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量子加密和元复杂性
在经典密码学中，单向函数（OWFS）是最小的假设，而量子密码学中并非如此。引入了几种新的原语，例如伪兰顿单位（PRUS），伪andomfunction-likestate Generator（PRFSGS），PseudorandomState Generators（PRSGS），单向状态发电机（OWSGS），单向路线（OWNWAIGH），单向（Owpuzzs）（Owpuzzles）和EFAUZZS和EFAIRT。它们似乎比OWF弱，但仍然意味着许多有用的应用程序，例如私钥量子货币方案，秘密键加密，消息身份验证代码，数字签名，承诺和多方计算。现在，没有OWF的量子加密的可能性已经开放，该领域最重要的目标是建立它的基础。在本文中，我们第一次表征了具有元复杂性的量子加密原语。我们表明，当且仅当Gapk是弱量化的量子时，就存在单向拼图（Owpuzzs）。Gapk是一个有望的问题，可以决定给定的位字符串是否具有小的Kolmogorov复杂性。弱量化 - 平均强度意味着实例是从QPT可采样分布中采样的，对于任何QPT对手，其造成错误的可能性大于1 / poly。我们还表明，如果存在量子PRG，则GAPK是强烈的量子 - 平均水平。在这里，强烈的量化 - hardis是弱量化量的强度，其中对手犯错的概率大于1 /2 - 1 / poly。最后，我们表明，如果GAPK是弱经典的平均水平，那么就存在量子性（IV-POQ）的不可能证明。弱经典的平均雄硬与弱量子平均硬化相同，但对手是PPT。IV-POQ是捕获基于采样和基于搜索的量子优势的量子性证明（POQ）的概括，并且是Owpuzzs的重要应用。 这是量子优势基于元复杂性的第一个时间。 （注意：有两项并发作品，[KT24B，CGGH24]。）IV-POQ是捕获基于采样和基于搜索的量子优势的量子性证明（POQ）的概括，并且是Owpuzzs的重要应用。这是量子优势基于元复杂性的第一个时间。（注意：有两项并发作品，[KT24B，CGGH24]。）
系统审查和元analys
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居屋 2022 启欣苑售楼说明书
房委会委任的律师仅代表房委会行事，无法保障您的权益。如果您委任另一家律师事务所，该律师事务所将能够在购房的每个阶段为您提供独立意见，并就您的风险和权利以及与购房有关的任何其他事项向您提供建议。请注意，您应在房委会职员面前签署购房协议，房委会职员只会向您解释购房协议的内容并证明您已签署购房协议。如果您没有委任另一家律师事务所代表您完成购房，房委会律师只会向您解释转让书的内容并证明您已签署，而不会在交易中代表您行事。请注意，房委会职员和律师不会就购房协议或与交易有关的任何其他事项向您提供任何法律意见。
阿里巴巴启动了高级AI模型，以竞争GPT-4
QWEN2.5-MAX现在可以通过阿里巴巴云服务向开发人员使用，并且可以通过公司的对话AI平台Qwen Chat访问。该系统提供了与OpenAI的API格式的兼容性，有可能简化已经使用类似AI服务的组织的采用。
IoT启用了智能车辆的动力总成质量保证
最幸福的Minds Technologies Limited（NSE：HAPPSTMNDS）是一家正念的IT公司，可以通过提供无缝的客户体验，业务效率和可行的见解来为企业和技术提供商提供数字化转型。我们通过利用一系列破坏性技术来做到这一点，例如：人工智能，区块链，云，数字过程自动化，物联网，机器人/无人机，安全性，虚拟/增强现实等。定位为“天生数字”。天生的敏捷'，我们的能力跨度产品与数字工程服务（PDES），生成AI业务服务（GBS）和基础架构管理与安全服务（IMSS）。我们在行业群体中提供这些服务：银行，金融服务和保险（BFSI），Edtech，Healthcare＆Life Sciences，Hi-Tech和媒体与娱乐，工业，制造业，能源与公用事业以及零售，CPG＆Logistics。该公司因其在公司治理实践方面的卓越表现而受到Golden Peacock和ICSI的认可。最佳的工作认证公司的好地方，最快乐的头脑总部位于印度班加罗尔，在美国，英国，加拿大，加拿大，澳大利亚和中东拥有运营。
启用了蒙版优化的GPU级别集
摘要 - 由于高级集成电路的特征大小不断收缩，因此分辨率增强技术（RET）被利用来改善光刻过程中的可打印性。光学接近校正（OPC）是旨在补偿面罩以生成更精确的晶圆图像的最广泛使用的RET之一。在本文中，我们提出了一种基于级别的OPC方法，具有高面膜优化质量和快速收敛。为了抑制光刻过程中条件爆发的干扰，我们会提供一个新的过程窗口感知的成本函数。然后，采用了一种新颖的基于动量的进化技术，该技术取得了重大改进。我们还提出了一种自适应共轭梯度方法，该方法有望具有更高的优化稳定性和更少的消耗时间。此外，图形过程（GPU）被利用用于加速所提出的算法。我们将输出掩码从机器学习基于掩码优化流中作为输入和工作作为重新定位掩码的后过程。ICCAD 2013基准测试的实验结果表明，我们的算法在解决方案质量和运行时开销中均优于以前的所有OPC算法。
启用了蒙版优化的GPU级别集
摘要 - 由于高级集成电路的特征大小不断收缩，因此分辨率增强技术（RET）被利用来改善光刻过程中的可打印性。光学接近校正（OPC）是旨在补偿面罩以生成更精确的晶圆图像的最广泛使用的RET之一。在本文中，我们提出了一种基于级别的OPC方法，具有高面膜优化质量和快速收敛。为了抑制光刻过程中条件爆发的干扰，我们会提供一个新的过程窗口感知的成本函数。然后，采用了一种新颖的基于动量的进化技术，该技术取得了重大改进。我们还提出了一种自适应共轭梯度方法，该方法有望具有更高的优化稳定性和更少的消耗时间。此外，图形过程（GPU）被利用用于加速所提出的算法。我们将输出掩码从机器学习基于掩码优化流中作为输入和工作作为重新定位掩码的后过程。ICCAD 2013基准测试的实验结果表明，我们的算法在解决方案质量和运行时开销中均优于以前的所有OPC算法。
伟大的心启发了头脑强壮的翅膀公司
我们还担心对教师的压力。他们的福祉对他们和我们的学生来说都是至关重要的。他们不再教“班级”：他们教25个人，所有人都有不同的需求，个人情况和反馈要求。今天的课程更加量身定制，多样性要多得多，计划得更好，并且总是更有趣。这对男孩来说很棒，但可以给敬业的老师带来成本，他们将永远为学生做更多的事情。新的工作环境也为运营和支持人员带来挑战。创新和不断变化的期望应意味着员工的工作方式不同，而不仅仅是更多。