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硬化Intel®值得信赖的执行技术和...
当受信任的计算集团（TCG）在90年代后期开始运营时，它是为了促进对个人计算平台的信任。Intel以Intel®受信任的执行技术（TXT）的形式实施了其对测量信任的动态根源（D-RTM）的规范。信任的动态根源可实现平台状态的测量和证明，因为系统启动到了测量的发射环境（MLE）。后来，英特尔还以Intel®BootGuard（BTG）的形式实现了测量值的静态根源（S-RTM）。一起，Intel®受信任的执行技术（TXT）和Intel®BootGuard（BTG）是Intel®硬件盾牌的一部分，用于英特尔的VPRO®有能力的平台。安全性是这些功能的主要商业和公司设计价值主张，允许计算平台运营商防止信任的平台根源，并为操作系统和软件建立一个受信任和受保护的环境。
什么时候可以观察到的强化学习不是可怕的？
强化学习的应用（RL），尽管缺乏有关受控系统潜在状态的完整信息，但在该范围内，学会学会做出一系列裁定，即它们在国家的部分观察性下起作用，但无处不在。部分可观察到的RL可能很难 - 众所周知的信息理论结果表明，在最坏情况下，学习部分可用的马尔可夫决策过程（POMDP）需要指数级的样本。然而，这并不排除在学习是可以解决的庞大的POMDP的大型子类的存在。在本文中，我们确定了这样的子类，我们称之为弱揭示的POMDP。这个家庭排除了POMDP的病理实例，在某种程度上，观察结果是无知的，从而使学习艰难。我们证明，对于弱揭示了POMDP，一种简单的算法结合了乐观和最大似然估计（MLE），以确保保证多样性样本复杂性。据我们所知，这是从胜过pomdps中的相互作用中学习的第一个可证明的样本效果结果，其中潜在状态的数量可以大于观测值的数量。
神经网络量子态断层扫描
现代量子技术利用量子系统的独特特性来实现经典策略无法达到的性能。这一潜在优势取决于创建、操纵和测量量子态的能力。该领域的任何实验程序都需要对这些步骤进行可靠的认证：这正是量子态层析成像 (QST) 的领域 [1]。QST 的目标是通过对系统有限组相同副本进行测量来估计未知的量子态。如果状态由密度矩阵 ϱ 描述，位于 ad 维希尔伯特空间中，则需要 O(d/ε) 个副本才能获得 ϱ 的估计值，且误差（理解为总变分距离）小于 ε[2]。这清楚地说明了 QST 对大规模系统的资源需求。从广义上讲，QST 是一个逆问题 [3-5]。因此，线性反演 [6] 可能是该主题最直观的方法。然而，它也有一些缺点：它可能报告非物理状态，并且无法通过分析确定估计的均方误差界限。为了绕过这些缺点，可以使用各种有用的 QST 方法，例如贝叶斯断层扫描 [ 7 ， 8 ]、压缩感知 [ 9 ， 10 ] 或矩阵积状态 [ 11 ， 12 ]，尽管最大似然估计 (MLE) 仍然是最常用的方法 [ 13 ， 14 ]。从现代的角度来看，QST 本质上是一个数据处理问题，试图从
森林法（1）附件 附件-1
I 国家森林 森林地籍 第 7 条 - （修订：1986 年 5 月 6 日 - 3302/2 条）（2）（3）（第一段修订：2003 年 11 月 5 日 - 4999/3 条） 国家森林和之前已划定但在划界时为森林但仍在森林边界之外的森林、属于具有法人资格的公共机构的森林、私有森林、森林地籍以及位于这些森林内和毗邻这些森林的所有类型不动产的共同边界的确定和固定，以及纠正与第 2 条的应用有关的已完成地籍的地方发现的技术错误，由森林地籍委员会进行。 （附加句：15/1/2009-5831/2 艺术。）但是，在尚未开始森林地籍的地方，根据地籍法第 3402 号的规定确定的森林边界具有森林地籍委员会确定的森林边界的性质。 （3）
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成相关文档标识的列表（DOCID），给定查询。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的上下文中已显示出侧面的方法是有效的，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是次优的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。从特定上讲，我们将排名copid列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们学习了一个参数的子集，这些参数最大化了the DocID的相应生成可能性，给定（前面的）顶部 - 1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
使提示适应性：视觉的贝叶斯建模 - ...
最近预估计的视觉语言（VLP）模型已成为许多下游任务的骨干，但它们被用作冷冻模型而无需学习。提示学习是一种通过在文本编码器的输入中添加可学习的上下文向量来改善预训练的VLP模型的方法。在下游任务的几次学习方案中，MLE训练可以导致上下文向量在训练数据中拟合占主导地位的图像特征。这种过度适应的可能会损害概括能力，尤其是在训练和测试数据集之间的分布变化的情况下。本文介绍了基于贝叶斯的迅速学习的框架，这可以减轻几乎没有射击的学习应用程序中的过度问题，并提高提示在看不见的情况下的适应性。具体来说，建模与数据相关的先验增强了文本特征的适应性，可用于可见的和看不见的图像特征，并在其之间取决于它们之间的折衷。基于贝叶斯框架，我们在估计目标后分布中利用了Wasserstein等级流，这使我们的提示可以灵活地捕获图像特征的复杂模式。我们通过与现有方法相比显示出统计学上显着的性能改善，证明了在基准数据集上的方法的有效性。该代码可在https://github.com/youngjae-cho/app上找到。