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一个证明世界发现纤维的力量
通常通过确定断裂韧性，弯曲性能，静态和疲劳载荷的容量和微电荷的基本材料参数来评估裂缝相关的材料特性，例如抗断裂性，咬合载荷和材料的边际降解。以下实验室研究表明，与测试的散装填充或常规商业复合物质相比
fiat-shamir的证据也缺乏证据
我们探讨了任意共享物理资源的加密功能。最通用的资源是在每个协议执行时访问新鲜的纠缠量子状态。我们将其称为常见的参考量子状态（CRQ）模型，类似于众所周知的常见参考字符串（CRS）。CRQS模型是CRS模型的自然概括，但似乎更强大：在两党设置中，CRQ有时可以通过在许多相互无偏置的基础之一中测量最大纠缠的状态来表现出与随机甲骨文相关的特性。我们将此概念形式化为一个弱的一次性随机Oracle（Wotro），在该n –bit输入条件时，我们只要求M-Pit Outputs具有一定的随机性。我们表明，当n -m∈Ω（lg n）时，CRQS模型中WOTRO的任何协议都可以受到（低效率）对手的攻击。此外，我们的对手是有效的模拟，它排除了通过将完全黑盒减少到加密游戏假设来证明方案的计算安全性的可能性。另一方面，我们为哈希函数引入了一个非游戏量子假设，该假设暗示了CRQ $模型中的WoTro（CRQ仅由EPR对组成）。我们首先构建一个统计安全的WOTRO协议，其中m = n，然后哈希输出。WoTro的不可能带来以下后果。首先，我们显示了量子菲亚特 - 沙米尔变换的完全黑色盒子，这扩大了Bitansky等人的不可能结果。（TCC 2013）到CRQS模型。第二，我们显示了Quantum Lightning版本（Zhandry，Eurocrypt 2019）的完全黑色盒子的不可能结果，其中量子螺栓具有附加参数，而没有生成新的螺栓就无法更改。我们的结果还适用于普通模型中的2个 - 摩塞格协议。
LIDAR概念证明摘要
最大化的森林碳计划开发了LiDAR POC，以探索LiDAR遥感是否可以更有效地测量和捕获数据以输入FMA。然后可以使用该基础来进一步研究法规和技术标准的修改，以允许LIDAR（其他遥感技术）收集FMA数据。它还提供了一个机会，开始探索LIDAR在ETS中的森林碳测量中的潜在广泛使用。VADIS地理器和Interpine Ltd是采购过程后参与的两个供应商，以研究各种森林类型的多种技术解决方案，以减轻潜在的单一技术解决方案。瓦迪斯地理器使用了安装在直升机上的激光剂系统。Interpine Ltd使用了三种不同的LiDAR技术：
正确性、人工智能和数学证明的认识价值
当数学界有人提出数学主张时，通常可以正式地表达该主张，也就是说，逻辑上熟练且动机充分的数学家可以达成一致，正式主张表达了相关的定理。人们通过证明来证明非正式主张，如果证明是正确的，那么经过足够的工作就可以将其转化为正式推导。相反，正式推导足以证明非正式主张的合理性。因此，非正式数学陈述是定理，当且仅当其正式对应物具有正式推导时。无论阅读证明的数学家是否会用这些术语来描述事态，对正确性的判断都等同于对正式推导存在的判断，无论数学家采用什么样的心理过程，只要它们跟踪对应关系，它们都是可靠的。（Avigad，2021 年，第 7379 页）
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
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，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。 我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。 我们在第2节中介绍了三个单形模型。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，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。我们在第2节中介绍了三个单形模型。（ii）一个多模式晚期融合模型，结合了所有三种方式的特征。（iii）基于变压器模型的块顺序方法，该方法可用于通过捕获块之间的依赖性来提高任何单峰和多模型模型的表现。（iv）在Arxiv的大约200k英语论文数据集上进行了实验评估，其中一个单独的验证数据集为3.5K论文（总计529K段落块）。然后，我们在第3节中讨论如何将它们组合到多模式模型中，以及如何添加有关块序列信息的支持。我们在第4节中进一步提供了数据集的描述。所有单峰和多模型模型的实验结果均在第5节中列出。这项工作的扩展版本[12]可用，讨论了相关工作，有关不同模型的详细信息和实验。我们还参考第一作者的博士学位论文[10]，以了解我们的方法和结果。可以在https://github.com/mv96/ mm_extraction上访问支持本文的代码，数据和模型。
