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World File Search System二进制
了解二进制二进制解码
ghosh – Verbauwhede论文涉及Cryptosys-Tem [47，算法3]的恒定时间硬件实现，以及对基于代码的加密术的Overbeck-Sendrier调查[69，第139-140页]。所有这些来源（以及更多）都描述了Patterson [72，V节]引入的算法，以纠正由无方面的多项式定义的二进制GOPPA代码的T错误。McEliece的纸介绍了Mceliece Cryptosystem [63]也指出了Patterson的算法。但是，帕特森的算法不是最简单的快速二进制二进制解码器。这里的一个问题是，简单性与纠正的错误数量之间存在折衷（这反过来影响了所需的mceliece密钥大小），如以下变体所示：帕特森的论文包含了更简单的算法以纠正⌊t/ 2⌋错误；从苏丹[84]开始，然后是Guruswami – Sudan [50]，更复杂的“列表解码”算法，校正略多于T错误。，但让我们专注于快速算法，以纠正传统上使用McEliece Cryptosystem中使用的T错误。主要问题是，在这些算法中，Patterson的算法并不是最简单的。GOPPA已经在GOPPA代码的第一篇论文中指出了[48，第4节]，二进制GOPPA代码由平方英尺定义的多项式G也由G 2定义。校正由G 2定义的代码中T错误的问题立即减少到用T错误（即Reed – Solomon解码）的多项式插值问题。生成的二进制二进制解码器比Patterson的解码器更简单。简单性的好处超出了主题的一般可访问性：简单算法的软件倾向于更易于优化，更容易防止定时攻击，并且更易于测试。在伯恩斯坦– Chou-Schwabe [16]，Chou [34]和Chen – Chou [32]的最先进的McEliece软件中使用了相同的简单结构并不是一个巧合。该软件消除了与数据有关的时机，同时包括子例程中的许多加速度。避免帕特森的算法也可能有助于正式验证软件正确性，这是当今量词后加密术的主要挑战。也许有一天为Patterson的算法软件赶上了这些其他功能，也许它会带来进一步的加速，或者可能不会。Patterson的算法用于某些计算，使用度t而不是度量2 t，但还包括额外的计算，例如反转模量G；文献尚未明确速度是否大于放缓。，即使帕特森的算法最终更快，肯定会有一些应用程序更重要。只有Patterson的算法才想到Knuth的名言[55，第268页]，即“过早优化是所有邪恶的根源”。对于熟悉编码理论的受众来说，“ G 2的GOPPA代码与G 2的GOPPA代码相同；对于更广泛的受众来说，可以通过说“以下关于编码理论的课程”来减少上一句话。，但对于观众来说，将重点放在这种解码器上的小道路上是更有效的，而且文学中似乎没有任何如此的小型言语。总而言之，本文是对由无方面的多项式定义的二进制GOPPA代码的简单t eRROR解码器的一般性介绍，并通过证明了t -reed reed – solomon解码器的证明。
二进制反馈
安全是将重新执行学习（RL）应用于实际问题的必不可少的要求。尽管近年来提出了大量的安全RL算法，但大多数现有工作通常1）依赖于收到Nu-ereric Safety Affect的反馈； 2）不能保证在学习过程中的安全； 3）将问题限制为先验已知的确定性过渡动力学；和/或4）假设对任何州的已知安全政策都具有关注。解决上述问题时，我们提出了长期的二进制反馈安全RL（LOBISARL），这是一种具有二进制安全反馈和未知的随机状态过渡功能的马尔可夫决策过程（CMDP）的安全RL算法。lobisarl优化了一项政策，以最大程度地提高奖励，同时保证代理商在每个情节中仅执行安全的州行动对，并以很高的可能性执行安全的州行动对。具体来说，Lobisarl通过广义线性模型（GLM）对二进制安全函数进行建模，并且在每个时间步骤中仅采取安全措施，同时在适当的假设下对未来的安全产生影响。我们的理论结果表明，Lobisarl具有很高的可能性，可以保证长期的安全限制。最后，我们的经验结果表明，我们的算法比现有方法更安全，而没有显着损害奖励方面的表现。
