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World File Search System布尔值
西蒙算法 - CS@YorkU
考虑一个函数 f：{0,1} n --> {0,1} n 。其定义域和余定义域各由 2 n 个元素组成。在编程上下文中，f 接受 n 个布尔参数并返回一个包含 n 个布尔值的数组。如果将 n 个 0/1 值视为整数二进制表示中的位，那么 f 可以被认为是一个函数，将 [0,N-1] 中的整数映射到 [0,N-1] 中的整数，其中 N=2 n 。我们假设 f 作为一个黑盒 U f（一个 oracle ）提供，并在硬件中实现它。假设 f 满足属性（承诺）：∃𝑠∈{0,1} ！: ∀𝑥, 𝑦∈{0,1} ！ , 𝑓(𝑥) = 𝑓(𝑦) ⇔𝑥= 𝑦 ⊕𝑠 查找位串 s 。换句话说，f 要么是 2 对 1 的（将通过掩码 s 连接的对映射到同一幅图像），要么是 1 对 1 的（将不同的元素映射到不同的图像）。1 对 1 的情况对应于 s 是一串 0，这很简单，我们将通过在承诺中添加 s ≠ 0 n 来回避。因此，我们假设 f 是 2 对 1 的。和以前一样，我们假设 f 通过实现它的黑盒 U f （一个 oracle ）给出。2. 例子
多价值网络的陷阱空间
布尔网络是简单但有效的数学结构，用于建模，分析和控制复杂的双学系统（Schwab等人2020）。超越系统生物学，它们已被广泛应用于从科学到工程的各个领域（Schwab等人2020）。生物系统的布尔网络模型代表基因（或其他物种）作为可以占用布尔值的节点：1（活动）和0（iNactive）。但是，只有两个级别的激活可能不足以完全捕获现实世界生物学系统的动力学（Schaub等人2007）。 有很多例子（Schaub等人 2007; Didier等人。 2011; Mushthofa等。 2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。 因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。 2007; Schaub等。 2007）。2007）。有很多例子（Schaub等人2007; Didier等人。 2011; Mushthofa等。 2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。 因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。 2007; Schaub等。 2007）。2007; Didier等人。2011; Mushthofa等。2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。2007; Schaub等。 2007）。2007; Schaub等。2007）。2007）。
私人学习意味着量子稳定性
学习未知的 n 量子比特量子态 ρ 是量子计算中的一个基本挑战。从信息论角度来看，众所周知，断层扫描需要 n 个 ρ 副本的指数来估计其条目。受学习理论的启发，Aaronson 等人引入了许多（较弱的）学习模型：学习状态的 PAC 模型（皇家学会 A'07 会刊）、用于学习状态“阴影”的阴影断层扫描（STOC'18）、也要求学习者具有差异隐私的模型（STOC'19）和学习状态的在线模型（NeurIPS'18）。在这些模型中，结果表明，可以使用 n 个 ρ 副本的线性“近似地”学习 ρ 。但这些模型之间有什么关系吗？在本文中，我们证明了从差异隐私 PAC 学习到在线学习再到量子稳定性的一系列（信息论）含义。我们的主要结果推广了 Bun、Livni 和 Moran (Journal of the ACM'21) 最近的研究，他们证明了有限的 Littlestone 维度（布尔值概念类的）意味着 PAC 在（近似）差分隐私（DP）设置中的可学习性。我们首先将他们的工作扩展到实值设置，然后进一步扩展到学习量子态的设置。我们结果的关键是我们的通用量子在线学习器，稳健标准最优算法（RSOA），它对对抗性不精确具有鲁棒性。然后，我们展示了 PAC 模型中 DP 学习量子态之间的信息论等价性、单向通信模型中量子态的可学习性、量子态的在线学习、量子稳定性、各种组合参数，并进一步应用于柔和阴影断层扫描和嘈杂量子态学习。
受量子计算的启发
量子计算提供了全息算法的灵感[37]，进而启发了用于计算计数问题的Holant框架（在[18]的Conforence版本中首次引入）。计算计数问题包括各种计算问题，从图表上定义的组合问题到量子计算中统计物理学和计算幅度中计算部分函数的问题。它们正在不同的框架中进行分析，包括计算约束满意度问题（计数CSP）和Holant问题的框架。计算计数问题是一个积极研究的领域，但到目前为止，似乎没有尝试将量子信息理论或量子计算中的知识应用于其分析。尽管如此，如下所示，量子信息理论，尤其是量子纠缠的理论，也是对Holant问题的研究的新途径。通过一组函数f参数化了一个holant问题；在本文中，我们考虑了布尔输入的有限代数复合物值函数。限制到有限的设置，即计数CSP社区中的标准。我们使用它来避免在有限的功能集中允许问题进行参数时出现的有效可计算性的问题。在以下内容中，布尔输入的所有代数复合物值函数的集合表示为υ。我们还写入∂n：= {f∈υ| Arity（f）= n}限制了Arity n功能的限制。此地图分配给每个顶点v∈Va函数π（v）= fv∈F。问题的实例Holant（F）由一个多数G =（V，E）组成，带有顶点V和边缘E，以及MAPπ。该地图还设置了V和F V的参数的边缘之间的两次试验，因此V的程度必须等于f V的arity。给定地图π，任何分配σ：e→{0，1}布尔值的边缘诱导重量
