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标题：重温重复代码演讲者：马修·费舍尔...
摘要：“CCS 码的最佳容错纠错阈值传统上是通过映射到经典统计力学模型获得的，例如，受位翻转噪声和错误测量影响的 1d 重复码的 2d 随机键 Ising 模型。在这里，我们重新审视 1d 重复码，并在反复的（非相干和相干）噪声和错误稳定器测量下开发全时间演化密度矩阵的精确“稳定器扩展”。这种扩展能够计算相干信息，指示编码信息是否在噪声动态下保留，并生成（复制的）2d 随机键 Ising 模型的对偶表示。然而，在具有相干噪声和弱测量的完全通用情况下，稳定器扩展会失效（就像规范的 2d 随机键 Ising 模型映射一样）。如果丢弃测量结果，所有编码信息都会在很长时间内丢失，但向平凡稳态的演化揭示了在过和过之间的量子跃迁的特征在阻尼状态下。将提及对其他 CCS 代码中的一般噪声动力学的影响，包括未解决的问题。”
将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商
模型提取（ME）攻击是对机器学习 - 服务（MLAAS）平台的一个主要威胁，通过查询Black-Box API，“窃取”机密机器学习模型的功能。自从我的攻击中首先在开创性工作中概念化[75]以来，已经过去了七年。在此期间，在ME攻击和MLAAS平台上都取得了重大进步，提出了一个有趣的问题：MLAAS平台对我的攻击的脆弱性如何发展？在这项工作中，我们进行了一项深入的研究，以回答这个关键问题。具体来说，我们表征了当前主流MLAAS平台的脆弱性，这些脆弱性来自我的多个观众攻击，包括攻击策略，学习技巧，替代模型设计和基准测试任务。我们的许多发现挑战了先前报道的结果，这表明我脆弱的新兴模式。此外，通过使用过去四年来的历史数据集分析相同的MLAA平台的脆弱性，我们回顾性地表征了我随着时间的流逝的脆弱性演变，从而导致了一系列有趣的发现。最后，我们提出了有关改善攻击鲁棒性的MLAA当前实践的建议。我们的研究阐明了我野外脆弱性的当前状态，并指出了未来研究的几个有希望的方向。
计算机现在能做什么？人工智能第三次浪潮下重温德雷福斯
近年来，人工智能 (AI) 取得了重大进展，甚至超出了人们的乐观预测。利用数据驱动的人工智能，即深度学习技术，已经证明计算机现在可以具备范围广泛、质量卓越的能力，例如以人类的水平解决图像和文本处理任务。尤其是大型语言模型引发了关于这一快速发展领域的机遇和挑战的争论。如果将数据驱动的人工智能与知识表示和推理等符号人工智能技术相结合，那么数据驱动的人工智能剩下的基本挑战（例如事实或逻辑错误）是否会被彻底克服？通用人工智能 (AGI) 系统是否会从中脱颖而出，拥有常识，并事实上完成推动该领域在 20 世纪 50 年代兴起的数十年人工智能探索？鉴于这些问题，我们从混合人工智能的角度回顾了同样数十年关于计算机能力和局限性的哲学争论。在这里，我们讨论了混合人工智能如何更接近于反驳 Hubert Dreyfus 关于计算机不能做什么的著名论断。同时，我们揭示了混合人工智能面临的一个较少讨论的挑战：其开发者可能是其最大的限制因素。
与RevisitWairākei开发方案联系
联系人一直在努力做出对GeoFuture的最终投资决定，这是WairākeiSteamfield上新的地热工厂，该工厂将于27财年上线。该项目的目的是以最大化场地产生的规模来代替Wairākei地热电站。最近完成了对计划和成本估算的前端信心，高级前端设计以及大规模发电站的竞争性招标。自从该项目启动以来，成本通过建筑通货膨胀以及新西兰削弱的成本增加。完成详细的开发活动后，评估的总项目成本大大高于以前预期的，其施工成本增加的影响会大大增加。虽然地热项目经济学仍然有利，但鉴于评估的总项目成本和与WairākeiSteamfield的现有运营的复杂整合，将重新审视一系列替代方案。这包括针对新电站投资的分阶段方法，有可能与现有工厂的较长运行一起使用。分阶段的方法还将降低市场和执行风险。根据最新信息，我们预计新建的新建工厂的成本将超过700万美元 /兆瓦1。联系人已征得资源同意，即截至2031年6月，可以运营现有的Wairākei地热发电站，并评估了某些工厂扩展运行的运营，监管和资本支出要求。我们预计其他资本支出要求将是经济的，但有意义。要进行维持现场开发方案至关重要的工作，董事会已批准了3000万美元的开发成本，总计达到1.44亿美元。迄今为止，该项目几乎所有花费都将在所有选项下提供福利。联系人将在其FY24结果中提供有关Wairākei开发方案的更新。“持续的长期一代可持续地优化来自WairākeiSteamfield的拍摄是联系人可再生能源策略的重要组成部分，也是我们致力于脱碳的承诺。”“我们正在采取纪律处分的资本分配方法，并幸运地有一系列可以使用的选择，这可以弯曲外部环境的变化。”