二进制perceptron的差异算法
表3。在不同温度和输入查询下微调catgpt模型的有效性，覆盖率和多样性。由于使用旁观方法评估了指标，因此结构有效性为1.00，因此从表中省略了它们。在没有旁观方法的情况下评估的指标可以在补充表2中找到。评估了满足所有有效性标准的样品的多样性指标。“晶格”表示从晶格参数采样的生成结构的结果，而其他结构是从“ ”令牌中采样的。
satview™手册 - 二进制空间
Telemetry Data Processing: CCSDS Telemetry Packet Standard Raw Data, Sub-channels, Derived Parameters, Calibration, Out-of-Limit Checks Multiple Archive Files & Retrieval Sources, Automatic Backups, Data Extractions Memory Dumps, Custom Buffer Processing, Scheduled FTP Transfers Telemetry Events (On-the-fly mathematical Expressions) Triggered遥测报告，自动分发（通过电子邮件或FTP）复杂的通知（电话，电话，电子邮件，传真，PAGER，PAGERS，FTP）第三方软件的自动化（JScript.NET®）自动化（JScript.NET®）实时或历史遥测数据的导出
二进制神经网络的精确定量分析
作为一种新的编程范式，基于神经网络的机器学习已将其应用扩展到许多现实世界中的问题。由于神经网络的黑盒性质，验证和解释其行为变得越来越重要，尤其是当它们部署在安全至关重要的应用中时。现有的验证工作主要集中于定性验证，该验证询问是否存在针对神经网络的输入（指定区域），以便违反财产（例如，局部鲁棒性）。但是，在许多实际应用中，几乎可以肯定存在这样的（对抗性）输入，这使得定性答案降低了有意义。在这项工作中，我们研究了一个更有趣，更具挑战性的问题，即对神经网络的定量验证，该验证询问财产经常得到满足或侵犯财产的频率。我们针对二进制神经网络（BNNS），一般神经网络的1位量化。BNN最近在深度学习中引起了越来越多的关注，因为它们可以大幅度地减少记忆存储和执行时间，而智力操作在求助方案中至关重要，例如，嵌入式设备用于物联网的嵌入式设备。朝着对BNNS的定量验证，我们提出了一种新型算法方法，用于将BNN作为二进制决策图（BDDS），这是一种在形式验证和知识表示中广泛研究的模型。通过利用BNN的内部结构，我们的编码将BNN中块的输入输出关系转化为基数约束，然后由BDD编码。基于新的BDD编码，我们为BNN开发了一个定量验证框架，可以在其中对BNN进行精确和全面的分析。为了提高BDD编码的可扩展性，我们还研究了各个级别的并行化策略。我们通过为BNN提供定量鲁棒性验证和解释性来证明我们的框架的应用。广泛的实验评估证实了我们方法的有效性和效率。
双向联想记忆中的二进制编码
人工神经网络 (ANN) 是受生物神经网络结构和功能启发而产生的计算模型。它们可以成为解释认知过程的一种有趣方法 [Hasson 等人，2020 年]。认知建模中使用的一组值得注意的 ANN 是双向联想记忆 (BAM)，它基于神经动力学视角运行。BAM 使用反馈权重来学习刺激对，并且具有抗噪性，能够在仅提供部分信息的情况下回忆起输入 [Acevedo-Mosqueda 等人，2013 年]。BAM 通常使用双极编码，其中输入向量由 -1 和 1 的值组成，因为它比二进制编码提高了学习性能，其中输入向量由 0 和 1 组成 [Kosko，2021 年]。然而，在使用 ANN 进行认知建模时，它们必须建立在基于大脑中发生的过程的原则之上，同时避免仅仅提高计算效率的方法 [O'Reilly，1998]。二进制编码被认为在生物学上更合理，因为它更接近于脉冲的存在和不存在。此外，它提供了 0 的吸收特性，这可以实现更多的认知过程，如真正的稀疏性、门控、过滤等。因此，本文
不同二进制计数器的性能调查...
