XiaoMi-AI文件搜索系统
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出版物标题 E-ISSN OA 状态 ACM / IMS 数据科学杂志 2831-3194 黄金 OA ACM 计算调查 1557-7341 混合 OA ACM 进展 2153-2192 混合 OA ACM 实验算法杂志 1084-6654 混合 OA ACM 自动交通系统杂志 2833-0528 混合 OA ACM 计算与可持续社会杂志 2834-5533 混合 OA ACM 计算系统新兴技术杂志 1550-4840 混合 OA ACM 负责任计算杂志 2832-0565 混合 OA ACM 无障碍计算学报 1936-7236 混合 OA ACM 算法学报 1549-6333 混合 OA ACM 应用感知学报 1544-3965 混合 OA ACM 建筑与代码优化 1544-3973 Gold OA ACM 亚洲和低资源语言信息处理学报 2375-4702 混合 OA ACM 自主和自适应系统学报 1556-4703 混合 OA ACM 计算理论学报 1942-3462 混合 OA ACM 计算逻辑学报 1557-945X 混合 OA ACM 计算机系统学报 1557-7333 混合 OA ACM 人机交互学报 1557-7325 混合 OA ACM 计算教育学报 1946-6226 混合 OA ACM 医疗计算学报 2637-8051 混合 OA ACM 网络物理系统学报 2378-9638 混合 OA ACM 数据库系统学报 1557-4644 混合 OA ACM 电子系统设计自动化学报1557-7309 混合 OA ACM 经济学与计算学报 2167-8383 混合 OA ACM 嵌入式计算系统学报 1558-3465 混合 OA ACM 进化学习与优化学报 2688-3007 混合 OA ACM 图形学报 1557-7368 混合 OA ACM 人机交互学报 2573-9522 Gold OA ACM 信息系统学报 1558-2868 混合 OA ACM 智能系统与技术学报 2157-6912 混合 OA ACM 交互式智能系统学报 2160-6463 混合 OA ACM 物联网学报 2577-6207 混合 OA ACM 互联网技术学报 1557-6051 混合 OA ACM 数据知识发现学报 1556-472X 混合 OA ACM管理信息系统 2158-6578 混合 OA ACM 数学软件学报 1557-7295 混合 OA ACM 建模与计算机仿真学报 1558-1195 混合 OA ACM 计算系统建模与性能评估学报 2376-3647 混合 OA ACM 多媒体计算、通信与应用学报 1551-6865 混合 OA ACM 并行计算学报 2329-4957 混合 OA ACM 隐私与安全学报 2471-2574 混合 OA ACM 概率机器学习学报 2836-8924 黄金 OA ACM 编程语言与系统学报 1558-4593 黄金 OA
论量子随机预言模型中时间锁难题的（不）可能性
时间锁谜题 (TLP) 允许谜题生成器 Gen 高效地为解决方案 s 生成谜题 P ，这样，即使对手使用多台计算机并行运行，将谜题 P 解回 s 也需要更多的时间 。TLP 允许“向未来发送消息”，因为它们只在解算器花费大量时间时才允许“打开信封” P 。Rivest、Shamir 和 Wagner [RSW96] 的工作都提出了时间锁谜题的构造，并介绍了此类原语的应用。它们的构造基于这样一个假设：即使使用并行计算，也无法加快对 RSA 合数模整数的重复平方，除非知道合数的因式分解，在这种情况下他们可以加快该过程。因此，谜题生成器可以通过捷径“解决谜题”来找到解决方案，而其他人则被迫遵循顺序路径。 [ RSW96 ] 的工作还建议将 TLP 用于其他应用，如延迟数字现金支付、密封投标拍卖和密钥托管。Boneh 和 Naor [ BN00 ] 通过定义和构造定时承诺并展示其在公平合约签署等应用中的用途，进一步证明了此类“顺序”原语的实用性。最近，时间锁谜题有了更多的应用，如非交互式非可延展承诺 [ LPS17 ]。尽管它们很有用，但我们仍然不知道如何基于更标准的假设（尤其是基于“对称密钥”原语）构建 TLP。人们可能会尝试使用单向函数的求逆（比如，指数级困难）作为解谜的过程。然而，具有 k 倍并行计算能力的对手可以通过将搜索空间仔细分成 k 个子空间，将搜索过程加快 k 倍。将对称基元视为其极端（理想化）形式，人们可以问随机预言是否可用于构建 TLP。预言模型（尤其是随机预言模型）的优点在于，人们可以根据向其提出的查询总数轻松定义信息论时间概念，还可以根据算法向预言提出的查询轮数定义并行时间概念。这意味着，向预言并行提出 10 个查询只算作一个（并行）时间单位。Mahmoody、Moran 和 Vadhan [MMV11] 的工作通过排除仅依赖随机预言的构造，为从对称基元构建 TLP 提供了强大的障碍。