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量子密钥可撤销双 Regev 加密，重新审视
量子信息可用于实现经典加密无法实现的新型加密原语。Ananth、Poremba、Vaikuntanathan (TCC 2023) 最近的一项工作重点是使用量子信息为 Gentry、Peikert、Vaikuntanathan (STOC 2008) 引入的双 Regev 加密方案配备密钥撤销功能。他们进一步表明，密钥可撤销双 Regev 方案意味着存在完全同态加密和伪随机函数，它们都配备了密钥撤销功能。不幸的是，他们只能根据新的猜想证明其方案的安全性，而没有解决基于经过充分研究的假设来确定密钥可撤销双 Regev 加密安全性的问题。在这项工作中，我们解决了这个悬而未决的问题。假设具有误差的多项式学习难度（超过亚指数模数），我们证明密钥可撤销双 Regev 加密是安全的。因此，我们首次获得以下结果：
量子解码问题
基于格的密码学的创始成果之一是将短整数解问题量子简化为 Regev 引入的带错误学习问题。Chen、Liu 和 Zhandry 最近指出，可以通过将带错误学习问题替换为量子等效问题（其中错误以量子叠加形式给出）来使这种简化更加强大。在代码的背景下，这可以适应从查找短代码字简化为随机线性代码的量子解码问题。因此，我们在本文中考虑量子解码问题，其中我们给出了代码字的噪声版本的叠加，我们想要恢复相应的代码字。当我们测量叠加时，我们会得到通常的经典解码问题，其中最佳已知算法处于恒定速率和错误率范围内，与代码长度呈指数关系。但是，我们将在这里展示，当噪声率足够小时，量子解码问题可以在量子多项式时间内解决。此外，我们还表明，对于噪声率，该问题原则上可以量子地（尽管不是有效的）解决，而由于信息论的原因，相关的经典解码问题根本无法解决。然后，我们在代码的背景下重新审视 Regev 的归约。我们表明，在 Regev 的归约中使用我们的算法来解决量子解码问题，可以与已知的最佳短码字问题量子算法相媲美。这在某种意义上表明了 Regev 归约在考虑量子解码问题时的严密性，也为短码字问题的新量子算法铺平了道路。
elay Zhao
1。奖励在测试时间扩散模型中的奖励引入了迭代改进，适用于蛋白质和DNA设计Masatoshi uehara，Xingyu SU，Yulai Zhao，Yulai Zhao，Xiner LI，Aviv Regev，Shuiwang Ji，Sergey Ji，Sergey Levine，Sergey Levine，Tommaso Biancalani Arxiv Arxiv Preprint 2。与奖励指导一代的扩散模型中的推理时间对齐：教程和评论Masatoshi uehara，Yulai Zhao，Chenyu Wang，Xiner LI，Aviv Regev，Sergey Legev，Sergey Legev，Tommaso Biancalani Arxiv Arxiv Arxiv Preprint 3。Derivative-Free Guidance in Continuous and Discrete Diffusion Models with Soft Value-Based Decoding Xiner Li, Yulai Zhao , Chenyu Wang, Gabriele Scalia, Gokcen Eraslan, Surag Nair, Tommaso Biancalani, Shuiwang Ji, Aviv Regev, Sergey Levine, Masatoshi Uehara arXiv preprint 4.理解基于扩散模型的基于增强学习的微调：教程和评论Masatoshi uehara *，Yulai Zhao *，Tommaso Biancalani，Sergey Levine Arxiv Preprint 5。连续时间扩散模型的微调作为熵调查的对照果片uehara *，Yulai Zhao *，Kevin Black，Kevin Black，Ehsan Hajiramezanali，Gabriele Scalia，Nathaniel Lee Diemant，Alex M Tseng，Alex M Tseng，Tommaso Biancalani，Sergey/Sergey Levine在弱凸度假设下优化表现风险Yulai Zhao Neurips 2022关于机器学习优化的研讨会
luca trevisan -cv div>
[C67]（与B. Barak，A。Moitra，R O'Donnell，P。Raghavendra，O。Regev，D。Steurer，A。Vija-Yaraghavan，D。Witmer，J。Wright）击败了关于限制性学位的约束问题的随机分配。in proc。大约随机，2015年，第110-123页
gram root分解多项式环
基于晶格的密码系统（Kiltz等，2018; Bos等，2018; Fouque等，2020）被选为NIST Quantum加密后（PQC）Standards（Alagic等，2022）。Lattice-based schemes, including the PQC standards, are often based on polynomial rings i.e., NTRU (Hoffstein et al., 1998; Fouque et al., 2020), Ring-LWE (Stehl´e et al., 2009; Lyubashevsky et al., 2010) and Module-LWE (Brak- erski et al., 2011; Langlois and Stehl´e, 2015年），以提高效率。离散的高斯概率分布（定义2.2）是晶格cryp-图表中的重要对象，更普遍地是晶格的数学效果。例如，对晶格问题的计算硬度的分析（Regev，2005; Micciancio和Regev，2007; Gentry等，2008; Peikert，2009; Brakerski等，2013）依赖于离散高斯人的有用特性。此外，许多基于高级晶格的Crypsystems，例如基于身份的加密（Gentry等，2008; Agrawal等，2010）和功能