重温英语课堂中的人工智能
maryjoysienes08@gmail.com 摘要。科学技术的出现给人类带来了变化。在学术界，“台上圣人”的时代已被“旁边的人工智能”务实地取代。技术，尤其是人工智能，可以模拟人脑，有时甚至比人脑工作得更快、更准确，促进了英语学习和习得的进步。然而，它也给学生、教师和教学过程带来了职业和道德威胁。同时，了解和评估学校与人工智能相关的 ESL 教学过程的现状也很重要。在一项对 84 名 ESL 学生进行的调查中，结果显示大多数学生在家写作时使用人工智能应用程序，如谷歌翻译、语音转文本翻译和 Quillbot 等释义应用程序。另一项对 ESL 教师的调查是通过谷歌表单进行的，后续问题和澄清通过访谈进行传达。通过采用主题内容分析 (TCA)，对学生和教师的回答进行编码，并按主题分类。这些主题用于识别和讨论最佳实践以及人工智能在 ESL 课堂中的作用和限制。通过这种方式，希望这项研究的结果能够引发对话，重新审视在课堂上使用技术和人工智能的实践和政策。关键词：人工智能、AI 可行性、伦理考量
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当机器人对对话伙伴做出反应、理解他们的问题并做出回应时，有几种类型的软件在工作。第一种软件负责识别人脸并用目光追随他们。第二种软件让哥白尼能够理解人类的语言，识别人们所说的语言，并将听到的单词转换成文本。另一个程序使它能够解释文本并提供答案——这被称为对话式人工智能模型 (GPT3)。一个单独的人工智能负责机器人的声音和语调，努力使它们听起来尽可能自然。最后一个程序是人类行为模块，它使哥白尼能够移动——做出模仿呼吸的动作，轻轻地移动它的头、手和嘴。所有这些程序的同步使得机器人尼古拉斯·哥白尼与真人惊人地相似。
量子密钥可撤销双 Regev 加密，重新审视
量子信息可用于实现经典加密无法实现的新型加密原语。Ananth、Poremba、Vaikuntanathan (TCC 2023) 最近的一项工作重点是使用量子信息为 Gentry、Peikert、Vaikuntanathan (STOC 2008) 引入的双 Regev 加密方案配备密钥撤销功能。他们进一步表明，密钥可撤销双 Regev 方案意味着存在完全同态加密和伪随机函数，它们都配备了密钥撤销功能。不幸的是，他们只能根据新的猜想证明其方案的安全性，而没有解决基于经过充分研究的假设来确定密钥可撤销双 Regev 加密安全性的问题。在这项工作中，我们解决了这个悬而未决的问题。假设具有误差的多项式学习难度（超过亚指数模数），我们证明密钥可撤销双 Regev 加密是安全的。因此，我们首次获得以下结果：
如何“注册”膳食计划。请访问 myBSD...
7. 注意：膳食计划费用通常会在学期开始日期后的一个月内记入您的学生账户。请在 ONE.UF 查看并支付您的膳食计划费用。如果您在费用已记入后添加膳食计划，请等待 1-2 个工作日，膳食计划费用才会记入您的 ONE.UF 账户。
如何“更改”您的膳食计划请访问 myBSD 门户...
4. 点击页面右上角的“注册我”，确认您的膳食计划选择。这将更改您的膳食计划。 5. 在完成交易前查看膳食计划信息。 6. 点击“注册我”，确认您的膳食计划更改。这将更改您的膳食计划。
2024 CNSF国会时间表浏览完整的节目和活动详细信息访问https://2024cnsfcongress.events.net/
8:00 - 9：00 AM Society Mini-Platform 9：00 - 12：00 PM大回合社会奖获奖摘要和互动案例演示•CNS•CSCN•CSCN•CACN•CACN•CNSS•CSNR•CSNR•CSC 12:00 - 1:00 - 1:00 pm in Chall Hall uoft NSX 100年1:30 - 3:3：00 neuros•功能性•3:3：00 suir•功能性3:30：30：30：30：30：30 – 30 pmeruty•功能神经外科多伦多100周年晚会晚餐6:00 - 10:00 pm庆祝100周年神经外科手术卓越