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安全协议验证者proverif及其喇叭子句分辨率算法
安全协议的验证是自1990年代以来非常活跃的研究领域。安全协议无处不在：Internet（特别是用于https：// connections使用的TLS协议），WiFi，移动电话，信用卡，。。。。众所周知，他们的设计容易出错，并且未通过测试检测到错误：仅当对手试图攻击协议时，它们才会出现。因此，正式验证它们很重要。为了使安全协议形式化，需要为其数学模型。通常会考虑一个活跃的对手，可以收听网络上发送的消息，计算自己的媒介，然后将它们发送到网络上，就好像它们来自诚实的参与者一样。为了促进协议的自动验证，大多数协议验证者都考虑了加密的符号模型，也称为“ dolev-yao模型” [18，15]。在此模型中，加密原语（例如加密）被视为理想的黑盒，以功能符号为代表。消息是通过这些原始词的术语建模的；并且对手仅限于应用定义的原语。这也称为完美的加密假设：对手解密消息的唯一途径是将解密函数与正确的密钥一起使用。在这样的模型中，协议验证的主要任务之一是计算对手的知识，即对对手可以获得的一组术语。这仍然是并非繁琐的，因为该集合通常是无限的，但是它比有关斑点和概率的推理要简单得多。两个最广泛使用的符号协议验证者可能是proverif [11]和tamarin [17]。有关协议验证领域的更多详细信息，我们将读者转移到调查[10，6]。在本文中，我们专注于协议验证者proverif，可以从https://proverif.inria.fr下载。我们在下一节中介绍了王朝的概述，并关注其喇叭条款分辨率算法。
Lightsolver 挑战领先的深度学习求解器来解决 Max-2-SAT 问题
大量具有重大社会、经济和科学意义的现实问题都可以表示为组合优化任务。组合优化方面的进步使得运输系统、供应链、资源管理等更加高效 [1、2、3、4、5]。在本文中，我们考虑经典的最大 2-可满足性（MAX-2-SAT）问题 [6]，该问题在调度或资源分配任务中普遍存在，这只是其中的一些应用 [7]。假设给定一组 N 个二进制变量 x = (x1, x2, ..., xN) 和一组 C 个约束（或子句），每个子句有两个变量，它们形成布尔公式 F(x)。我们的目标是为每个变量 xi 分配一个二进制值，使得最大数量的子句得到满足。我们考虑的布尔公式 F(x) 采用合取范式，由子句的合取（逻辑与）组成，其中每个子句都是文字的析取（逻辑或）。例如，公式
洛克希德·马丁太空系统公司质量条款
洛克希德·马丁（Lockheed Martin）空间质量条款洛克希德·马丁（LM Martin）（lm）在本文中是指洛克希德·马丁（Lockheed Martin）空间。尽管有任何其他规定，但此处提供的所有条款都遵守采购文件的一般规定和以下特殊规定质量保证条款，如质量代码所示。如果供应商未能提交此处指定的认证，文档，测试数据和报告，则洛克希德·马丁（Lockheed Martin）在采购文件中定义的文章将不接受。质量子句交叉参考指令：向下滚动以查找LM质量代码，质量子句标题和文本，或使用Microsoft查找函数在Word中找到质量子句文本。转到“编辑”和“查找”。键入质量代码，然后选择“找到下一步”。如果您对此列表的使用有任何疑问，请与“采购文件”中确定的分包合同管理员联系。
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1.2.6此代码中的某些子句以序言或包含插图（以斜体化字体呈现，没有子句编号）。序言和插图旨在提供有关其相关条款的上下文，目的或应用的其他信息。序言和插图并未构成CIIO必须根据此代码进行的措施的一部分，因此，CIIO根据CIIO进行的任何网络安全审核的范围不必包括在该命令第17（1）节下进行的任何网络安全审核的范围。
在经典和量子计算平台上估计布尔可满足性问题的状态密度
给定一个合取范式 (CNF) 中的布尔公式 φ (x)，状态密度计算对于所有 e 值，恰好违反 e 个子句的变量分配的数量。因此，状态密度是所有可能分配中未满足子句数量的直方图。这种计算概括了最大可满足性 (MAX-SAT) 和模型计数问题，不仅可以洞察整个解空间，还可以衡量问题实例的难度。因此，在现实世界中，即使使用最先进的算法，这个问题通常也是不可行的。虽然找到这个问题的确切答案是一项计算密集型任务，但我们提出了一种基于测度不等式集中度来估计状态密度的新方法。该方法产生了二次无约束二进制优化 (QUBO)，这特别适用于基于量子退火的解决方案。我们介绍了总体方法，并将 D-Wave 量子退火器的结果与最著名的经典算法（如 Hamze-de Freitas-Selby (HFS) 算法和可满足性模理论 (SMT) 求解器）进行了比较。
通过逻辑编程来解释人工智能
我们专注于归纳逻辑程序的问题，该程序可以解释由支持向量机 (SVM) 算法学习到的模型。自上而下的顺序覆盖归纳逻辑程序设计 (ILP) 算法（例如 FOIL）使用信息论中的启发式方法进行爬山搜索。这类算法的主要问题是陷入局部最优。然而，在我们的新方法中，数据依赖型爬山搜索被模型依赖型搜索所取代，其中首先训练全局最优的 SVM 模型，然后算法将支持向量作为模型中最具影响力的数据点，并归纳出一个涵盖支持向量和与该支持向量最相似的点的子句。我们的算法没有定义固定的假设搜索空间，而是利用可解释 AI 中针对特定示例的解释器 SHAP 来确定相关特征集。这种方法产生了一种算法，该算法可以捕捉 SVM 模型的底层逻辑，并且在诱导子句数量和分类评估指标方面优于其他 ILP 算法。本文正在考虑在“逻辑编程理论与实践”杂志上发表。
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1汤姆·德梅里（Tom Demeri）提交的评论，打击自动零售骗局贸易法规规则，法规。22，2022），https：//www.regulations.gov/comment/ftc-2022-0046-0637。2评论由匿名，非竞争子句规则，法规提交的评论（4月21，2023），https：//www.regulations.gov/comment/ftc-2023-0007-17905。3评论由莎拉·佩里（Sarah Perry）提交，非兼行条款规则，法规。
AI 题库 UNIT-1 简答题
a) 约翰喜欢各种食物 b) 苹果是食物 c) 鸡肉是食物 任何不会被杀死的东西都是食物。d) 比尔吃花生并且还活着 e) 苏吃比尔吃的所有东西 i. 将这些句子翻译成谓词逻辑中的公式 ii。使用后向链接证明约翰喜欢花生 iii。将部分的公式转换为子句形式 iv。使用解析 6 证明约翰喜欢花生。用一个例子解释语义中的继承