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如何制作防人工智能的作业
因此，不仅仅是文本，他们还可以突出显示一个单词并用 meme 进行回复，突出显示一个单词并链接到视频、音频剪辑、图像或链接。我以前很喜欢 Perusall，但在后 AI 时代我更喜欢 Perusall，因为它需要非常具体的阅读参与。它需要课堂上同学之间的大量互动。因此，这也使它成为一个相当不错的 ChatGPT 证明，因为它与阅读非常不同，现在想出一个段落来回应它。我觉得不是 AI 证明的部分，甚至没有真正实现我对课程的学习目标，是每个单元末尾的这些反思帖。所以我仍然保留了反思问题，但我重新考虑了它们，使它们更个性化、更相关、更适用、更具体，有时也允许非文本回复。
未校正的作者证明
摘要。在现实世界中，大多数组合优化问题都是多目标的，很难同时优化它们。在文献中，某些单独的算法（ACO，GA等）可用于解决此类离散的多目标优化问题（MOOPS），尤其是旅行推销员问题（TSP）。在这里开发了一种混合算法，将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中，由于路线长度保持不变，因此不认为行进路线。在现实生活中，可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线，这些路线的条件也可能不同，例如好，粗糙，坏等。在实际，旅行成本和旅行时间并未准确定义，并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时，路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下，旅行风险也涉及。在本文中，由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP，包括来源，目的地，输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
证明生产的神经网络验证
a b s t r a c t - d ee p n e u r a l a l a l a l a l a t w o rk s（d nn s） EE t h e ir c o rr e c t n e ss。C o n s e qu e n t l y , t h e v e ri f i c a t i o n c o m - m un i t y h a s d e v i s e d m u l t i p l e t e c hn i qu e s a nd t oo l s f o r v e ri f y i ng D NN s .w h e n d nn v e ri f i e r s d i s d i s c o v e r a n i n i n i n i n i n p t t h t h t t t ri gg e r s a n e rr o r s a n e rr o r，t h a t h a t i s e s e s e s s y s y t o c o c o c o c o n f ir m; bu t w h e n t h e y r e p o r t t h a t n o e rr o r e x i sts , t h e r e i s n o w a y t o e n s u r e t h a t t h e v e ri f i c a t i o n t oo l i ts e l f i s n o t f l a w e d .A s m u l t i p l e e rr o r s h a v e a lr e a d y b ee n o b s e r v e d i n D NN v e ri f i c a t i o n t oo l s , t h i s c a ll s t h e a pp li c a b ili t y o f D NN v e ri f i c a t i o n i n t o qu e st i o n .I n t h i s w o rk, w e p r e s e n t a n o v e l m e c h a n i s m f o r e nh a n c i ng Si m p l e x - b a s e d D NN v e ri f i e r s wi t h p r oo f p r od u c t i o n c a p a b ili t i e s : t h e g e n e r a t i o n o f a n e a s y -t o -c h e c k wi t n e ss o f un s a t i s f i s f i a a b ili t y，w h i c h a tt e sts tt e sts t o t o t h e a a b s e a a b s e n c e n c e o f e rr s r s r s。o u r p r o f p r o o d o d o d o n i s b a s e s e n e n e n e n e n e n e f f f i c i c i c i c i e n t a d a p t a p t a t a t a t a t a t i o n o n o n o n o f t i o n o f t e w e ll -k n o w n f a rk a rk a rk a rk a rk a rk a s s'l e l e mma -li n e a r f un c t i o n s and nd nu m e ri c a l p r e c i s i o n e rr o r s。a s a p r oo f c o n c e p t e nn v e gh e d e c e d e c e c e c e c e. div>o u r e a t y s e g A. t y s a c a c a t y s e q -c ir e o n l y m i n i m o v e r h e a d a d。 div>
ZK证明图像转换瓷砖在您的笔记本电脑上
[nt s＆p2016] A. Naveh和E. Tromer，“ Photoproof：任何一组允许转换的加密图像身份验证” - S＆P- 2016
批发印尼盾数字概念验证 (PoC) 报告...
