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关于随机电路采样的复杂性和验证
关于随机电路采样的复杂性和验证A. Bouland，B。Fefferman，C。Nirkhe，U。Vazirani[Nature Physics 2018] [Arxiv：1803.04402] [ITCS 2019] [QIP 2019] [QIP 2019]
监测、报告和验证计划 CCS#2
6.0 项目描述 ADM 将从其燃料乙醇生产装置中捕获二氧化碳气体，并将该气体压缩成密相液体，注入地表以下约 7,000 英尺的西蒙山砂岩中。注入区上方是寒武纪欧克莱尔地层，该地层起密封作用，下方是前寒武纪花岗岩基底（图 2）。西蒙山的下部是主要目标储层，是最初沉积在辫状河冲积扇系统中的长石砂岩。CCS#2 注入点最下方的 USDW 是宾夕法尼亚基岩。
碳足迹计算报告和验证...
随后，在碳足迹的A）中对碳足迹的验证进行了注册，并承诺减少西班牙气候变化的西班牙温室气体排放，以进行生态过渡部和人口统计挑战。在同年11月，使用“ I计算”印章的2019 - 2021年和2022年的“我计算和减少”密封的权利被授予了西班牙的所有Innova-TSN办公室，因此认识到整个组织为减少公司的分配而做出的努力。
留学生免疫接种确认表
推荐（非必需） 脑膜炎球菌 B 疫苗：B 血清群 - Bexsero 第 1 剂日期：__________ 第 2 剂日期：__________ 脑膜炎球菌 B 疫苗：B 血清群 - Trumenba（2 剂或 3 剂计划） 第 1 剂日期：__________ 第 2 剂日期：__________ 第 3 剂日期：__________ 水痘（水痘）疫苗： 第 1 剂日期：__________ 第 2 剂日期：__________ Tdap（破伤风、白喉和百日咳）疫苗（与 DTap 不同）： 最后一次 Tdap 剂量日期：__________ Td（破伤风、白喉）疫苗： 最后一次 Td 剂量日期：__________ 甲型肝炎 (Hep A) 疫苗：剂量日期1：__________ 第 2 剂日期：__________ 人乳头瘤 (HPV) 疫苗：制造商名称：______________________ 第 1 剂日期：__________ 第 2 剂日期：__________ 第 3 剂日期：__________ 13 价肺炎球菌疫苗：23 价肺炎球菌疫苗：第 1 剂日期：__________ 第 1 剂日期：__________ TST/PPD（结核菌素试验）：日期：__________ 反应：_____ 阴性 _____ 阳性 _____ 硬结 _____mm 胸部 X 光检查：日期：__________ 结果：___________________________________ INH 治疗开始日期：__________ 停止日期：__________ 医疗保健提供者姓名：__________________________________________ 职称： ______________________ 邮票：
点吸收波的中保真模型验证......
摘要 — 在波浪能转换器 (WEC) 的初步设计阶段，研究人员需要快速可靠的模拟工具。通常采用高精度数值模型来研究波浪与结构的相互作用，但计算成本很高。作为替代方案，中等精度模型可以提供实时级别的模拟。在本研究中，我们在相对温和的海况下操作乌普萨拉大学的 WEC，并使用 WEC-Sim 对其进行建模。该模型基于 OpenFOAM 模拟进行验证。为了分析中等精度模型捕捉 WEC 动力学的能力，我们分别研究了具有 1、2 和 3 个自由度的系统。我们研究了粘性现象的贡献，并研究了 WEC-Sim 提供的线性和弱非线性解。我们的结果表明，在起伏和纵摇运动中可以忽略粘性效应，但对于纵摇则不能。我们还发现，弱非线性 WEC-Sim 解与计算流体动力学成功一致，而线性解可能会产生误导性结果。
量子计算的简洁经典验证
我们为量子计算 (BQP) 构建了一个经典可验证的简洁交互式论证，其通信复杂度和验证器运行时间在 BQP 计算的运行时间内是多对数的（在安全参数中是多项式的）。我们的协议是安全的，假设不可区分混淆 (iO) 和带错学习 (LWE) 的后量子安全性。这是普通模型中量子计算的第一个简洁论证；先前的工作（Chia-Chung-Yamakawa，TCC '20）需要长公共参考字符串和非黑盒使用以随机预言机建模的哈希函数。在技术层面，我们重新审视了构建经典可验证量子计算的框架（Mahadev，FOCS '18）。我们为 Mahadev 的协议提供了一个独立的模块化安全性证明，我们认为这是独立的兴趣。我们的证明很容易推广到验证者的第一条消息（包含许多公钥）被压缩的场景。接下来，我们将压缩公钥的概念形式化；我们将对象视为受约束/可编程 PRF 的泛化，并基于不可区分性混淆对其进行实例化。最后，我们使用（足够可组合的）简洁的 NP 知识论证将上述协议编译成完全简洁的论证。使用我们的框架，我们实现了几个额外的结果，包括
AWS的加密软件的正式验证
•密码学数学中的研究人员现在，使用EasyCrypt等语言在论文中发布正式的规格和安全性属性证明[10]。•加密算法的正式（但可执行）的规范语言，例如加密货币[11]，最终在行业和政府中实现了接受和更广泛的使用。•自动合成和加密软件的验证，包括菲亚特加密[12]的工作，茉莉语和工具集[13]，HAX [14]，我们自己的努力等。•政府是其他标准设定的机构正在认识到内存和类型安全编程对于关键应用程序的重要性。•“基于证据”或“基于原则的”保证[8]在安全关键领域多年使用后，正在发展。•IETF最近站立了一个新的“正式方法研究小组” [15]，以探讨形式的符号和方法如何在将来改善IETF的工作。
线性动力学系统的算法验证
线性动力系统（LDS）是在工程和科学中广泛使用的数学模型，以描述随着时间的推移而发展的系统。在本文中，我们研究了离散时间线性动力学系统各种决策问题的算法。我们的主要重点是模型检查问题，即在给定线性动力学系统和ω规范规范的情况下，决定LDS的轨迹是否满足规范。使用来自各种数学学科的工具，大多数
使用脑电图探索的人验证...
I.近年来，生物识别技术在日常生活中越来越多地使用。例如，在使用图形和面对图像登录智能手机中。但是，这种生物特征数据始终涉及身体表面。因此，可以使用数字设备（例如摄像机）轻松地被盗（捕获）。If the data are stolen, copies can be made.此外，填充和脸部识别假定仅一次性身份验证，这会导致SPOOFG的风险。使用其生物识别技术对系统的常规用户进行身份验证，即使用户被没有使用该系统许可的冒名顶替者替换，也无法根据一次性的身份验证使用生物识别方法检测SPOOFEF。为了解决这个问题，已经提出了连续的身份验证，因为它比一次性的身份验证更有效。作为适合连续身份验证的生物识别技术，脑波或脑电图（EEG）引起了人们的注意[1]。只要人还活着，信号总是会产生，因此可以连续测量此信息。此外，由于任何人都可以利用脑波，它们是最容易获得的生物识别数据。由于仅在人戴上脑波传感器时才能检测到脑波，因此其他人也无法秘密地窃取数据。但是，传统研究并未提及使用脑电波作为生物识别技术的应用。使用脑波需要用户佩戴脑波传感器，但是这需要时间，因为用户在移动头发的同时将许多电极设置在头皮上。例如，当用户输入房间，登录PC或使用ATM时，这是无法想象的。因此，作为生物识别技术的脑波不适用于一次性身份验证。另一方面，一旦用户佩戴