关于KPQC回合2候选人评估的报告
2背景2 2.1通用晶格攻击。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 2.2安全假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2.1研究ASPPTIONS的安全级别的重要性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2.2加密系统中使用的假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.3计算与决策LWE变量。。。。。。。7 2.2.4 LWE与LWR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2.5部分校正加密系统。。。。。。。。。。。8 2.2.6安全假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2.7基本的REGEV加密系统。。。。。。。。。。。。。。10 2.3一般设计框架和可证明的安全性。。。。。。。12 2.3.1 Fujisaki Okamoto变换（有隐性拒绝）12 2.3.2安全损失。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.3.3菲亚特 - 沙米尔变换。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4关于回合2 C软件的一般说明。。。。。。。。。。。。。15 2.4.1正确性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.4.2防止正时攻击。。。。。。。。。。。。15 2.4.3基准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.4将来的速度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
通过过滤解决平均格子问题变体的量子算法
因此，为了展示最坏情况下近似 SVP 的有效量子算法，只需为任何一个平均情况问题构建一个有效的量子算法即可。然而，对于 SIS 或 LWE，还没有已知的多项式（甚至是亚指数）时间量子算法。对于 DCP，Kuperberg [Kup05] 给出了一个亚指数量子算法。但 Regev [Reg02] 展示的量子约化要求 DCP 算法具有噪声容忍度，而 Kuperberg 的算法则不然。我们还要提到，在过去几年中，[CGS14、EHKS14、BS16、CDPR16、CDW17] 中已经展示了在某些参数范围内理想格的 SVP 的有效量子算法。尽管如此，展示一个针对所有格具有多项式近似因子的 SVP 的多项式（甚至是亚指数）时间量子算法仍然是公开的。
人类细胞图谱的计算技术
当研究人员收集单细胞数据并将其细化为细胞图谱时，一项关键任务是对每种细胞类型进行表征和标记或注释。“这通常是一项非常耗时、繁重的任务，只有少数生物学专家才能完成，”计算生物学家、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所 HCA 细胞注释平台负责人 Evan Biederstedt 说。研究人员已经开发了几种自动标记细胞的程序，但这些工具并不总是能得出相同的答案。popV 就是个例子。它的功能简单但功能强大：它将八种自动细胞注释工具整合到一个平台中，并且可以在有更多工具可用时添加 1 。“这是一个加速工具，”联合开发者、加州大学伯克利分校的计算生物学家 Can Ergen 说。拥有新鲜生成的单细胞 RNA 测序数据的研究人员可以将其加载到 popV 中，八种方法中的每一种都会对细胞身份进行“投票”——因此该工具的全名是 popular Vote。对于任何给定的细胞，用户可以检查所有八种注释是否一致，或者对可能的身份是否存在分歧投票。如果这些方法对某种细胞类型的判定一致，研究人员就可以对其身份充满信心；如果存在分歧，可能就没那么自信了。为了量化这一点，popV 提供了“不确定性分数”，以便用户知道在其鉴定中可以给予多大信任度。“这真的很酷，”Regev 说。PopV 使用来自 Tabula Sapiens 的数据进行训练，Tabula Sapiens 是一张人类细胞图谱，涵盖了近 500,000 个细胞，代表了 15 个人的 24 个器官。研究人员随后在来自人类肺细胞图谱 2 的数据库上对其进行了测试；根据最终论文，popV 的预测与大多数注释一致，比任何单个计算注释器都更准确。Biederstedt 计划将 popV 整合到 HCA 细胞注释平台用户界面中，科学家将能够在对细胞类型进行分类时查看 popV 的预测。“它确实让社区更接近自动细胞注释的梦想，并将极大地帮助研究人员，”他说。一旦研究人员发现了一种有趣的细胞类型或状态，他们可能会想知道它还会出现在哪里。Regev 和她的同事开发了 SCimilarity 来回答这个问题。该软件可以获取感兴趣的细胞概况
LWE和实施Lattice- ...
