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World File Search System如验
THZ 004 -V1.1.1GR MEC 041- v3.1.1
证明是创建，传达和评估计算系统的可信度特征的过程。这是在一个依赖方的场景中通过入学和验证者角色来完成的（例如API端点）评估另一个计算实体的可信度（例如API请求者）。验证者可以驻留在（例如）API后端和API请求者的API后端。通常，依赖方向入场者发出挑战请求，以了解API请求者特征的特定范围。完整性测量（例如Digests）（例如固件，内核模块。验证者验证了已收到的证明证据，并将其与先前交付给验证者的已知良好值进行了比较，以对证明系统及其软件堆栈的可信度作出判决。通常，招待会以隐式信任的信任根构建，也就是说，对信任的根源的信任是由其制造商签发的证书或其他认可文档，以描述信任技术的根源。通常，使用耐篡改技术实现信任的根（请参阅[I.37]）。一个值得信赖的招待会通常具有受自信的可信度模块，这些模块由信任根或代表信任的模块检查，请参见[i.38]。此外，实施证明角色的实体之间的信任关系，例如ADTSTER，验证者和依赖方通常是使用公共密钥基础架构（PKI）建立的，但也可以使用替代方案，请参见[I.39]。
用于学习基于能量的隐变量模型的双层分数匹配
分数匹配 (SM) [ 24 ] 通过避免计算配分函数，为学习基于能量的模型 (EBM) 提供了一种引人注目的方法。然而，除了一些特殊情况外，学习基于能量的潜变量模型 (EBLVM) 仍然有很大空间。本文提出了一种双层分数匹配 (BiSM) 方法，通过将 SM 重新表述为双层优化问题来学习具有一般结构的 EBLVM。较高级别引入潜变量的变分后验并优化修改的 SM 目标，较低级别优化变分后验以拟合真实后验。为了有效地解决 BiSM，我们开发了一种带有梯度展开的随机优化算法。从理论上讲，我们分析了 BiSM 的一致性和随机算法的收敛性。从实证上，我们展示了 BiSM 在高斯限制玻尔兹曼机和由深度卷积神经网络参数化的高度非结构化 EBLVM 中的前景。当适用时，BiSM 与广泛采用的对比散度和 SM 方法相当；并且可以学习具有难以处理的后验的复杂 EBLVM 来生成自然图像。
发行咨询材料（第5版）
在FAL3中，订户应通过向RP提出身份验证器来验证，除了断言。此处使用的身份验证者也称为绑定的身份验证者和sec。。例如，如果订户在IDP和RP之间执行联邦登录过程，则RP将提示用户提供链接到RP用户帐户的界限验证者。FAL3中介绍的界面验证者不需要与订户对IDP身份验证时使用的身份验证者相同。主张来识别订户，并且BOUND身份验证者给出了试图登录的一方的最高概率是由主张确定的订户。请注意，直到使用界面验证者进行身份验证，RP验证了身份验证器是否正确链接到主张指示的RP订户帐户，才能实现FAL3。
PISA 2022技术报告
7调查材料的翻译和验证133简介133 PISA国家/经济，语言，范围和验证者培训培训134材料134受验证的材料134验证者资格，培训和教学材料136测试语言和翻译/适应过程的测试/适应程序138源培训材料139的启动材料143个国民翻译143个国民翻译143个集中式材料144.国民翻译144.谈判146国际验证国家版本147主要调查验证159附件7.A.翻译项目165注释171附件7.B.验证者干预172附件7.C.可翻译性评估项目173附件7.D.其他项目174
基于模型的贝叶斯探索终身强化学习
我们提出了一种基于模型的终身强化学习方法，该方法估计分层贝叶斯后验，提炼出不同任务之间共享的共同结构。学习到的后验与基于样本的贝叶斯探索程序相结合，提高了跨一系列相关任务学习的样本效率。我们首先分析了有限 MDP 设置中样本复杂度和后验初始化质量之间的关系。接下来，我们通过引入变分贝叶斯终身强化学习算法将该方法扩展到连续状态域，该算法可以与最近的基于模型的深度 RL 方法相结合，并表现出后向迁移。在几个具有挑战性的领域的实验结果表明，我们的算法比最先进的终身 RL 方法实现了更好的前向和后向迁移性能。1
适用于多群中子扩散方程的混合有限元离散化的笛卡尔网格的自适应网格改进