I. 引言 在许多 VLSI 系统中，二进制计数器是基本构建块。𝑛 位二进制计数器由一系列 𝑛 触发器组成，其计数值可以是 0 到（2 n −1）[1]。在为各种应用设计高速、低功耗数字系统时，低功耗快速二进制计数器设计是关注的基本点。调度中进程分配的计数时间可用作时钟分频器（用于片上处理器，因为有时处理器的工作频率低于处理器的实际频率）。二进制计数器广泛用于单斜率或双斜率模数转换器 (ADC)。在这种情况下，在每个时钟脉冲上递增的同步计数器对应于上升和下降斜坡发生器采样的模拟信号，其值进一步输入数模转换器 (DAC) 以创建其模拟值 [2-5]。在数字锁相环 (DPLL) 中，时间数字转换器 (TDC) 用作相位检测器，其中 TDC 由加减计数器组成。它用于捕获分数压控振荡器 (VCO) 的信息，以提高频率检测的准确性 [6-13]。计数器模块用于设计电子产品代码 (EPC) Gen-2 标准中 LFSR 的变量，用于各种安全问题中的超高频或射频识别 [14]。高速二进制计数器用于计数光子计数相机中的光子数 [15]。在现代自动化技术中，某些事件非常快，无法在程序周期中检测到。为了检测这种高速事件，引入了一个新的技术术语，即高速计数器 (HSC)。在每转只有一个或几个脉冲的情况下，HSC 在确定旋转运动速度时非常有用。这种 HSC 的一部分适用于自动化、过程控制、
量子系统的二进制控制脉冲优化
量子控制旨在操纵量子系统针对特定的量子状态或所需的操作。设计高度准确和效率的控制步骤对各种量子应用至关重要，包括能量最小化和电路汇编。在本文中，我们关注离散的二进制量子控制问题，并应用不同的优化算法和技术来提高计算效率和解决方案质量。特别是我们开发一个通用模型并以多种方式扩展它。我们引入了一个平方L 2-二烯函数来处理其他侧面范围，以模型要求，例如最多允许一个控件活跃。我们引入了一个总变化（TV）正常器，以减少控件中的开关数量。我们修改了流行的梯度上升脉冲工程（葡萄）算法，开发了一种新的乘数交替方向方法（ADMM）算法，以求解惩罚模型的持续放松，然后应用舍入技术来获得二元控制解决方案。我们提出了一种修改的信任区域方法，以进一步改善解决方案。我们的算法可以获得高质量的控制结果，这是由关于各种量子控制示例的数值研究所阐述的。
第1章 - 非二进制稳定器代码
量子误差校正代码是由Shor [54]引入的，因为对量子算法的实际实施产生了严重的怀疑。从那以后，该领域取得了迅速的进步，Gottesman和Calderbank等人的开拓性工作[10，22]重现了量子稳定器代码理论的基础的丰富结构。他们的工作刺激了许多研究人员研究二进制量子代码，请参见[5-7,9,11,14–14–17,21,23,24,26–26–32,32,37,38,38,40,40,47,47,50,54,56–59]。该理论后来扩展到非二元案例[1-3,8,12,13,18,19,25，31，33，33，36,39，45，48，49，49，51-53]。本文调查了非稳定器代码的理论 - 可以说是最重要的量子代码类别。存在适当的机械来紧凑地描述它们，并通过经典的编码理论建立有用的连接。此外，它们非常适合容忍故障的实现，从实际的角度来看，它们非常有吸引力。
人工智能决策：流程而非二进制
当前趋势表明，人工智能 (AI) 越来越多地融入到一系列军事实践中。有人认为这种融合有可能改变战争方式 (Horowitz 和 Kahn 2021；Payne 2021)。在这种框架下，学者们开始探讨人工智能融入战争和国际事务的影响，具体涉及战略关系 (Johnson 2020)、组织变革 (Horowitz 2018, 38–39)、武器系统 (Boulanin 和 Verbruggem 2017) 和军事决策实践 (Goldfarb 和 Lindsay 2022)。这项工作在美国背景下尤其重要。联合人工智能中心的成立、最近成立的首席数字和人工智能官办公室，以及将人工智能纳入军事指挥实践和武器系统的愿望，都表明人工智能可能会重塑美国国防机构的各个方面。