XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System乘法
一个新的基于CRT的完全同型加密
fhe方案可以在加密数据上执行广泛的操作，包括算术（加法和乘法）和逻辑操作，使它们完成。这意味着从理论上讲，任何可计算的函数都可以在加密数据上评估，而无需揭示数据本身。范围的潜在应用是广泛的，包括安全的投票系统，保护隐私的数据分析以及加密的搜索功能等。FHE解决的关键挑战之一是需要保持数据隐私，同时实现现代数据分析和Ma-Chine学习的功能。传统的加密方案在静止和运输中安全数据，但需要解密以进行处理，将敏感信息暴露于电池漏洞中。fhe在整个处理生命周期中保持了加密数据，从而显着增强了安全性和隐私性。尽管具有有希望的功能，但实际上，FHE的实际部署受到了性能问题的阻碍，尤其是与同构操作相关的高计算间接费用。早期方案需要进行引导[8] [6] [12] - 一种刷新密文以管理计算过程中噪声增长的过程 - 这在计算上昂贵且对现实世界应用程序非常有效[1]。使用中国剩余定理（CRT）进行完全同构加密（FHE）方案的概念首先是由Rivest，Adleman和Dertouzos [13]引入了1978年的“隐私同态”。由Rivest，Adleman和Dertouzos设计的隐私同构同构如下：基本想法是定义一个加密功能，该功能允许在无需解密的无需解密的无需加密数据上组合。该方法始于启用基本的二进制操作（例如加法和乘法），而不是加密数据。由于任何函数都可以通过多项式添加和加密数据上的乘法来近似，这意味着有可能在数据上计算任何函数。
方法论文 AIRAWAT：AI 特定云计算......
8 Mflop/s 是一种执行速率，每秒执行数百万次浮点运算。每当使用此术语时，它都是指 64 位浮点运算，运算将是加法或乘法。Gflop/s 指每秒数十亿次浮点运算，而 Tflop/s 指每秒数万亿次浮点运算。
基于迭代加权范数的机载扫描雷达超分辨成像快速总变分方法
摘要：全变分（TV）方法已被用于实现机载扫描雷达在保持目标轮廓的超分辨成像。迭代重加权范数（IRN）方法是一种通过求解一系列最小加权L2范数问题来处理最小Lp范数问题的算法，已被用于求解TV范数。然而，在求解过程中，IRN方法每次迭代都需要更新权重项和结果项，涉及大矩阵的乘法和求逆，计算量巨大，严重制约了TV成像方法的应用。本文通过分析迭代过程中涉及矩阵的结构特点，提出了一种基于适当矩阵分块的高效方法，将大矩阵的乘法和求逆转化为多个小矩阵的计算，从而加速算法。所提方法称为IRN-FTV方法，比IRN-TV方法更节省时间，尤其适用于高维观测场景。数值结果表明，所提出的IRN-FTV方法具有较好的计算效率，且性能没有下降。
TESLAC：利用 AI 加速器加速基于格的加密技术
摘要本文利用人工智能加速器实现密码算法。据我们所知，这是首次尝试使用人工智能加速器实现量子安全的基于格的密码术 (LBC)。然而，人工智能加速器是为机器学习工作负载（例如卷积运算）而设计的，无法将其强大的功能直接用于密码计算。注意到环上的多项式乘法是 LBC 中的一种耗时计算，我们利用一种简单的方法使人工智能加速器非常适合环上的多项式乘法。还进行了其他非平凡优化以最小化转换开销，例如使用低延迟共享内存、合并内存访问。此外，基于 NVIDIA 人工智能加速器 Tensor Core，我们实现了一个名为 TESLAC 的原型系统，并进行了一组全面的实验来评估其性能。实验结果表明，TESLAC 可以达到每秒数千万次运算，相比 AVX2 加速的参考实现实现了两个数量级的性能提升。特别地，通过一些技巧，TESLAC 还可以扩展到其他模 q 更大的 LBC。
Mayo：概述 +更新
o样品是𝑎𝑥，𝑏𝑥=𝑎𝑥𝑠𝑥 +𝑒𝑥，用𝑎𝑥，𝑏𝑥∈𝑅=ℤ=ℤ[𝑋]/（𝑋𝑋 + 1）o定义系数嵌入EMB：𝑅𝑅→ℤ𝑞； Emb a X =𝑎0𝑎1…𝑎𝑎。o多项式乘法=乘以偏斜循环矩阵𝐀= skew-
Mohammad Nurul Huda，博士学位