目录 i 图 iii 前言 印度尼西亚银行行长 v 前言 印度尼西亚银行副行长 vi 前言 印度尼西亚银行副行长 vii 执行摘要 1 概述 2 1.1. 背景 2 1.2. 目标 4 1.3. 商业模式 5 PoC 方法论 6 2.1. PoC 阶段 6 2.2. PoC 场景 6 2.3. 范围和假设 6 PoC 开发 8 3.1 用例层 8 3.1.1 货币供应流程 8 3.1.1.1 发行 8 3.1.1.2 赎回 9 3.1.1.3 资金转移 10 3.1.2 系统政策 11 3.1.2.1 限制功能 11 3.1.2.2 管理功能 11 3.1.3 监管 12 3.2. 数字资产层 12 3.3.执行层 12 3.3.1. 容器 13 3.3.2. 智能合约 13 3.3.3. 应用程序编程接口 (API) 13 3.3.4. Web 应用程序 (Web App) 13 3.3.5. 消息传递 13 3.3.6. 集成、互操作性和互连 (3i) 14 3.4. 数据层 14 3.4.1. 数据库中的存储 14 3.4.2. DLT 的结构 15 3.5. 共识层 15 3.6. 网络层 15 3.7. 安全方面 16 PoC 测试和结果 17 4.1. DLT 在批发印尼盾数字货币供应过程中的实施 17 4.2. 在印尼盾数字批发平台上实施智能合约 18 4.3. wRD 与其他金融市场基础设施的整合、互操作性和互联互通 19 发现和下一步行动 20 5.1 发现 20 5.2 下一步行动 20 缩写 21
机器检查多轮杂乱证明：terelius- ...
shuffls在纸系统中使用的物理投票箱几乎相同的方式用于电子投票：（加密）选票输入到shuffle中，并以随机顺序输出（加密）选票，从而破坏选民身份和选票之间的链接。为了确保不添加，省略或更改的选票，零知识证明（称为shuffle的证明）可用于提供公开的能够验证的转录本，以证明输出是输入的重新加密置换的。实际上，最突出的shu e e证据是由于Terelius和Wikstréom（TW）以及Bayer and Groth（BG）造成的。tw更简单，而在带宽和计算方面，BG更有效。对更简单（TW）SHU e的证明的安全性已经进行了机器检查，但几家著名供应商坚持使用更复杂的BG证明SHUfflE的证明。在这里，我们通过COQ证明辅助剂来检查拜耳格罗斯（Bayer-Groth）的安全性证明。然后，我们提取检查拜耳 - 格罗斯（Bayer-Groth Implentions）产生的成绩单所需的verifier（软件），并使用它来检查瑞士国家选举中的瑞士邮报的成绩单。
防止策略 - 顶部的不可思议的可操作性...
摘要：扩散机理设计是机理设计文献中最新趋势之一。其目的是激励代理人将有关机制的信息扩散到尽可能多的关注者，并报告其偏好。本文是从非明显操纵性的角度考虑双向匹配的扩散机理设计的首次尝试。我们专注于多对一双面匹配问题的顶级交易循环（TTC）机制。我们分别阐明了满足防策略和不可思议的可操作性机制的必要条件。我们还提出了一种新的基于TTC的匹配机制，该机制违反了策略，但满足了不太明显的操作性，这说明了我们如何在双面匹配中处理战略信息扩散。
模块化多模式的机器学习，用于提取长期科学文档中定理和证据的模块化
数学领域中的学术文章通常包括定理（和其他类似定理的环境）及其证明。本文建立在我们以前的作品[11]的基础上，该论文旨在将科学文献从PDF文章的集合转变为以定理为中心的开放知识基础（KB）。在本文中，我们主要集中于[11]中引入的管道的提取方面。我们深入探索了多种模式方法，并评估了模型的长期段落序列的影响。要澄清，在本文中，我们使用定理的意义与L a t e X中使用的定理相同（例如，按\ new Theorem命令）：一个定理的环境是一种结构化的陈述，可能是以特定方式进行编号的，用于以特定的方式进行编号，用于正式（通常是数学）的陈述：也可以代表一个正式的陈述：也可以是empormem，emporm a remem，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，等等，等等，等等，等等。定理，我们的意思是任何此类陈述。 通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。 我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。 此外，定理，我们的意思是任何此类陈述。通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。此外，