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第四届亚洲细胞自动机技术研讨会...
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诱导和剥削亚属自动机进行加固学习
Andreas，J。，Klein，D。和Levine，S。（2017）。 模块化多任务增强措施学习政策草图。 Law，M.，Russo，A。和Broda，K。（2015）。 用于学习答案集程序的ILASP系统。 Sutton，R。S.，Precup，D。和Singh，S。P.（1999）。 MDP和半MDP之间：增强学习中时间抽象的框架。 Toro Icarte，R.，Klassen，T。Q.，Valenzano，R。A.和McIlraith，S。A. （2018）。 使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。Andreas，J。，Klein，D。和Levine，S。（2017）。模块化多任务增强措施学习政策草图。Law，M.，Russo，A。和Broda，K。（2015）。 用于学习答案集程序的ILASP系统。 Sutton，R。S.，Precup，D。和Singh，S。P.（1999）。 MDP和半MDP之间：增强学习中时间抽象的框架。 Toro Icarte，R.，Klassen，T。Q.，Valenzano，R。A.和McIlraith，S。A. （2018）。 使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。Law，M.，Russo，A。和Broda，K。（2015）。用于学习答案集程序的ILASP系统。Sutton，R。S.，Precup，D。和Singh，S。P.（1999）。MDP和半MDP之间：增强学习中时间抽象的框架。Toro Icarte，R.，Klassen，T。Q.，Valenzano，R。A.和McIlraith，S。A.（2018）。使用奖励机进行高级任务规范和强化学习中的分解。
定时自动机作为表达安全性的形式化 - arXiv
许多关键信息系统依赖于通过共享网络（例如互联网）进行通信。通过此类网络的数据通常很敏感，需要保密。如果不小心处理，私人数据、身份验证码、时间信息或本地化等信息可能会被网络上的任何人访问。这可能会导致安全攻击以检索或更改敏感数据 [Kan+07；HZN09；Mod+13]。为了防止此类入侵，已经开发了各种安全方法和协议。然而，这些安全决策并不总能避免入侵。为了分析信息系统的安全性并突出其弱点，自关键信息系统出现初期就开始使用 FMEA（故障模式影响和危害性分析）[Xu+02；Cas+06] 等技术标准。此后，人们开始探索更加结构化、基于模型的方法，例如 ADVISE 方法 [LeM+11]，该方法可以自动生成定量指标或形式化模型，例如团队自动机 [BLP05] 和攻击树 [KPS14]。
时间自动机作为表达安全性的形式主义 - arXiv
许多关键信息系统依赖于通过共享网络（例如互联网）进行通信。通过此类网络的数据通常很敏感，需要保密。如果处理不当，私人数据、身份验证码、时间信息或本地化等信息可能会被网络上的任何人访问。这可能导致安全攻击以检索或更改敏感数据 [ Kan+07 ; HZN09 ; Mod+13 ]。为了防止此类入侵，已经开发了各种安全方法和协议。然而，这些安全决策并不总能避免入侵。为了分析信息系统的安全性并突出其弱点，自关键信息系统出现初期就开始使用 FMEA（故障模式影响和危害性分析）[ Xu+02 ; Cas+06 ] 等技术标准。此后，人们开始探索更加结构化、基于模型的方法，例如 ADVISE 方法 [ LeM+11 ]，该方法可以自动生成定量指标或形式化方法，例如团队自动机 [ BLP05 ] 和攻击树 [ KPS14 ]，
定时自动机作为表达安全性的形式化 - arXiv