博士学位论文标题：关于稳健语音识别的发音特征提取的研究。论文主管：Tsuneo Nitta教授。大学：日本AICHI的Toyohashi技术大学网络：www.tut.ac.jp系：电子和信息工程。 学位授予日期：2009年3月。 M. SC。 工程论文标题：Huffman编码研究（用于数据压缩）。 论文主管：M。Kaykobad教授。 大学：孟加拉国孟加拉国工程技术大学（BUET），孟加拉国达卡。 网络：www.buet.ac.bd部门：计算机科学与工程（CSE）。 学位授予日期：2004年10月B. Sc。 工程论文标题：基于乘法算法的分析。 论文主管：S。U. M. Salim Zabir，Ex。 讲师，达卡（Buet），达卡（Dhaka）。 大学：达卡Buet，系：CSE。 学位授予日期：1997年6月高中（12年级）大学：日本AICHI的Toyohashi技术大学网络：www.tut.ac.jp系：电子和信息工程。学位授予日期：2009年3月。M. SC。 工程论文标题：Huffman编码研究（用于数据压缩）。 论文主管：M。Kaykobad教授。 大学：孟加拉国孟加拉国工程技术大学（BUET），孟加拉国达卡。 网络：www.buet.ac.bd部门：计算机科学与工程（CSE）。 学位授予日期：2004年10月B. Sc。 工程论文标题：基于乘法算法的分析。 论文主管：S。U. M. Salim Zabir，Ex。 讲师，达卡（Buet），达卡（Dhaka）。 大学：达卡Buet，系：CSE。 学位授予日期：1997年6月高中（12年级）M. SC。工程论文标题：Huffman编码研究（用于数据压缩）。论文主管：M。Kaykobad教授。大学：孟加拉国孟加拉国工程技术大学（BUET），孟加拉国达卡。网络：www.buet.ac.bd部门：计算机科学与工程（CSE）。学位授予日期：2004年10月B. Sc。 工程论文标题：基于乘法算法的分析。 论文主管：S。U. M. Salim Zabir，Ex。 讲师，达卡（Buet），达卡（Dhaka）。 大学：达卡Buet，系：CSE。 学位授予日期：1997年6月高中（12年级）学位授予日期：2004年10月B. Sc。工程论文标题：基于乘法算法的分析。论文主管：S。U. M. Salim Zabir，Ex。讲师，达卡（Buet），达卡（Dhaka）。大学：达卡Buet，系：CSE。 学位授予日期：1997年6月高中（12年级）大学：达卡Buet，系：CSE。学位授予日期：1997年6月高中（12年级）
学期III（单元1）
向量乘以标量的乘法，例如，𝑖𝑖是给定的向量，“ k”是标量。标量的乘积将增加或减少向量的大小。向量的方向将保持不变。矢量的大小的增加或减小将取决于乘以向量的标量值的值。下图显示了矢量乘以一些标量数量。请注意，将矢量的长度乘以标量后的长度如何变化。
CRISPR-CAS9编辑用于病毒工程和...
摘要：亚列表是枚举少量有效且自动自动的能力。计数是一种用于较大数字的策略，导致响应时间几乎线性增加，每次增加数量。一些发展研究表明，能够有效地对后来的算术能力进行预测。至少要至少某些方面的算术技能和理解以发展，才能有效地枚举少量的效率。根据这种观点，算术能力最终取决于亚列。如果是这种情况，当获得的脑损伤会导致绩效降低任务时，数学性能也可能会受到损害。以下研究测试了11名健康对照参与者和9名慢性脑损伤的慢性患者，这些脑损伤着重于视觉枚举，添加和乘法，以探索潜在的潜在关系和计算性能之间的潜在关系。在亚键化与加法或乘法速度之间没有发现总体相关性。但是，在两名患者中发现了非常明显的子宫损伤，然后表现出非常不同的保留添加技能。发现的分离和较大的个体间可变性支持了算术能力的更具成分视图。
重新审视树同构：算法bric-à-brac
AHO，Hopcroft和Ullman（Ahu）算法自1970年代以来一直是最先进的状态，以在线性时间确定是否是同构的，无论是两条无序的根树。但是，它已被坎贝尔和拉德福德（Campbell and Radford）（Radford）批评，其书面方式需要理解几个（RE）读数，并且不促进其分析。在本文中，我们提出了对算法的不同，更直观的锻炼，以及实施的三个命题，两种使用分类算法和一个使用Prime乘法。尽管这三种变体都没有承认线性复杂性，但我们表明，实际上有两个与原始算法具有竞争力，同时很容易实施。令人惊讶的是，尽管理论上的复杂性最差，但使用质数（在执行过程中也会生成）乘积（在执行过程中也生成）的算法与最快的变体具有竞争力。我们还适应了AHU的配方，以应对定向无环图（DAG）中树木的压缩。此算法也有三个版本，两个具有排序，一个带有质数乘法。我们的实验最多是10 6的树木，与我们知道的实际数据集一致，并在python中与图书馆Treex一起完成，并专用于树算法。