创新概念验证计划指南
o 此项研究项目是否需要与学术研究人员合作开展，以及此项研究将给其组织带来的潜在益处。 o 成本分摊明细，包括通过实物捐助增加的价值，以及这些对于实现项目预期成果的重要性。 • 建议的审阅者：建议四 (4) 名能够评估提案技术方面的独立专家。此名单可以包括来自学术界和/或非学术界（即公共/私营部门）的专家。如果可能，请至少包括一名来自马尼托巴的专家。建议的外部审阅者不应与申请人或研究团队的任何成员存在利益冲突（如果适用）。
重新访问循环：分析，优化和对未来的经典调度算法
一般而言，可以将调度视为CPU处理任务的处理时间的分配。由于CPU通常在大多数系统中一次仅执行一个过程，因此必须在其几个任务之间共享其可用时间。在计算中可以找到的最简单但公平的调度算法之一是循环robin（RR）。例如，如果您曾经见过孩子在玩游戏，玩家必须在其中等待轮流等待，那么您可以理解Round Robin的基本思想。就像游戏一样，Round Robin计划算法中的每个“玩家”都会有一定时间使用CPU。也就是说，如果在回合结束时没有完成这样的任务，则将其放置在队列的背面；它允许执行下一个任务。这一直持续到所有任务完成为止。
LaZer 库：基于格的零知识和简洁的量子安全隐私证明
格问题的难度为量子安全密码学提供了最有前途的安全基础之一。公钥加密和数字签名的基本方案已接近 NIST 和其他几个标准化机构的标准化，研究前沿已转向构建具有更高级隐私功能的原语。许多此类原语的核心是零知识证明。近年来，格关系的零知识证明（和使用格关系的零知识证明）的效率有了显著提高，目前它们为许多场景提供了可以说是最短、计算效率最高的量子安全证明。非专家（和专家！）使用这些证明的主要困难在于它们有很多活动部件，并且许多内部参数取决于人们试图证明的特定实例。我们的主要贡献是一个零知识和简洁证明库，它由简单易用的 Python 接口下高效灵活的 C 代码组成。没有任何基于格的证明背景的用户应该能够指定他们想要证明的格关系和范数界限，然后该库将自动创建一个带有内在参数的证明系统，使用 LaBRADOR 的简洁证明（Beullens 和 Seiler，Crypto 2023）或 Lyubashevsky 等人的线性大小（尽管对于某些应用来说较小）证明（Crypto 2022）。Python 接口还允许基于格的密码学中使用的常见操作，这将使用户能够在语法简单的 Python 环境中编写和原型化他们的完整协议。我们通过提供盲签名、匿名凭证、最近的 Swoosh 协议（Gaj-land 等人，Usenix 2024）中所需的零知识证明、证明 Kyber 密钥的知识和聚合签名方案的协议实现来展示该库的一些实用性。从大小、速度和内存的角度来看，其中大多数都是最有效的，已知的量子安全实例。
利用后量子密码技术保障无人机未来安全：综述
摘要 无人驾驶飞行器 (UAV)，通常称为无人机，在从军事行动到商业用途等广泛领域得到越来越广泛的应用。然而，随着无人机越来越融入日常生活，由于在开放无线信道上运行且机载计算资源有限而产生的漏洞，安全和隐私问题也同样不断升级。此外，随着量子计算机的出现，确保无人机通信安全和隐私的传统加密方法面临严重风险。这些风险包括未经授权的访问、数据泄露和网络物理攻击的可能性，这些攻击会危及无人机操作的完整性、机密性和可用性。量子计算机有望分别在 Grover 和 Shor 算法的支持下打破传统的加密方法，例如对称和非对称方案。因此，传统的加密算法必须让位于抗量子算法，即后量子密码 (PQC) 算法。尽管研究人员积极开发、测试和标准化新的 PQC 算法，但尽管通过这些持续努力取得了进展，威胁仍然存在。这篇评论文章首先研究了安全和隐私形势，包括无人机的威胁和要求。本文还讨论了 PQC 和各种 PQC 系列以及 NIST 实施和标准化过程的状态。最后，我们探讨了在无人机上实施 PQC 的挑战和未来方向。
如何确保网络的未来发展
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