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
肿瘤和正常组织放射敏性的细胞机制
摘要：目的：本综述旨在概述健康和肿瘤组织对辐射的反应，从而概述其放射性敏感性。了解单个放射敏感性的生物学机制是建立旨在预测治疗反应的测定方法的初始途径，对于在RT程序中实现个性化医学至关重要。从这个意义上讲，在临床环境中研究放射敏性的兴趣是确定1）对IR治疗产生不良影响的个体风险（临床或正常组织放射敏感性）和2）可能对IR的治疗益处（肿瘤放射线敏感性）。作者对影响正常组织和癌组织对电离辐射（IR）治疗的反应的辐射生物学和细胞机制进行了广泛的评论。该评论主要关注于2000年至2023年3月发表的材料，同时纳入了精选的旧文章以丰富讨论。为了从PubMed，Scienceirect，Google Scholar和Cochrane等流行的电子数据库中收集这些文章，作者采用了一种搜索策略，该策略采用了布尔值“，”和“或”逻辑。The different combinations of keywords searched included the following terms: “radiosensitivity”, “cellular”, “radiation sensitivity”, “radioresistance”, “ionizing radiation”, “radiotherapy”, “biological effects”, “tumor”, “normal tissues”, “cellular mechanisms”, “oxidative stress”, “DNA repair”, “immune response”, “cell death”, “radio induced效果”。结论：放射疗法（RT）是肿瘤学的主要治疗方式之一，以及手术，化学疗法和免疫疗法。rt向肿瘤组织提供精确和舒适的剂量，诱导细胞死亡。然而，根据所使用的治疗类型（即外部RT，放射外科手术，近距离放射治疗等）以及肿瘤类型与亚型之间的内在异质性，对IR暴露的个人反应因素而异。此外，控制对DNA损伤，氧化应激，细胞周期控制，细胞死亡和免疫反应的细胞反应的基因中的变体将导致一系列放射线敏感性。了解辐射如何在细胞水平上影响正常细胞和肿瘤细胞，这对于开发有效的治疗方案至关重要，以说明个体之间的生物学差异。尽管许多人对放射治疗对副作用和肿瘤反应的敏感性中等，但敏感性可能有所不同。因此，获得此知识对于获得最佳临床结果至关重要。
SHA-1算法的分析和演变
2 al-Balqa应用大学电气工程系，Jordan a abtract a abtract a bertract a 160位（20字节）哈希值，有时称为消息摘要，是使用SHA-1（安全哈希算法1）在加密术中的Hash功能生成的。此值通常表示为40个十六进制数字。这是美国的联邦信息处理标准，是由国家安全局开发的。尽管它在密码上是密码的，但该技术仍在广泛使用。在这项工作中，我们对SHA-1算法的理论元素进行了详细且实用的分析，并通过使用几种不同的哈希配置来展示如何实现它们。k eywords密码学，SHA-1，消息摘要，数据完整性，数字签名，国家安全局1。i ntroduction在计算中，哈希函数是一个程序，它接受可变长度的输入并返回固定长度的输出，通常称为“指纹”。索引中的索引是“ hashtable”是此类函数的常见应用。加密哈希功能非常适合用于数字签名方案和消息完整性验证，因为它们具有额外的功能。与两个函数（M，K S）一起使用了公共密钥KP和秘密密钥K，生成签名s并验证（m，s，k p），该功能返回一个布尔值，指示给定s是否对消息m有效签名。符号（M，符号（M，K S），K P）=对于任何给定的键对（K S，K P）的true是任何功能满足的必要条件[1-7]。总而言之，RSA方法有些缓慢。相反，制造假冒签名是无法实现的。可以区分两种伪造：通用伪造和存在伪造[8-19]。在第一种情况下，攻击者使用公共密钥k P来生成有效的M，S对。攻击者无法控制要计算的消息；结果，M通常是随机生成的。攻击者从提供的M和K P产生有效的签名S来建立通用假货。可以使用公私密钥密码系统（例如RSA [20-26]）放置这样的签名。在此，使用私钥对（N，D）用于签署消息，而公共密钥对（n，e）用于验证签名。可以有效地计算RSA密钥计划的私有部分以实现普遍伪造是不可能的。另一方面，找到存在伪造的是微风：对于任何任意S，我们可以通过求解M = Se％N来轻松确定匹配消息M。另一个问题是RSA只能注册一定长度。一个简单但差的解决方法是将消息分为块并单独签名。可以创建带有有效签名的新消息，但是攻击者现在可以重新排列块。这些问题可以通过使用加密哈希功能来解决。如前所述，这样的哈希函数h接受了