具体而言，已经证明，如果谜题生成器仅向随机预言机提出 n 个查询，并且该谜题可以通过 m 个预言机查询（诚实地）解决，那么总有一种方法可以将解决过程加快到仅 O(n) 轮查询，而总查询次数仍然是 poly(n, m)。请注意，查询总数的多项式极限是使此类攻击有趣所必需的，因为总是有可能在一轮中提出所有（指数级的） oracle 查询，然后无需任何进一步的查询即可解答谜题。 [ MMV11 ] 的攻击实际上是多项式时间攻击，但如果有人愿意放弃该特性并只瞄准多项式数量的查询（这仍然足以排除基于 ROM 的构造）他们也可以在 n 轮中实现它。受量子密码学领域发展的启发，密码系统的部分或所有参与方可能会访问量子计算，我们重新审视了在随机 oracle 模型中构建 TLP 的障碍。Boneh 等人的工作 [ BDF + 11 ] 正式引入了具有量子访问的 ROM 扩展。因此，我们可以研究量子随机预言模型中 TLP 的存在，其中谜题生成器或谜题解决器之一（或两者）都可以访问量子叠加中的随机预言。这引出了我们的主要问题：
重力波数据分析：计算挑战...
tr框架并激励该报告，我们从现有的2G检测器科学协作的背景开始，并概述了当前使用的计算模型和方法。有关推动计算需求的科学的其他背景，请参阅3G科学案例报告。[1]高级LIGO/高级处女座协作（LVC）由位于汉福德（WA），利文斯顿（Livingston）（La）和PISA（意大利）的三个重力波（GW）干涉仪组成。在2015年9月，LVC开始了一系列高级ERA探测器运行，命名法“ O＃”。o1从2015年9月到2016年1月，以及对GWS的首次检测，该运行以检测三个二进制黑洞（BBH）合并而告终。O2从2016年12月到2017年8月底运行。 以及对许多其他BBH合并的检测，O2首次看到合并的两个中子星（BNS）。 O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。。 进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。 从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。 在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。 这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。O2从2016年12月到2017年8月底运行。以及对许多其他BBH合并的检测，O2首次看到合并的两个中子星（BNS）。O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。。 进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。 从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。 在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。 这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。O3始于2019年4月1日，由于Covid-19-Pandemics施加的锁定，已于2020年3月27日终止。进一步预计日本干涉仪Kagra将加入即将到来的O4跑步。从数据分析计算的角度来看，从O1到O2的过渡是搜索和参数估计阶段所需的计算能力的提高。在搜索（检测）阶段，波形模板库的大小增加以适应较大的质量。这些分析中最多的10个计算密集型占需求的90％，其余的70个尾巴很长。在参数估计阶段中，虽然每次运行的计算成本几乎与O1中的计算成本相同，但GW来源的数量大大增加，以及BNS合并发现所需的探索性运行数量，导致计算成本爆炸。此外，这些发现提供了一个机会，可以进行不可预见的计算密集分析，以测量哈勃 - 莱默焦点常数H0，测试GR的有效性并限制中子星体的内部物理学。在其第三次观察跑步（O3）中，Ligo-Virgo协作估计其正在进行的数据分析计算要求为7亿CPU核心小时1年，以执行80个天体物理搜索，随访活动和检测器表征活动。大多数计算都由搜索“深”的“深”搜索“深”的高吞吐量计算（HTC）组成； 10％用于生成多通间剂（电磁，中微子）随访的快速警报所需的低延迟数据分析。几乎不需要高性能并行计算，而这些仿真不包括在本评估中。在O1期间，绝大多数计算能力是由专用的Ligo-Virgo群集（无论是现场还是在大型计算中心）提供的，在O2和O3期间，越来越多地使用了外部共享计算资源。共享外部计算资源的增长促使开发了分布式计算模型，类似于大型LHC协作使用的计算模型。此外，处女座，Ligo和Kagra的合作正在加入从部分互操作的计算资源转变为完全共享的共享常见计算基础架构
CEGEP 入学资格
