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World File Search System令牌
增援令牌 |卡斯蒂利亚语
1 名义团体。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 2 外邦人。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 3 尖音词、平音词和近音词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 4 所有格。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 5 谚语。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 6 尖锐的言辞。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 7 指示词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 8 前缀。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 9 简单的话。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 10 数字。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 11 不确定的。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 12 后缀。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 13 副词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15 14 动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 15 字典中的名词和形容词。 。 。 。 。 。 。 17 16 以 v 结尾的形容词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 18 17 动词的数和人称。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 19 18 前缀in-、des-。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 20 19 以 -ger 和 -gir 结尾的动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21 20 动词时态。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 22 21 前缀 sub- 和 inter- 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23 22 动词中的 y。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 23 第一个动词变位。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25 24 后缀-ista 和-dor。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26 25 动词中的 b。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 26 第二种变位。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 27 后缀-oso。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 28 动词中的 v。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30 29 第三变位。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。字典中的 31 30 个动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 32 31 以 -bir 结尾的动词。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 33 32 复合时态。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 34 33 语义场。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。三十五
令牌分配，微调和最佳定价
* Dirk Bergemann感激地感谢NSF SES 2049754和ONR Muri的财政支持。Alex Smolin在未来的投资（投资D'Avenir）计划（Grant ANR-17-EURE-0010）以及通过人工和自然情报图Toulouse Institute（ANITI）下，感谢法国国家研究局（ANR）的资金。
估计令牌在偏好学习中的影响
在巨大的文本语料库中鉴定的大型语言模型（LLM）表现出了各种自然语言处理任务的非凡能力[Brown，2020]。但是，这些模型通常显示出偏见或有毒行为，以及如何使它们与人类价值观保持一致仍然是一个开放的问题。最近，通过将其作为加强学习（RL）问题来解决这个问题，目的是最大化人类偏好。这种方法，也称为人类反馈（RLHF）[Christiano等人，2017年，Stiennon等，2020]，已成为使LLMS对齐的主要方式。将偏好学习作为RL问题，一个重要的问题是如何定义奖励功能。以前，这通常是使用成对比较模型（例如Bradley-Terry模型[Bradley and Terry，1952]）建模的。但是，正如Munos等人指出的那样，这可能是有问题的。[2023]，而解决此问题的一种更自然的方法是将其作为游戏进行。在目前的工作中，我们遵循这种方法，并将其与可以看待优势函数的想法结合使用以编码动作的因果效应[Pan等，2022]，并证明这使我们能够量化代币在RLHF环境中的因果效应。
在其中集成了智能卡和其他安全令牌
