XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System作弊者
您可以在hackerrank上作弊
hackerrank使用多方面的方法来预防和检测其平台上的作弊，包括人类监测，算法分析和社区参与。该系统雇用了一个专家审阅者团队，他们检查每个提交是否有可疑模式和不一致。Hackerrank还分析了用户行为，例如时间复杂性，代码相似性和性能异常。社区在举报可疑活动和参与讨论以识别作弊者方面起着至关重要的作用。检测到，用户将面临罚款，包括暂停或终止帐户，解决方案重写和IP限制。为了避免检测，用户应该遵守最佳实践，例如原始编码，有效的时间管理，社区资源利用以及定期实践以维持自己的技能。hackerrank通过多层方法保护用户免于作弊，包括人类监测，算法分析和社区参与。该平台通过专家审阅者和自动测试以及潜在的作弊活动的用户报告来检测可疑模式和不一致之处。这种强大的系统使作弊者成功挑战，包括帐户无效，警告和禁令。Hackerrank采取了强有力的措施来防止作弊，包括众多开发人员社区，他们审查和评估解决方案，IP限制，调查和评估来确定潜在的作弊者。被抓住的后果包括帐户无效，警告，对专业声誉的损害和社会嘲笑。此外，该平台的日益普及导致了尝试进行测试的尝试增加，首席执行官Vivek Ravisankar表示：“作弊有所增加，人们对此有所创造力。”为了解决这个问题，Hackerrank正在开发新功能以防止作弊。使用Hackerrank的最佳实践包括专注于学习，参与社区，保持诚实和正直，并通过建设性的反馈和评级来支持他人。通过遵循这些准则，用户可以提高自己的技能，同时在平台内保持积极的声誉。“我们已经开发了一项代码匹配服务，该服务检测了候选人的提交和以前的答案之间的相似性，并标记了可疑匹配。” Ravisankar说。Hackerrank还监视行为，例如某人完成挑战性问题的速度。此外，他们现在拥有监管服务，以防止在线测试中模仿。许多学生的作弊，是由绝望地确保工作的驱使，但可能会导致招聘过程取消资格。为了对抗这一点，Hackerrank正在与Leetcode合作以删除重复的问题时创建自己的练习空间。一些高级开发人员对Hackerrank等平台上的编码测试具有抵抗力，将其视为其专业知识。为了回应，该公司正在将重点转移到现实世界中的问题上。在初中，Hackerrank正在远离深奥的算法问题，而朝着更容易访问的，解决问题的挑战方面。通过这些新类型的测试不再仅需要获得正确的答案；这是关于演示代码质量。雇主希望查看结构良好的可读代码，以在可变命名，州管理和错误处理等领域展示最佳实践。
多物种感染期间细菌病原体动态
软腐果杆菌（SRP）收集了30多种细菌物种，通过产生和分泌大量的植物细胞壁降级酶（PCWDES），共同腐烂了广泛的植物。全球马铃薯领域调查在有症状的植物和块茎上确定了15种不同的SRP物种。在空间和时间上观察到的每种物种的丰度都会有所不同，而在爆发过程中驱动物种转移的机制尚不清楚。此外，经常观察到多种物种感染，并且这些共同感染的动力学不充分理解。要了解共同感染的含义，我们建立了16个不同的合成群落的6个SRP菌株的合成群落。每个经过测试的社区中存在的细菌代表了2种不同的物种，每个物种有3种菌株。这些群落被接种在马铃薯块茎或合成介质中，其结果随后进行了扩增和散发性管家基因GAP A GAP A的分化和光明测序。我们还比较了混合物种感染和单物种感染期间马铃薯块茎中疾病的发病率和细菌繁殖。一种无法诱导马铃薯散发性的物种有效地维护，并最终在某些测试的社区中占主导地位，表明作弊可以塑造主导物种。建模表明，PCWDES生产和分泌的成本，马铃薯降解的速度以及降级底物的差异率可能有利于作弊者物种。拮抗相互作用是特定的菌株，而不是物种。在马铃薯块茎和合成培养基之间存在差异的结果，突出了环境条件的驱动效应，在马铃薯块茎中产生了较高的拮抗相互作用。在某些社区中也观察到毒性干扰，从而使菌株保持对有毒化合物的敏感。总体而言，结果表明，次级竞争，通过营养相互作用和毒性干扰的合作有助于维持SRP多样性。讨论了这些过程对流行病学监测的含义。
算法简介2024年（3个学分，CS-Thry）
