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l~lll - 加尔塔拉经济与贸易研究所
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针对LLL和BKZ的参数研究，并应用于最短矢量问题
摘要 - 在这项工作中，我们研究了最短矢量问题（SVP）在学习错误问题（LWES）方面产生的最短媒介问题（SVP）。lwes是模块环上方程式的线性系统，其中将扰动向量添加到右侧。这种类型的问题引起了人们的极大兴趣，因为必须解决LWES，以便能够破坏基于晶格的密码系统作为NIST在2024年发表的基于模块的键盘封装机制。由于这一事实，已经研究了几种基于经典和量子的算法来求解SVP。可用于简化给定SVP的两种著名算法是Lenstra-Lenstra-Lov´asz（LLL）算法和块Korkine-Zolotarev（bkz）算法。LLL和BKZ构造碱基可用于计算SVP的解决方案或近似解决方案。我们研究具有不同尺寸和模块化环的SVP的两种算法的性能。因此，如果LLL或BKZ在给定的SVP中的应用被认为是成功的，那么它们会产生包含SVP的溶液向量的碱基。
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必须处理各种对象的管理 - 技术、物理、组织、社会经济、生物等，以及跨学科性质的对象。人类的历史就是管理实践的胜利和失败的故事——失败是由于无法解决相关的管理问题或未能使用现有的手段来解决这些问题而导致的。这些工具包括对控制对象形成控制动作的方法，这些控制动作将赋予控制对象必要的属性，例如目标状态的可实现性、稳定性、安全性、根据所选质量标准的最优性等。而这一切——是在信息、时间、能源、环境、财力等资源可能短缺的背景下，以及需要考虑影响控制对象和不可控因素的干扰
受大脑启发的脉冲神经网络中的终身学习和发展联想记忆
生物系统中的 EAM，更具体地说是大脑中的 EAM，是通过终身学习 (LLL) 创建的，其中相关项目在时间和空间中的结构（例如集群）不断创建和修改。另一方面，LLL 依赖于基于共性和相似性将新项目添加到现有结构中，因此 LLL 和 EAM 是同一过程的双重原则。这种二元性涉及大脑中不同层次的分子和神经功能，例如：神经发生；神经调节；情景重放；元可塑性；多感觉整合。1 大脑中的 LLL 是基于神经网络的人工系统中 LLL 的终极灵感，更具体地说，是基于大脑启发的脉冲神经网络 (SNN) 架构，其中时空联结结构不断形成和修改以形成不断发展的时空联想记忆 (ESTAM)。2–5
授予被告Bayona的138动议驳回的命令。由费德里科·莫雷诺（Federico A. Moreno）法官于9/5/2024签署。有关完整的详细信息，请参见附件。 （染色）
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伊里卡社区剧院 812 N. 俄勒冈街楼层平面图
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重新任期考试（奇数学期） - 2025年1月
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BCA 的课程安排和教学大纲（仅两个学期）...
理事会根据 7996 年坎努尔大学法第 3 章第 77（7）节授予的学术委员会的权力，批准了 BCA 计划 (FYUGP) 的修改计划和教学大纲（仅限 3 个学期），并批准从 2024 年起在附属学院实施相同的计划和教学大纲。