最重要的加密界面是PKCS＃11，它是制造商独立的，并且支持Firefox，HCL Notes和Adobe Reader。也许多薄客户端操作系统的提供商都依赖于PKCS＃11。Microsoft出于相同的目的创建了自己的接口：首先，Microsoft加密API（MS-CAPI），然后其后继CNG（密码API下一代）。cng特别适用于所谓的智能卡微型粉丝 - 模块，可轻松通过可下载的连接器来解决智能卡。
令牌游戏和历史确定性的定量 -
摘要。如果仅考虑到目前为止读取单词的前缀，可以解决其非确定性，那么不确定的自动机是历史性确定的。由于其良好的组成属性，历史确定性的自动机对解决游戏和综合问题很有用。确定给定的非确定性自动机是历史性的 - 确定性（HDNESS问题）通常是一项艰巨的任务，这可能涉及指数过程，甚至是不可确定的，例如，例如在下降自动机的情况下。令牌游戏为Béuchi和CobéuchiAutomata的HDNess问题提供了PTIME解决方案，并且猜想的是2 -Token Games是所有ω-调节自动机的HDNESS。我们将令牌游戏扩展到定量设置，并分析其潜力，以帮助确定定量自动机的HD度。尤其是，我们表明，有限单词的所有定量（和布尔）自动机的HD特征，以及无限单词的折扣（dsum），Inf和可触及性自动机，以及2-图表的2-标记游戏，liminf和liminf and Liminf automata and sup automatama and sup sup sup sup of sup sup of supiente and inspopatienta tocken of insumatiate and sup sup sup sup sup sup sup sup of supienta n in insubiente and inspimapta。Using these characterisations, we provide solutions to the HDness problem of Safety , Reachability , Inf and Sup automata on finite and infinite words in PTime , of DSum automata on finite and infinite words in NP ∩ co-NP , of LimSup automata in quasipolynomial time, and of LimInf automata in exponential time, where the latter two are only polynomial for automata with a对数的重量数量。
Intel®IPT（身份保护技术）基于令牌提供商安装指南
“任务关键申请”是任何在人身伤害或死亡中直接或间接导致产品失败的应用。SHOULD YOU PURCHASE OR USE INTEL'S PRODUCTS FOR ANY SUCH MISSION CRITICAL APPLICATION, YOU SHALL INDEMNIFY AND HOLD INTEL® AND ITS SUBSIDIARIES, SUBCONTRACTORS AND AFFILIATES, AND THE DIRECTORS, OFFICERS, AND EMPLOYEES OF EACH, HARMLESS AGAINST ALL CLAIMS COSTS, DAMAGES, AND EXPENSES AND REASONABLE ATTORNEYS' FEES ARISING OUT OF, DIRECTLY OR INDIRECTLY, ANY CLAIM OF PRODUCT LIABILITY, PERSONAL INJURY, OR DEATH ARISING IN ANY WAY OUT OF SUCH MISSION CRITICAL应用于英特尔®产品或其任何零件的设计，制造或警告，应用于Intel®或其分包商是否疏忽大意。intel®可以随时更改规格和产品描述，恕不另行通知。设计师不得依靠标记为“保留”或“未定义”的任何功能或说明的缺乏或特征。intel®保留这些定义，并且对未来变化引起的冲突或不兼容不承担任何责任。此处的信息如有更改，恕不另行通知。不要使用此信息来最终确定设计。本文档中描述的产品可能包含设计缺陷或称为Errata的错误，这可能会导致产品偏离已发布的规格。可应要求提供当前特征的Errrata。
具有分散发行的匿名令牌的盲目多签名
我们提出了具有集中发行的匿名令牌的第一个构造。也就是说，我们考虑了一组动态的签名/发行人；用户可以从签名者的任何子集中获得令牌，该签名者可以公开验证并且发行程序不可链接。为了意识到这一新的原始性，我们将b lind m ulti-s点火（BMS）的概念形式化，这些概念允许用户与多PLE签名者进行交互以获得（紧凑）签名；即使所有签名人都串通，他们也无法将签名与与任何一个的互动联系起来。然后，我们提出了两个BMS构造，一个基于BLS签名，另一个基于带有离散配对的离散对数。我们在代数组模型中证明了我们的两个结构的安全性。我们还提供了概念验证，并表明它具有低成本验证，这是区块链应用中最关键的操作。
基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
mctformer+：弱监督语义分割的多类令牌变压器
摘要 - 本文提出了一个基于变压器的新型框架，旨在通过生成精确的特定于类的对象定位图作为伪标签来增强弱监督的语义细分（WSSS）。在观察到标准视觉变压器中的单级令牌区域的观察基础上可以促进类不足的定位图，我们探索了变压器模型通过学习多个类代币来捕获类别歧视对象定位的特定于类别歧视对象的特定歧视对象的潜力。我们引入了一个多级令牌变压器，该变压器结合了多个类令牌，以启用与贴片令牌的类感知相互作用。为了实现这一目标，我们设计了一种班级感知的培训策略，该策略在输出类令牌和地面实际类标签之间建立了一对一的对应关系。此外，提出了一个对比类别（CCT）模块来增强判别类令牌的学习，从而使模型能够更好地捕获每个类别的独特特征和特性。结果，可以通过利用与不同类代币相关的类键入浓度来有效地生成类歧视对象定位图。为了进一步完善这些定位图，我们提出了从斑块到斑块变压器注意的斑块级成对亲和力的利用。此外，提出的框架无缝补充了类激活映射（CAM）方法，从而在Pascal VOC 2012和MS Coco 2014数据集中显着改善了WSSS性能。这些结果强调了类令牌对WSSS的重要性。代码和模型在此处公开可用。