许多关键信息系统依赖于通过共享网络（例如互联网）进行通信。通过此类网络的数据通常很敏感，需要保密。如果处理不当，私人数据、身份验证码、时间信息或本地化等信息可能会被网络上的任何人访问。这可能会导致安全攻击以检索或更改敏感数据 [Kan+07；HZN09；Mod+13]。为了防止此类入侵，已经开发了各种安全方法和协议。然而，这些安全决策并不总能避免入侵。为了分析信息系统的安全性并突出其弱点，自关键信息系统出现初期就开始使用 FMEA（故障模式影响和危害性分析）[Xu+02；Cas+06] 等技术标准。此后，人们开始探索更加结构化、基于模型的方法，例如 ADVISE 方法 [LeM+11]，该方法可以自动生成定量指标或形式化模型，例如团队自动机 [BLP05] 和攻击树 [KPS14]。
定时自动机作为表达安全性的形式化 - arXiv
许多关键信息系统依赖于通过共享网络（例如互联网）进行通信。通过此类网络的数据通常很敏感，需要保密。如果处理不当，私人数据、身份验证码、时间信息或本地化等信息可能会被网络上的任何人访问。这可能会导致安全攻击以检索或更改敏感数据 [Kan+07；HZN09；Mod+13]。为了防止此类入侵，已经开发了各种安全方法和协议。然而，这些安全决策并不总能避免入侵。为了分析信息系统的安全性并突出其弱点，自关键信息系统出现初期就开始使用 FMEA（故障模式影响和危害性分析）[Xu+02；Cas+06] 等技术标准。此后，人们开始探索更加结构化、基于模型的方法，例如 ADVISE 方法 [LeM+11]，该方法可以自动生成定量指标或形式化模型，例如团队自动机 [BLP05] 和攻击树 [KPS14]。
定时自动机作为表达安全性的形式化 - arXiv
许多关键信息系统依赖于通过共享网络（例如互联网）进行通信。通过此类网络的数据通常很敏感，需要保密。如果处理不当，私人数据、身份验证码、时间信息或本地化等信息可能会被网络上的任何人访问。这可能会导致安全攻击以检索或更改敏感数据 [Kan+07；HZN09；Mod+13]。为了防止此类入侵，已经开发了各种安全方法和协议。然而，这些安全决策并不总能避免入侵。为了分析信息系统的安全性并突出其弱点，自关键信息系统出现初期就开始使用 FMEA（故障模式影响和危害性分析）[Xu+02；Cas+06] 等技术标准。此后，人们开始探索更加结构化、基于模型的方法，例如 ADVISE 方法 [LeM+11]，该方法可以自动生成定量指标或形式化模型，例如团队自动机 [BLP05] 和攻击树 [KPS14]。
超节能可逆量子点细胞自动机 8:1 多路复用器电路
摘要：在设计用于超大规模集成 (VLSI) 系统的数字电路时，降低功耗方面的能效考虑是一个重要问题。量子点细胞自动机 (QCA) 是一种新兴的超低功耗方法，不同于传统的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术，用于构建数字计算电路。开发完全可逆的 QCA 电路有可能显著降低能量耗散。多路复用器是构建有用数字电路的基本元素。本文介绍了一种具有超低能耗的新型多层完全可逆 QCA 8:1 多路复用器电路。使用 QCADesigner-E 2.2 版工具模拟了所提出的多路复用器的功耗，描述了 QCA 操作背后的微观物理机制。结果表明，所提出的可逆 QCA 8:1 多路复用器的能耗比文献中之前介绍的最节能的 8:1 多路复用器电路低 89%。
一量子量子有限状态使用控制语言
最重要的是，几个令人印象深刻的理论结果，即Shor和Grover的算法[1，2]，最重要的是探讨了量子对经典计算范式的潜力，并激发了巨大的努力来实际构建量子计算设备。从后一个角度来看，尤其是在光子学领域（例如，参见[3-9]）和冷凝物理物理学（例如，参见，例如[10-15]），已经对工程师的基本量子组件（例如Qubits，Quantum Gates和Quantum Gates和Quantum communitalum communitalum communitalum communication and量子）做出了相关步骤。从物理上实现的角度来看，具有“小”和专用的量子组件的混合计算体系结构，已被证明是与经典的计算环境相结合并与经典计算环境合作的。为了精确评估其计算能力并强调采用量子硬件的各种优势，文献中已经提出了具有有限限度（恒定的，不取决于输入长度）的混合体系结构的几种理论模型。除其他外，我们回想起具有开放时间演化[16]，具有量子和经典状态的QFA [17-20]的量子有限自动机（QFA s），以及半量子的状态自动机[21 - 23]。在本文中，我们关注[24，25]中引入的控制语言（QFC S）的QFA的混合模型。从架构的角度来看，QFC A包含：