COMP 549 受大脑启发的人工智能 3 P - MATH 222、MATH 223 和 MATH 323；或同等学历。 COMP 551*** 应用机器学习 4 P - MATH 323 或 ECSE 205 或同等课程 COMP 559 计算机动画基础 4 P - MATH 222、MATH 223、COMP 206、COMP 250 COMP 562 机器学习理论 4 P - MATH 462 或 COMP 451 或（COMP 551、MATH 222、MATH 223 和 MATH 324）或 ECSE 551。ECSE 310 计算热力学 3 P - ECSE 200、ECSE 205、ECSE 222 ECSE 325 数字系统 3 P - ECSE 324 ECSE 405 天线 3 P - ECSE 206、ECSE 354 ECSE 412 离散时间信号处理 3 P - ECSE 206 ECSE 415介绍。计算机视觉 3 P - ECSE 205，（ECSE 206 或 ECSE 316）ECSE 420 并行计算 3 P - ECSE 427 ECSE 421 嵌入式系统 3 P - ECSE 324 ECSE 422 容错计算 3 P - ECSE 324 和（ECSE 250 或 COMP 250）ECSE 423 光子学基础 3 P - ECSE 354 ECSE 424 人机交互 3 P - （ECSE 324 和 ECSE 250）或（ECSE 324 和 COMP 250）或（COMP 251 和 COMP 273）ECSE 425 计算机架构 3 P - ECSE 324 ECSE 427 操作系统 3 P - （ECSE 324 或 COMP 273）ECSE 430光子器件与系统 3 P - ECSE 354，MIME 262 ECSE 431 VLSI CAD 简介。 3 P - ECSE 324、ECSE 331 ECSE 435 混合信号测试技术 3 P - ECSE 206、ECSE 335 ECSE 436 信号处理硬件 3 P - ECSE 206、ECSE 324、ECSE 325 ECSE 446 真实图像合成 3 P - （ECSE 205 和 ECSE 250）或（ECSE 202 和 ECSE 205 和 COMP 250）ECSE 450 电磁兼容性 3 P - ECSE 222、ECSE 331、（ECSE 353 或 ECSE 354）ECSE 451 EM 传输和辐射 3 P - ECSE 354 ECSE 460 电气设备 3 P - ECSE 464 ECSE 463 * 电力发电 3 P - （ECSE 362 或ECSE 461) ECSE 464 电力系统分析 3 P - ECSE 362 ECSE 465** 电力电子系统 3 P - ECSE 331、ECSE 362 ECSE 466 配电系统 3 P - ECSE 362 ECSE 467 电力通信 3 P - ECSE 464 ECSE 468 电力工业 3 P - ECSE 362 ECSE 469 电力保护 3 P - ECSE 464 ECSE 472 电路仿真和建模基础 3 P - ECSE 206、ECSE 331 ECSE 500 系统数学基础 3 ECSE 501 线性系统 3 C - ECSE 500 或获得讲师许可 ECSE 507 优化与最优控制 3 P - （ECSE 343 或 ECSE 543 或 ECSE 501 或 COMP 540 或获得讲师许可）ECSE 508 多智能体系统 3 P - ECSE 205 或同等学历 ECSE 509 概率与随机信号 2 3 P - （ECSE 206 或 ECSE 316），ECSE 205 ECSE 510 随机系统的过滤与预测 3 P - ECSE 500，ECSE 509 或同等学历 ECSE 516 非线性和混合控制系统 3 P - ECSE 500，ECSE 501 或同等学历 ECSE 519 半导体纳米结构与纳米光子器件 3 P - ECSE 354，(ECSE 433 或 ECSE 533) ECSE 521 数字通信 1 3 P - ECSE 408；C- ECSE 509 ECSE 526 人工智能 3 P - ECSE 324 ECSE 532 计算机图形学 4 P - ECSE 324 ECSE 543 电气工程中的数值方法 3 P - ECSE 324、ECSE 331、ECSE 251 ECSE 544 计算摄影 4 P - ECSE 205 和（ECSE 206 或 ECSE 316）ECSE 551*** 工程师机器学习 4 P - （ECSE 250 或 COMP 250）和（ECSE 205 或 MATH 323）； C- ECSE 343 或 ECSE 543 或 MATH 247 ECSE 552 深度学习 4 P - （ECSE 551 或 COMP 551） ECSE 554 应用机器人 4 P - ECSE 205、COMP 206、ECSE 250 和（ECSE 343 或 MATH 247）或同等学历。 ECSE 556 网络生物学中的机器学习 4 ECSE 557 自主智能系统伦理学简介 3 P - （ECSE 202 或 ECSE 250 或 COMP 250）和（ECSE 205 或 MATH 323）或经讲师许可； C - COMP 451 或 COMP 551 或 ECSE 551 或经讲师许可
