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6-68801-01修订版W Stornext 7兼容性指南
•列出的Windows Service Pack级别，指示受支持的版本。“ dot”发行，例如Windows 8.1，除非被召唤，否则不支持。RedHat Enterprise Linux在更新级别指定。除非另有说明，否则支持内核在本文档中列出的发行版并包括。不支持列出的内核版本的那些。Suse Enterprise Linux在服务包级别指定。除非另有说明，否则支持内核在本文档中列出的发行版并包括。不支持列出的内核版本的那些。Debian支持在X.Y发行级别的水平上指定。Ubuntu支持在X.Y.Z发行级别的级别上指定。
![arxiv：2501.16165v1 [cs.cr] 2025年1月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\171f982992eecabd89c58411b5c551f1b9e106a4.webp)
arxiv：2501.16165v1 [cs.cr] 2025年1月27日
摘要操作系统（OS）内核是模式计算中的基础，尤其是随着不同计算设备的扩散。但是，其发展也带来了可能导致严重安全漏洞的漏洞。与用户空间模糊相比，用来发现这些漏洞的技术是一种用于发现这些漏洞的技术。这些包括配置测试环境并解决内核和模糊过程固有的状态的复杂性。尽管安全界引起了人们的兴趣，但仍然缺乏对内核模糊的全面理解，阻碍了该领域的进一步进步。在本文中，我们介绍了第一个专门用于OS内核模糊的系统研究。首先总结了2017年至2024年之间从顶级场所进行99项学术研究的进展。之后，我们引入了一个基于舞台的模糊模型和一种新颖的模糊分类法，该模型突出了内核模糊特有的九种核心功能。根据定性评估标准，对这些功能与它们相应的方法学方法进行了检查。我们的系统化确定了满足功能要求的挑战，并提出了潜在的技术解决方案。fi-Nelly，我们概述了指导即将进行的内核安全研究的有希望和实用的未来方向，部分支持了我们案例研究的见解。
基于内核的量子回归器模型学习非
Quantum机器学习是一项越来越多的研究领域，旨在执行量子计算机协助的机器学习任务。基于内核的量子机学习模型是范式涉及量子状态的范式示例，并且从这些状态之间的重叠中计算出革兰氏矩阵。在手头的内核中，常规的机器学习模型用于学习过程。在本文中，我们研究了量子支持向量机和量子内核脊模型，以预测量子系统的非马克维亚性程度。我们对幅度阻尼和相阻尼通道进行数字量子模拟，以创建我们的量子数据集。我们详细介绍了不同的内核函数，以绘制数据和内核电路以计算量子状态之间的重叠。我们表明，我们的模型提供了与完全经典模型相当的准确预测。
分布式核驱动数据聚类
推导出一种新型的完全分布式联合核学习和聚类框架，该框架能够以无监督的方式确定聚类配置。利用半定规划来量化候选核相似矩阵与特定秩的块对角线结构的接近程度。利用凸函数差和块坐标下降，推导出一种递归算法，该算法联合确定适当的核相似矩阵和聚类因子。以可分离的方式重新表述所涉及的半定程序，我们基于交替方向乘数法，构建一个完全分布式方案，通过协作的相邻代理在自组织网络中实现联合核学习和聚类。收敛声明表明，所提出的算法框架返回有界相似核更新，促进块对角线结构。利用合成数据和真实数据的详细数值示例表明，分布式新方法可以实现接近甚至超过现有集中式替代方案所实现的聚类性能。关键词：分布式学习、内核、聚类、无监督学习、优化
![arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b805ed0b9d6754219a9944f320dfe64ccf053ae1.webp)
arxiv：2311.12624v3 [cs.lg] 2024年4月10日
摘要。机器学习（ML）和算法信息理论（AIT）从不同的角度探讨了复杂性。我们通过通过稀疏内核流的方法对学习内核，内核岭回归中学习核的问题，在数据中学习核的问题，探索AIT和内核方法之间的接口（在ML中普遍存在）。特别是，通过查看最小描述长度（MDL）和机器学习（RML）的正则化之间的差异和共同点，我们证明稀疏核流的方法是采用自然的方法，可以从数据中学习内核。这种方法与MDL原理保持一致，比现有对交叉验证的依赖更加强大的理论基础。该研究表明，得出稀疏的内核流不需要统计方法。取而代之的是，人们可以直接参与代码长度和复杂性，这是AIT中心的概念。因此，这种方法为使用AIT的工具重新制定机器学习算法打开了大门，目的是为它们提供更扎实的理论基础。
内核和量子机器学习
摘要：支持向量机 (SVM) 和核方法 (KM) 被广泛用于数据学习中的分类和回归。核是将数据映射到更高（可能是无限）维度的正定函数。通常，SVM 1 将核方法实现为子程序，将非线性数据映射到更高维度，使其变为线性可分。SVM 在此特征空间中的数据点类别之间绘制线性决策边界。本文从经典机器学习的角度回顾了核和核方法及其在量子机器学习中的可能实现。我们从核的基础开始，包括希尔伯特空间和再生核希尔伯特空间、Mercer 条件，并证明了三个广泛使用的核满足 Mercer 条件的有效性。我们回顾了两种不同的量子机器学习方法，即参数化量子电路和基于核的训练，并讨论了其中一种相对于另一种的潜在优势。本文可以帮助读者开始了解核理论和量子机器学习。
在有限场上找到椭圆曲线上的扭转底座
▶基于异子的密码学是一种有前途的后量子后▶评估椭圆形曲线之间的评估等质激素，如果内核不合理时，如果内核不合理，那么计算有效地实施计算是棘手的，有效地实现计算是有效地实现计算的pearl-scallop（pearl-scallop（Allombert，byombert，byombert，byiksse of bagi bagi cagi）基于同一的基于组的动作，可以像在CSIDH中更有效地计算出非莱容级组，但要比扇贝和扇贝-HD更快地计算，但是有一个预录步骤，需要对单个同等基因进行非理性核的评估，但是，如果在合理的时间内实现了无性的计算，则无法完成
Electrode：使用 eBPF 加速分布式协议
摘要 在标准 Linux 内核网络堆栈下实现分布式协议具有负载感知 CPU 扩展、高兼容性以及强大的安全性和隔离性等优势。然而，由于过多的用户-内核交叉和内核网络堆栈遍历，它的性能较低。我们为 Electrode 提供了一组专为分布式协议设计的基于 eBPF 的性能优化。这些优化在网络堆栈之前的内核中执行，但实现的功能与在用户空间中实现的类似（例如，消息广播、收集确认的法定人数），从而避免了用户-内核交叉和内核网络堆栈遍历产生的开销。我们表明，当应用于经典的 Multi-Paxos 状态机复制协议时，Electrode 将其吞吐量提高了 128.4%，延迟提高了 41.7%。