XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实用的
实用的Quantum signum签名
摘要。在过去的十年中，向密码学家的过渡一直是密码学家的巨大挑战和努力，并具有令人印象深刻的结果，例如未来的NIST标准。但是，迄今为止，后者仅考虑了中央加密机制（sig-natures或kem），而不是更先进的机制，例如针对隐私的应用程序。特别感兴趣的是一种称为盲人签名，群体签名和匿名证书的解决方案家族，标准已经存在，并且在数十亿个设备中部署。在此阶段，尽管最近的作品提供了两种不同的替代方案，但在此阶段，没有一个有效的量子后对应物，尽管有两个不同的替代方案可以改善这种情况：一个具有相当大的元素的系统，但在标准套件下证明了安全性，或者在标准的系统下获得了更高效率的系统，以更有效的系统为代价提供了Ad-Hoc Interactive互动假设或弱化的安全模型。此外，所有这些作品仅考虑了尺寸的复杂性，而没有实现其系统所组成的相当复杂的构建障碍。换句话说，此类系统的实践性仍然很难评估，如果人们设想相应系统/标准的量词后过渡，这是一个问题。在这项工作中，我们提出了具有有效协议（SEP）的所谓签名构造，这是这种隐私性的核心。通过重新审视Jeudy等人的方法。（Crypto 2023）我们设法获得了上面提到的两个替代方案中的最佳选择，即短尺寸，没有安全性妥协。为了证明这一点，我们将SEP插入一个匿名的凭证系统中，达到少于80 kb的凭证。同时，我们完全实施了我们的系统，尤其是Lyubashevsky等人的复杂零知识框架。（Crypto'22），据我们所知，到目前为止还没有完成。因此，我们的工作不仅改善了保护隐私的解决方案的最新技术，而且还大大提高了对现实世界系统部署的效率和影响的理解。
实用的铁轨社交网站
RailScoders项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1个红宝石和ruby在轨道上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 Ruby的简短历史。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3轨道上的红宝石是什么？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。建造铁路造型器所需的4个软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7升级导轨。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8安装Ruby，Rails和MySQL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8安装在Windows上。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 Mac OS X。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8安装在Windows上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 Mac OS X。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9 Mac OS X。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 Linux。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12创建Rails应用程序的骨架。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14观看Rails Logfiles。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。11 Linux。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12创建Rails应用程序的骨架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14观看Rails Logfiles。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16设置数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17创建数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18配置导轨以使用数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18测试数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20
实用的Quantum signum签名
摘要。在过去的十年中，向密码学家的过渡一直是密码学家的巨大挑战和努力，并具有令人印象深刻的结果，例如未来的NIST标准。但是，迄今为止，后者仅考虑了中央加密机制（sig-natures或kem），而不是更先进的机制，例如针对隐私的应用程序。特别感兴趣的是一种称为盲人签名，群体签名和匿名证书的解决方案家族，标准已经存在，并且在数十亿个设备中部署。在此阶段，尽管最近的作品提供了两种不同的替代方案，但在此阶段，没有一个有效的量子后对应物，尽管有两个不同的替代方案可以改善这种情况：一个具有相当大的元素的系统，但在标准套件下证明了安全性，或者在标准的系统下获得了更高效率的系统，以更有效的系统为代价提供了Ad-Hoc Interactive互动假设或弱化的安全模型。此外，所有这些作品仅考虑了尺寸的复杂性，而没有实现其系统所组成的相当复杂的构建障碍。换句话说，此类系统的实践性仍然很难评估，如果人们设想相应系统/标准的量词后过渡，这是一个问题。在这项工作中，我们提出了具有有效协议（SEP）的所谓签名构造，这是这种隐私性的核心。通过重新审视Jeudy等人的方法。（Crypto 2023）我们设法获得了上面提到的两个替代方案中的最佳选择，即短尺寸，没有安全性妥协。为了证明这一点，我们将SEP插入一个匿名的凭证系统中，达到少于80 kb的凭证。同时，我们完全实施了我们的系统，尤其是Lyubashevsky等人的复杂零知识框架。（Crypto'22），据我们所知，到目前为止还没有完成。因此，我们的工作不仅改善了保护隐私的解决方案的最新技术，而且还大大提高了对现实世界系统部署的效率和影响的理解。
实用的人工 - 智能学习。 ...