作弊是错误的。作弊，通过破坏了学术诚信，不信任和促进不公平的竞争来伤害我们的社区。大学将因作业失败，课程失败，永久笔录符号，暂停和/或驱逐而惩罚作弊者。犯罪可能会报告给医疗，法律或其他专业或毕业的学校。违规行为可能包括在考试中作弊，窃，不执行任务的作业，不当使用互联网和电子设备，未经授权的合作，对分级任务的改变，伪造和伪造，撒谎，撒谎，促进学术疾病以及诚实的诚实以及不公平的竞争。对这些规则的无知不是借口。在您提交的所有工作中，都需要学术诚实。除非内部结构者指定小组工作，您必须在没有他人的帮助的情况下解决所有作业和编程作业。 例如，您不得将其他任何人的解决方案（包括程序代码）查看您的作业问题。 但是，您可以与他人讨论分配规范（不是解决方案），以确保您了解作业所要求的。 如果您的讲师允许从外部来源（例如您的教科书或在线资源）使用源代码的片段，则必须正确引用源。 不引用它构成窃。 同样，您的小组项目必须列出参与的每个人。 伪造程序输出或结果被禁止。 您的讲师可以自由覆盖本政策的一部分进行特定作业。您必须在没有他人的帮助的情况下解决所有作业和编程作业。例如，您不得将其他任何人的解决方案（包括程序代码）查看您的作业问题。但是，您可以与他人讨论分配规范（不是解决方案），以确保您了解作业所要求的。如果您的讲师允许从外部来源（例如您的教科书或在线资源）使用源代码的片段，则必须正确引用源。不引用它构成窃。同样，您的小组项目必须列出参与的每个人。伪造程序输出或结果被禁止。您的讲师可以自由覆盖本政策的一部分进行特定作业。保护自己：（1）询问教练您是否不确定什么是允许的。（2）寻求指导老师，TA或CAS的帮助，因为您总是被鼓励这样做，而不是其他学生的帮助。（3）引用您可能收到的任何可疑帮助来源。在每次考试中，您都会签署以下承诺：“我同意在没有任何人，材料或设备的未经授权帮助的情况下完成此考试。[签名和日期]”。您的课程讲师会让您知道在哪里可以找到旧考试的副本，如果可用。
与Snitching的秘密共享-Cryptology Eprint Archive
我们解决了在秘密共享计划中检测和惩罚股东集结的问题。我们在最近提出的称为“个人密码学”（Dziembowski，Faust和Lizurej，Crypto 2023）的加密模型中这样做，该模型假设存在单个机器可以有效地计算的任务，但可以通过多个（相互不信任的设备）进行计算有效地计算。在此模型中，我们引入了一种名为Snitching（SSS）的新颖原始性，其中每次尝试非法重新构建共享的秘密𝑆𝑆导致证明可以用来证明这种不当行为（例如，例如财务上对区块链上的作弊者进行财务惩罚）。即使股东试图不重建整个秘密，但只能学习一些部分信息，这在很强的意义上也很强。 我们的概念还捕获了使用多方计算协议（MPC）进行的攻击，即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。 SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建，这足以阻止非法秘密重建。 因此，我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。 我们提供了阈值（𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-）。 然后，我们展示如何以𝑡=𝑛构建它，然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。 为了证明我们的构建安全性，我们引入了随机Oracle模型的概括（Bellare，Rogaway，CCS 1993），该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。这在很强的意义上也很强。我们的概念还捕获了使用多方计算协议（MPC）进行的攻击，即恶意股东使用MPC来计算𝑆的部分信息的攻击。SSS的主要思想是可以证明和惩罚任何ille-gal重建，这足以阻止非法秘密重建。因此，我们的SSS计划有效地阻止了股东的勾结。我们提供了阈值（𝑡-out-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-out-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-）。然后，我们展示如何以𝑡=𝑛构建它，然后我们使用此构造来为任意𝑡构建SSS方案。为了证明我们的构建安全性，我们引入了随机Oracle模型的概括（Bellare，Rogaway，CCS 1993），该模型允许在MPC内进行建模哈希评估。