许扩展具有零知识证明的问题类别的问题已经被一些研究人员解决了。例如，研究量子比特承诺可能性的动机之一是它对零知识证明系统的适用性。缺乏正式定义的主要原因似乎是当以最直接的方式将零知识的经典定义转换为量子设置时会出现困难。有关这些问题的进一步讨论，请参阅 van de Graaf [21]。本文的目的不是试图解决这些困难，也不是提出一个从密码学角度令人满意的量子零知识定义。相反，我们的目标是研究基于诚实验证者概念的量子零知识简单定义的复杂性理论方面。我们考虑这个定义的主要动机是：
e LSA：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
elsa：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
superfl：具有效率和鲁棒性的联合学习隐私性
联邦学习（FL）完成了协作模型培训，而无需共享本地培训数据。但是，现有的FL聚合方法遭受了效率低下，隐私脆弱性和对中毒攻击的忽视，从而严重影响了模型培训的整体性能和可靠性。为了应对这些挑战，我们提出了Superfl，这是一种有效的两服务汇总计划，既可以保存又可以保护中毒攻击。两个半honest服务器S 0和S 1相互协作，带有Shuffle Server S 0负责隐私聚类，而分析服务器S 1负责稳健性检测，识别和过滤恶意模型更新。我们的计划采用了同质加密和代理重新加密的新型组合，以实现安全的服务器与服务器协作。我们还利用一种新型的稀疏矩阵投影压缩技术来提高通信效率并显着降低开销。为了抵制中毒攻击，我们基于可信赖的根，将降低维度降低和规范计算引入双过滤算法，以识别恶意模型更新。广泛的实验验证了我们方案的效率和鲁棒性。SuperFL达到了令人印象深刻的压缩比，范围从5-40 x，在不同的模型下，同时以基线为基准的可比较模型精度。值得注意的是，我们的解决方案在MNIST和CIFAR-10数据集中分别显示出最大模型的准确性不超过2％和6％，在特定的压缩比和恶意客户的存在下。
个人发展计划（IDP）
您的研究生培训中最重要的部分之一是开发可转让毕业的技能。使用此工作表来评估和确定您希望在来年目标定位的技能，这标志着您的当前能力水平从弱（1）到强（3），相对于您认为学生应该在学习结束时的位置。询问您的顾问他/他是如何同意或不同意的。在每个部分之后都提供了空间，以允许您和您的顾问添加任何其他技能目标。诚实的自我评估和讨论将帮助您设定培训目标。