Gul Shahzad博士在电子和Power Engg部门担任助理教授，也是人工智能实验室的总监。他曾在韩国韩国的电子工程学领域获得博士学位，并在从事韩国政府资助的智慧城市项目时在物联网（IoT）的领域进行了研究。Gul博士从德国获得了传播工程信息的硕士学位，并在Franhofer Institute和Max Planck Institute曾在德国的两个著名的研究与发展组织工作。在Pnec-Nust中，Gul博士参与了相关领域的研究生和研究生级别的教学，例如AI和决策支持系统，AI和机器学习，高级无线通信，数字信号处理。他还是NRAI（人工智能和机器人技术）社会的创始人和顾问，该社会参与了启用AI的人形机器人的发展。
实用的AI：当地领导者的见解
»层1：数字助理。这些是作为数字助理的应用程序，可以帮助自动化常规任务。这些应用程序依赖于接收特定的提示来生成响应，并且可能的任务可能包括汇总会议记录，起草内容，例如工作描述或备忘录，以及支持基础研究和解决问题的问题，例如调试代码。申请可能完全是政府的内部面对面。»层2：组成通信。这些是支持组成通信的应用程序，例如政府材料的语言翻译或聊天机器人经常提出问题并将人们带到适当的政府部门的需求。»第3层：复杂的问题解决。这些是支持大规模政府挑战的复杂问题的应用。例如，Genai可用于通过阅读和总结福利资格规则和扫描应用程序来帮助解决障碍，以确认它们包含所有必要的信息。
实用的量子电子投票
电子投票或电子投票是建立在互联网或任何分布式网络之上的功能，允许以安全和可验证的方式进行大规模选举，即使在存在不受信任的当局或不诚实的代理人的情况下也是如此。这种功能的好处包括以更快、更简单的方式进行选举，从而提高公众参与度（即增加选民人数）、降低选举成本以及为残疾人提供便利。此外，电子投票提供信息论安全性，原则上保证选举的安全性和诚实性，即使在官员腐败或不诚实代理人联盟的情况下也是如此。然而，采用使用公共网络进行选举的协议也增加了通过操纵结果或侵犯隐私进行欺诈的可能性 [1]。此外，尽管这种协议不可能被违反，但代理人需要信任他们没有编写的设备和程序，而且很可能他们甚至不了解这些设备和程序 [2]。最后，还需要考虑使用先进技术实施选举的成本。
实用的现代量子编程
在本文中，我们提出了一种cavy的编译器，Cavy是一种命令性量子编程语言。Cavy系统的主要贡献是将区域推断应用于安全且有效的Ancilla Qubit分配，使用和交易位置，并以可逆子集的编程语言中的位置。此方法可以通过任意Ancilla操作的程序来汇编优化的量子电路。与其他有关Ancilla Deadlocation的最新工作相比，安全分析是Rust编程语言中引入的借用检查器的一种变体。它具有“移动参考”，这是一种独特的参考类型，可以安全地传输其参考文献的所有权。为了解决问题并激发这些特征，我们描述了一个量子算法，其最近的实验实现使传统线性量子量子编程语言的表现力构成表达，并给出了该算法的cav效。
实用的 Python AI 项目
这些问题相当模糊，可以有多种解释。考虑第一个问题：“最佳”是指最快、最短、最舒适、最不颠簸还是最不耗油？此外，这个问题是不完整的。我们是步行、骑行、开车还是滑雪？我们是独自一人还是有一个尖叫的幼儿陪伴？为了帮助我们制定优化问题的解决方案，优化器 1 建立了一个框架，我们将问题塑造在其中；它被称为模型。模型最关键的方面是它有一个目标和约束。粗略地说，目标是我们想要的，而约束是我们前进道路上的障碍。如果我们可以重新表述问题以清楚地确定目标和约束，我们就更接近模型了。让我们更详细地考虑“最佳路线”问题，但要着眼于明确目标和约束。我们可以将其表述为