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表征相似性分析对计算神经科学模型选择和评估的评价
神经科学的一个重要目标是确定不同大脑区域代表哪些类型的信息。在研究大脑表征的一种策略中，研究人员首先记录大脑对不同刺激的反应。然后使用统计方法来评估刺激和大脑反应之间关系的强度。然后使用这些统计评估结果推断感兴趣区域中编码的表征空间。认知神经科学家可以使用许多统计技术。它们包括统计参数映射方法 [12]、多元模式分析 (MVPA) 技术 [4] 和编码模型 [16]。一种常见的 MVPA 分析类型是表征相似性分析 (RSA；[10])。RSA 之所以被广泛采用，部分原因是它计算简单。然而，迄今为止很少有研究探索 RSA 的有效性。 10 在本文中，我们使用模拟数据和真实数据来评估 RSA 作为模型评估和模型选择方法的有效性，更广泛地说，作为计算神经科学的工具。模型评估是指在刺激和反应之间存在显著关系时，检测刺激和反应之间显著关系的能力。
丹麦的量子相关网络安全
PKC（也称为非对称密钥加密）最初开发于 20 世纪 70 年代，通常与 RSA 同义，RSA 是第一个向公众开放的公钥密码系统。它解决了密码系统广泛部署的一个主要障碍：密钥交换。它使用公钥（共享）加密消息，使用私钥（秘密）解密消息。人们发现，通过利用解决一类称为单向函数的数学问题所涉及的计算难度，可以非常安全地做到这一点。例如，将两个非常大的素数相乘很容易，但从乘积中导出素因数却非常困难。当今部署的绝大多数公钥密码系统，包括 RSA 的后继者椭圆曲线密码系统 (ECC)，都是基于这一单向函数原理。
NIST PQC 算法
接近拥有足够的逻辑量子比特来破解 RSA 或 ECC。当今最先进的量子计算机（截至 2024 年）拥有数百个物理量子比特，而逻辑量子比特实现仍处于早期阶段。量子纠错和量子比特数缩放方面的重大进步对于使量子计算机能够破解 RSA 或 ECC 至关重要。理论上，破解 RSA 2048 位需要大约 4096 个逻辑量子比特，而破解 ECC 256 位需要大约 512 个逻辑量子比特。要实现其中任何一个，量子计算机可能需要数百万个具有低错误率的物理量子比特。这种量子能力水平仍需多年时间，这取决于量子计算技术的进步。
量子计算机上的二进制域蒙哥马利乘法
Google、IBM 等国际公司正在推进大规模量子计算机的研发。量子计算机在某些领域比经典计算机拥有更强大的计算能力，比如深度学习、化学、密码学等。如果研发出能够运行量子算法的大规模量子计算机，那么目前广泛使用的密码算法的安全性可能会降低甚至被突破。Shor 算法已经被证明可以突破 RSA 和椭圆曲线密码 (ECC) 的安全性。RSA 和 ECC 能够使用多久取决于量子计算机的发展和 Shor 算法的优化 [1]。在 [2] 中，作者估计对于 n 位密钥的 RSA，Shor 算法可以应用 2 n + 2 个量子比特。Gidney 估计了改进的 2 n + 1 个量子比特的数量 [3]。Shor 算法也可以应用于椭圆曲线中的离散对数 (即 ECC)。在 [4] 中，作者通过估算解决椭圆曲线离散对数所需的量子资源，指出 ECC 比 RSA 更容易受到量子计算机的攻击。在 [5] 中，作者证明了
组成定时加密协议：基础和应用程序
虚构的班级群体最近已成为加密研究的焦点：他们的命令仍然难以捉摸。回想一下，具有给定判别的虚构班级组的顺序被称为班级编号，并且据信很难计算出大型判别物，这就是为什么我们可以假设班级组的顺序，即使我们知道歧视性，也未知。假设尚不清楚分解化，RSA组的顺序也未知，但是课程组比RSA组的好处是，对于课程组，对具有未知顺序的新组进行采样更容易，因为可以简单地品尝足够大的负面的，主要的质歧视∆并发布它。对于RSA组，对新组进行采样要难得多得多，因为它需要对模量n = pq进行采样，其中P和Q是两个主要因素，如果您知道这些，则您也知道组顺序。so在RSA组中，对于一个值得信赖的一方，必须采样一个未知订单的组，需要更复杂且计算昂贵的协议，例如安全的多方
多波段光学网络中资源分配的深度加固学习
近年来，全球数据流量已经快速增长，这给现有的光网基构成带来了负担。为了解决这个问题，在部署的光网络中对多波段（MB）传输的开发已成为一种有前途的解决方案，以增加网络容量并满足对更多带宽需求的激增，同时进行/推迟租赁/滚动的额外纤维的需求[1]。然而，随着MB光网络的优势，新的挑战带来了新的挑战。随着可用频谱资源的增加，由于需要考虑多个频带，大量的通道数量明显更大，并且不同频段之间的通道之间的性能差异更大，因此网络设计和操作复杂性会增长。这种增加的复杂性会影响路由和频谱分配（RSA），这是控制网络和维持有效资源的最关键任务之一。传统的RSA算法，例如用于频谱分配的路由和首次拟合（FF）等传统的RSA算法（K -SP），已在商业部署中得到广泛研究和通过。最近，已经考虑使用机器学习（ML）技术来替换/补充传统的RSA算法，尤其是在具有大量源和非简单物理层约束的复杂系统中，如MB光学网络中所存在的那样。深钢筋学习（DRL）[2]，[3]可以是RSA的有趣解决方案，因为它的学习能力
法律编号 022/2021，日期 18/04/ ...
第 12 条：咨询委员会的职责 咨询委员会负责为执行机构提供关于完成 RSA 使命的战略方向的建议。第二节 执行机构 第十三条 执行机构成员及其任命 南非共和国统计局执行机构由总统令任命的总干事和根据总理命令确定的特殊地位任命的其他工作人员组成。总统令可任命总干事并确定其职责。第十四条：执行机构的权力RSA的执行机构具有以下权力：
加密方案
通常，在加密课程中，第一个公共密钥加密方案是El-Gamal，它基于Diffie-Hellman键交换协议（因此是根据离散的日志假设）或RSA加密方案，该方案在此处由Rivest，Shamir和Adleman在MIT上开发的RSA加密方案（Ron Ron Rivest和Adleman（Ron Ron Ron Rivest）将为我们提供众多班级！RSA加密方案也已被赋予量子计算机，因为它依赖于更强的假设。我们偏离了这一传统，并专注于被认为是量词后安全的结构。通常，此类构造基于晶格，这是一种数学构造，与分解基础或基于离散的遗传构造完全不同。特别是，我们将专注于错误（LWE）的学习。
量子计算：威胁与机遇
事实上，2019 年 5 月 21 日，对外服务总局 (DGSE) 发起了一项黑客挑战赛，即“Richelieu 挑战赛”（图 1），该挑战赛可能旨在为仍处于新兴阶段的网络防御领域招募新兵 [ 3 ]。在众多的测试中，我们对这门学科进行了全面的概述，其中有一条消息的解密需要破解 RSA 密钥。提供了公钥和部分私钥，使得该任务变得可行。这可能是最有趣的挑战，因为它向社区发出了双重信息：一方面，RSA 密钥是可破解的，每个人都知道这在理论上是可能的；但第二条信息可能更有趣：现在是时候破解著名的 RSA 安全密钥了，该密钥是万无一失的互联网安全的创始支柱。