XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemValiant
第 513 联队参加关岛的勇敢之盾演习......
去年，我们在确定如何保持领先以应对节奏挑战方面取得了很大进展。我们将工作重点放在七个“作战要务”上，这些领域目前或正在出现能力差距。几个月来，专家团队一直在努力确定弥补这些差距的最佳概念和投资。他们的工作将反映在明年的预算请求中，但在许多情况下，我们已经开始努力推动空军和太空部队朝着正确的方向发展。我也赞赏大约十几个具体管理举措的辛勤工作，我们努力寻找机会改善总部和整个企业的管理。因此，我们能够支付一大笔首期付款来改善我们的 IT 和网络态势 - 换句话说，修复我们的计算机。
人工智能与密码学的协同作用
机器学习和密码分析可以被视为“姊妹领域”，因为它们具有许多相同的概念和关注点。[...] Valiant 指出，良好的密码学可以[...] 提供难以学习的函数类的示例。
促进经济发展和生活更加实惠的计划
但普京对乌克兰的攻击，以及该国非凡而英勇的抵抗，强化了我们政府最深的信念——贯穿本预算以及之前每一份预算的一条主线：一个国家的实力不仅仅来自于其中央银行储备的庞大，也不仅仅来自于其驻军的规模。
DOD Live-Fir练习
在2024年6月16日至17日之间，美国陆军，海军，空军和海军陆战队部队与盟友和合作伙伴合作，将进行实时火灾，作为锻炼勇士盾的一部分24。来自帕拉U国际机场的美国陆军士兵将解雇自动驾驶多域发射器（AML）。 Aircra FT和参加运动的海军船只将在帕劳的国际水域进行现场消防训练。来自帕拉U国际机场的美国陆军士兵将解雇自动驾驶多域发射器（AML）。Aircra FT和参加运动的海军船只将在帕劳的国际水域进行现场消防训练。
理论计算机科学：算法世界的基础
理论计算机科学通过确定新领域的关键问题并以推动发展的方式对其进行阐述，对计算和社会产生影响。事实上，从图灵奖的引文来看，计算机科学的大部分历史都充满了由 TCS 研究人员开创的主要领域的例子：密码学（Adleman、Rivest、Shamir、Micali、Goldwasser）；算法和计算复杂性的现代理论（Cook、Karp、Hopcroft、Tarjan、Hartmanis、Stearns、Blum、Yao）；机器学习的基础（Valiant）；以及分布式系统（Lamport、Liskov）。最近，TCS 在量子计算、算法经济学、算法隐私和算法公平性等领域的创建中发挥了核心作用。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7