自适应网状修复基于基本要素：后验估计。在中子中，后验错误控制是一个正在进行的研究主题。AMR。在[16，第3.3节]中，作者解决了A后验估计中使用的规律性假设的问题。在[21，22，25]中，A后验估计值基于双重加权残差方法，其中保证的估计器涉及确切的伴随溶液。在[17]中，他们设计了一个可靠的估计，该估计依赖于双重问题的定义，并突出了由于这个双重问题缺乏稳定性而缺乏效率。严格的估计值不需要过剩的规律性以及适应性网格重新确定策略，以解决运输方程式上的源问题[9]。在这项工作之后，[10]中已经解决了有关特征值问题的理论方面。在这些论文中，作者设计了一种数值策略，该策略依赖于精确控制的操作员评估，例如在[9]中用于解决源问题。在反应堆核心尺度上，使用简化的模型在核工业中很常见。准确地说，简化的模型可以是中子分歧模型或简化的传输模型。在[7]中，我们对中子差异方程的混合有限元离散量进行了严格的后验误差估计，并提出了一种自适应网格重新填充策略，以保留Carte-sian结构。在[13]中执行了这种方法对临界问题的第一个应用，尽管具有次级估计器。关于工业环境和特定的数字模拟，我们的方法是在Apollo3®代码[23]中开发混合有限元求解器[4]的一部分。
sr-cboebzx-2025-038
赞助商可以通过一个或多个值得信赖的Staking提供者（“ Staking offing offofers”）（“ Staking offerers”）的全部或一部分，或者使信托以太的全部或一部分。考虑到信托可以参与的任何存放活动，信托将获得存放提供商产生的全部或一部分积分奖励，这可以将其视为信托的收入。在2022年9月15日的放电过程中，以太坊网络从工作证明升级为普遍称为“合并”的过渡中的证明共识机制。旨在解决与网络贡献者所花费的能源使用和重复的计算工作相关的工作证明的缺点（在工作证明后被称为“矿工”，并在“验证者”证明下是“验证者”）。在工作证明机制中，矿工竞争是第一个解决加密难题的人。获胜者将成为唯一被允许处理该块的矿工，然后是获得相应奖励的矿工。不再是时间（因此不允许处理下一个区块）的矿工将有效地花费大量的劳动力和计算能力，而不会获得任何收益。在验证机制下，几个验证者可以参与块的处理。可以选择一个验证器提出一个块，而其他验证者验证该块的内容。相应的奖励各不相同。此外，验证者不会像矿工那样基于计算能力竞争。相反，每个验证者以区块链的原始货币形式承诺的资本金额是有助于选择的原因。与工作证明相比，此验证验证系统减少了所执行的计算工作以及消耗的能量，以验证每个块。在验证证明下，以太坊网络算法随机选择了至少32个以太的验证器来处理交易。因此，与网络上的总活动验证器相比，运行多个验证器节点的实体将根据其验证器所占的份额而增加任何一个验证器的可能性。任何恶意活动，例如双重签名，不同意最终的共识或以其他方式违反协议规则，都会导致没收或“削减”一部分固定的以太。
使用现成设备进行量子委托 - DROPS
在交互式证明系统中，计算受限的验证者与强大的证明者交互，以验证商定的问题实例的真实性。从 QMA 开始，接着是 QIP 和 QMIP（等等），量子交互式证明系统（其中验证者是量子多项式时间）被定义和研究 [48, 49, 30]。然而，这些量化关键取决于验证者可以访问可信量子多项式时间验证的一个默认假设。鉴于目前量子计算发展的最新水平、表征量子系统的固有困难、以及无法可靠地验证量子计算轨迹的事实，有充分的证据表明这一假设可能是值得怀疑的。事实上，尽管技术取得了令人瞩目的进步，但我们最终可能不得不面对一个现实，即量子计算机永远不会像传统设备那样值得信赖或可靠。这一前景促使人们考虑以下模型：验证者可以访问非常有限但值得信赖的量子功能 [ 1 , 4 , 18 ]，或者验证者完全是经典的而证明者受计算限制 [ 31 ]，而另一类称为 MIP ∗ 的模型则模拟了一个高效的经典验证者与几个孤立的、不受限制的量子证明者交互 [ 14 ]。每种方法都有优势也有挑战：早期的量子服务器价格昂贵，因此在其他条件相同的情况下，最好只使用一个证明者；另一方面，现有的单证明者协议要么需要可信设备，要么做出计算假设。多证明者协议利用强大的设备独立性技术来避免这些假设，但代价是需要几个强大的证明者并需要隔离。该领域的当前时代精神让我们可以富有想象力地考虑如何描述和模拟量子世界中的任务。这些方法的共同点是，我们不考虑经典协议的直接量子模拟，而是努力做出在量子设置中自然激发的考虑 1 。在这里，我们继续保持这种势头，并引入一种新颖的证明验证方法，其中设置本身只能在量子设置中得到激励。为此，我们考虑以下问题：
实用安全的量子位置验证 - NSF-PAR
摘要 我们讨论量子位置验证 (QPV) 协议，其中验证者创建单量子比特状态并将其发送给证明者。众所周知，使用单量子比特状态的 QPV 协议对于共享少量纠缠量子比特的对手来说是不安全的。我们介绍了实际上安全的 QPV 协议：它们只需要每个验证者的单量子比特状态，但如果共享大量纠缠量子比特的对手采用基于远距传态的攻击，它们的安全性就会被破坏。这些协议是对已知 QPV 协议的修改，我们在其中包含一个经典的随机预言机，而不会改变验证者所需的量子资源量。我们提出了一种作弊策略，该策略要求对手之间共享一定数量的纠缠量子比特，该数量随着随机预言机的经典输入的大小呈指数增长。
