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从Sigismund Heusner von Wandersleben寄给Axel Oxenstierna的德国加密信件的解密
，加密来源存储在档案中并不罕见，而没有被解密。这是一个艰苦的过程，可以解密历史密码，并且通常情况下，使用这些文件的历史学家和档案管理员没有资源来构成对未知密码的密码分析。这一事实可能导致轰动一时的发现，例如玛丽·斯图尔特（Mary Stuart）在法兰西（Lasry等，2023年）中发现未知的信件。对于对历史密码感兴趣的隐性分析师，系统地搜索档案并不总是直接的。然而，借助特定的搜索条目，例如“未经决定的”，“未知的书面”，更有效地通过与经验丰富的档案管理员交谈，可以找到此类文件（Megyesi等，2024）。在基于计算机的工具的协助下，例如De-Crypt Project 1未经封闭的文档提供的工具可以通过（半）自动方式在自己的comperer上进行隐式分析和解密。在这篇简短的论文中，我们介绍了瑞典国家档案馆的加密信件的解密和密码分析，该信件尚未
投射空间船尾解码和应用到SDITH
换句话说，它包括求解对解决方案重量的线性系统。通常认为这种非线性约束使得对于t的合适值而言，平均H。在过去60年中花费了许多努力[PRA62，Ste88，Dum91，MMT11，BJMM12，MO15，BM17，BM17，BM18，CDMT22]，即使在上述参数的范围仍然很困难，即使在Quantum com-com-com-com-com-com-com-peter [ber10 ber10 ber10，kt17]中也很困难。因此，解码问题引起了密码系统设计师的兴趣。今天，这是提交给NIST竞赛3的PKE和Signature方案的安全性的核心，例如Classic McEliece [AAB + 22]，自行车[ABC + 22]，Wave [BCC + 23]和Sdith [AMFG + 23]。研究解码问题的二进制版本很常见，但是非二进制案例也引起了签名方案波[DST19]或sdith [fjr22]的兴趣[BLP10，BLP11]或更常见的。波的安全性是
使用ARI机器人学习未知对象。
本本学论文研究了使Ari人形机器人能够使用机器学习和计算机视觉中的基本概念来学习和识别新对象的任务。该研究围绕着开发和实施直接向前的3D对象检测和分类管道，目的是使机器人能够识别以前尚未遇到的对象。该方法整合了开放式识别和增量学习的基本方面，重点是使用ARI机器人在实用环境中应用这些技术。通过一系列元素实验评估了实施系统的有效性，重点关注其检测和分类新的观察的能力。这些初始测试提供了有关系统在受控环境中的基本功能及其潜在效用的见解。本文在介绍性层面上有助于掌握机器人技术，并在实用机器人背景下对机器学习和计算机视觉的使用进行了初步探索。它为在机器人对象识别领域的未来研究奠定了基础。
基于能量的回归实用学习建议
近年来，基于能量的模型 (EBM) 在机器学习中经历了复苏，包括成为概率回归的有前途的替代方案。然而，基于能量的回归需要手动设计一个用于训练的提议分布，并且必须在测试时提供初始估计。我们通过引入一种概念上简单的方法来自动学习有效的提议分布来解决这两个问题，该方法由单独的网络头参数化。为此，我们得出了一个令人惊讶的结果，即得出一个统一的训练目标，该目标共同最小化从提议到 EBM 的 KL 分歧，以及 EBM 的负对数似然。在测试时，我们可以对训练过的提议进行重要性抽样，以有效评估学习到的 EBM 并产生独立的预测。此外，我们利用我们得出的训练目标，通过联合训练的基于能量的教师来学习混合密度网络 (MDN)，在计算机视觉领域的四个真实世界回归任务中，其表现始终优于传统的 MDN 训练。代码可在 https://github.com/fregu856/ebms_proposals 获得。
“你不会把你的爱好当成一份工作”：计算劳动的刻板印象及其对计算机科学教育的影响
扩大弱势群体对计算领域的参与度不仅对增加计算机科学职业的劳动力至关重要，而且对确保广泛的利益相关者能够为技术发展做出贡献也至关重要。然而，刻板印象和刻板印象威胁是弱势群体参与计算机科学教育的一大障碍。为了研究避开刻板印象压力的计算工作替代途径，我们采访了 22 位在变革粉丝圈（一个以媒体混音和评论为中心的社区）从事计算项目的人。我们的参与者——主要是女性、有色人种和/或 LGBTQ+ 人士——描述了一套关于计算的刻板印象，这些刻板印象使他们无法将自己的高技术工作视为计算工作。然而，参与者还描述了一些项目，这些项目不仅教会了他们计算技能，还为他们参与计算机科学开辟了替代途径。我们利用这些发现为教育工作者和专业人士如何打破刻板印象和错误期望以增加代表性不足的群体对计算机科学的参与和信心提供建议。