特定的应用程序对这些参数的关系也彼此施加了一些限制。例如，为了在Regev公开加密中正确性，我们需要M> 2 N LOG Q以及BM 其他应用程序具有更多的联系。 对于公钥加密，我们可以固定x m = 2 n log q，因此我们只需要担心（n，q，χ）即可。 通常，我们首先选择模量q成为传达的东西。 选择q = 2 16或q = 2 32很好，因为这些模量的mod- q操作只是本机机器操作。 现在，要设置N和χ，我们必须了解（Q，M，N，χ）的给定选择，这是最著名的LWE算法的运行时间。 我们希望此运行时间大于2 128左右。 不幸的是，相比之下，运行时间没有干净的闭合形式表达式，对于某些椭圆曲线Q的分散日志，最佳攻击时间大约是2 q /2。 这使得选择小组订单变得容易。 （相反，选择曲线的参数非常棘手。）其他应用程序具有更多的联系。对于公钥加密，我们可以固定x m = 2 n log q，因此我们只需要担心（n，q，χ）即可。通常，我们首先选择模量q成为传达的东西。选择q = 2 16或q = 2 32很好，因为这些模量的mod- q操作只是本机机器操作。现在，要设置N和χ，我们必须了解（Q，M，N，χ）的给定选择，这是最著名的LWE算法的运行时间。我们希望此运行时间大于2 128左右。不幸的是，相比之下，运行时间没有干净的闭合形式表达式，对于某些椭圆曲线Q的分散日志，最佳攻击时间大约是2 q /2。这使得选择小组订单变得容易。（相反，选择曲线的参数非常棘手。）
David H. Laidlaw -Brown CS
65。从炎症和静止淋巴结定义的基质的转录培训。D Malhotra, Anne L Fletcher, J Astarita, V Lukacs-Kornek, P Tay- alia, SF Gonzalez, KG Elpek, SK Chang, K Knoblich, ME Hemler, MB Brenner, MC Car- roll, DJ Mooney, SJ Turley, The Immunological Genome Project Consortium the, Y Zhou, SA Shinton, RR Hardy, NA Bezman, JC Sun, CC Kim, LL Lanier, J Miller, M Merad, AL Fletcher, A Bellemare-Pelletier, K Narayan, K Sylvia, J Kang, R Gazit, B Garrison, DJ Rossi, V Jojic, D Koller, Radu Jianu, David H. Laidlaw, J Costello, J Collins, N Co- hen, P Brennan, T Shay，A Regev，F Kim，TN Rao，A Wagers，El Gautier，C Jakubzick，GJ Randolph，P Monach，AJ Best，J Knell，J Knell，A Goldrath，T Heng，T Heng，T Kreslavsky，M Painter，M Painter，Dathis和C Benoist。自然免疫学，2012年。（Bibtex：Malhotra-2012-TPS）。