用于文本分类的量子循环架构
循环神经网络 (RNN) 在神经 NLP 的早期阶段具有变革性（Sutskever 等人，2014 年），并且与 Transformers 等较新的架构相比仍具有竞争力（Orvieto 等人，2024 年）。如今，量子计算也正在成为一种潜在的变革性技术（Preskill，2018 年），我们很自然地会考虑 NLP 模型的量子版本，比如 RNN，并问它们是否比经典模型具有任何优势。在这里，我们开发了基于参数化量子电路 (PQC) 的单元量子 RNN。PQC 可用于提供一种混合量子经典计算形式，其中输入和输出采用经典数据的形式，而控制 PQC 计算的一组参数是经过经典优化的（Benedetti 等人，2019 年）。量子计算之所以令人兴奋，是因为它能让我们高效地解决问题或运行模型，而这些在传统计算机上无法高效运行（Nielsen and Chuang，2000）。量子硬件的快速发展意味着
焦点：评估处理器可持续性的一阶碳模型
尤其是全球变暖的抽象可持续性是宏伟的社会挑战。计算机系统在整个一生中都需要大量的材料和能源。一个关键的问题是计算机工程师和科学家如何减少构造的环境影响。为了克服固有的数据不确定性，本文提出了焦点，这是一种参数化的一阶碳模型，以使用第一原理评估处理器的可持续性。fo-cal的归一化碳足迹（NCF）指标指南架构师可以整体优化芯片区域，能源和功耗，以减少处理器的环境足迹。我们使用Focal来分析和将广泛的原型处理器机制分为强烈，弱或更少可持续的设计选择，从而提供了如何减少处理器的环境足迹的见解和直觉，并对硬件和软件构成影响。一个案例研究说明了设计强烈可疑的多核心处理器的途径，同时又减少了环境脚印。
对移动设备进行手工跟踪的深度学习实施的初步调查
摘要 - 手动跟踪是计算机图形和人机交互应用程序的重要组成部分。使用RGB摄像机没有特定的硬件和SENS（例如，深度摄像机）允许为大量设备和平台开发解决方案。尽管提出了各种方法，但由于阻塞，复杂的背景以及各种手势和手势，单个RGB摄像机的手跟踪仍然是一个具有挑战性的研究领域。我们提出了一个移动应用程序，用于从智能手机摄像机捕获的RGB图像中进行2D手跟踪。图像是由深层神经网络处理的，并经过修改，以解决此任务并在移动设备上运行，以寻找性能和计算时间之间的折衷方案。网络输出用于显示用户手上的2D骨架。我们在几种情况下测试了我们的系统，显示了交互式手动跟踪水平，并在变化的亮度和背景和小遮挡的情况下取得了令人鼓舞的结果。索引术语 - 深度学习，人类计算机互动，图像处理，手跟踪
工程师计算机编程基础知识。 - DTIC
本书的组织结构如下：第 1 章阐述了程序构建的四个原则。第 2 章讨论了计算机程序的被动部分：数据。第 3 章描述了每个程序的三个部分。第 4 章相当长，介绍了构造（来自控制结构），并附有练习来测试您的学习效果。第 5 章描述了让程序运行的过程，第 6 章提供了一个检查表，以帮助确保您的程序在运行之前（和之后）处于最佳状态。第 7 章是一堂简短的课程，教你如何在程序运行不正确时纠正它（是的，即使前面几章中有很多“好东西”，但仍然会出错）。第 8 章包含对几种编程语言的简要回顾，并揭示了我对某些语言的不为人知的偏见。第 9 章至第 141 章分别针对一种特定的编程语言；这里没有提供足够的细节来充分利用任何语言，但足以让你成功入门。遵循以下列表
RTL验证用于使用合同影子逻辑
抽象的现代现代处理器面临投机性执行攻击。尽管有各种建议的软件和硬件缓解以防止此类攻击，但新的攻击仍来自未知漏洞。因此，迫切需要对硬件设计处理投机执行攻击的能力进行正式和严格的评估。本文提出了一种称为合同影子逻辑的正式验证技术，该技术可以大大提高RTL验证可伸缩性，同时适用于不同的防御机制。在此技术中，我们利用comperer Architecture Desime Insights来提高验证性能，以检查将安全性属性作为软件硬件合约配制的安全性属性，以确保安全猜测。我们的验证方案可供计算机架构师访问，并且需要最少的正式方法专业知识。我们在多个RTL设计上评估了我们的技术，其中包括三个排序处理器。与基线和两个基线和两个最先进的验证方案相比，我们的技术在寻找对不安全设计的攻击并为安全设计提供了完整的证据时表现出重要的优势，并提供了完整的证据。