电气工程课程 - 2024 年秋季
COMP 370 数据科学概论 3 P - COMP 206, COMP 250 或 ECSE 250 COMP 549 脑启发人工智能 3 P - MATH 222, MATH 223, MATH 323 COMP 551*** 应用机器学习 4 P - MATH 323 或 ECSE 205 或同等学历 COMP 559 计算机动画基础 4 P - MATH 222, MATH 223, COMP 206, COMP 250 COMP 562 机器学习理论 4 P - MATH 462 或 COMP 451 或（COMP 551, MATH 222, MATH 223, MATH 324）或 ECSE 551 ECSE 310 计算热力学 3 P - ECSE 200, ECSE 205, ECSE 222 ECSE 325 数字系统 3 P - ECSE 324 ECSE 405 天线 3 P - ECSE 206, ECSE 354 ECSE 412 离散时间信号处理 3 P - ECSE 206 ECSE 415 简介。计算机视觉 3 P - ECSE 205，（ECSE 206 或 ECSE 316）ECSE 420 并行计算 3 P - ECSE 427 ECSE 421 嵌入式系统 3 P - ECSE 324 ECSE 422 容错计算 3 P - ECSE 324 和（ECSE 250 或 COMP 250）ECSE 423 光子学基础 3 P - ECSE 354 ECSE 424 人机交互 3 P - （ECSE 324 和 ECSE 250）或（ECSE 324 和 COMP 250）或（COMP 251 和 COMP 273）ECSE 425 计算机架构 3 P - ECSE 324 ECSE 427 操作系统 3 P - （ECSE 324 或 COMP 273）ECSE 430光子器件与系统 3 P - ECSE 354，MIME 262 ECSE 431 VLSI CAD 简介。 3 P - ECSE 324、ECSE 331 ECSE 435 混合信号测试技术 3 P - ECSE 206、ECSE 335 ECSE 436 信号处理硬件 3 P - ECSE 206、ECSE 324、ECSE 325 ECSE 446 真实图像合成 3 P - （ECSE 205 和 ECSE 250）或（ECSE 202 和 ECSE 205 和 COMP 250）ECSE 450 电磁兼容性 3 P - ECSE 222、ECSE 331、（ECSE 353 或 ECSE 354）ECSE 451 EM 传输和辐射 3 P - ECSE 354 ECSE 460 电气设备 3 P - ECSE 464 ECSE 463 * 电力发电 3 P - （ECSE 362 或ECSE 461) ECSE 464 电力系统分析 3 P - ECSE 362 ECSE 465** 电力电子系统 3 P - ECSE 331、ECSE 362 ECSE 466 配电系统 3 P - ECSE 362 ECSE 467 电力通信 3 P - ECSE 464 ECSE 468 电力工业 3 P - ECSE 362 ECSE 469 电力保护 3 P - ECSE 464 ECSE 472 电路仿真和建模基础知识 3 P - ECSE 206、ECSE 331； ECSE 597 不能参加 ECSE 500 系统数学基础 3 ECSE 501 线性系统 3 C - ECSE 500 或获得讲师许可 ECSE 507 优化与最优控制 3 P -（ECSE 343 或 ECSE 543 或 ECSE 501 或 COMP 540 或 MATH 247 或获得讲师许可） ECSE 508 多智能体系统 3 P - ECSE 205 或同等学历 ECSE 509 概率与随机信号 2 3 P -（ECSE 206 或 ECSE 316），ECSE 205 ECSE 510 随机系统的过滤与预测 3 P - ECSE 500、ECSE 509 或同等学历 ECSE 516 非线性和混合控制系统 3 P - ECSE 500、ECSE 501 或同等学历 ECSE 519 半导体纳米结构与纳米光子器件 3 P - ECSE 354，(ECSE 433 或 ECSE 533) ECSE 521 数字通信 1 3 P - ECSE 408 或 ECSE 511；C- ECSE 509 ECSE 526 人工智能 3 P - ECSE 324 ECSE 532 计算机图形学 4 P - ECSE 324 ECSE 534 模拟微电子学 3 P - ECSE 335 ECSE 543 电气工程中的数值方法 3 P - ECSE 324、ECSE 331、ECSE 251 ECSE 544 计算摄影 4 P - ECSE 205、ECSE 206 ECSE 551*** 工程师机器学习 4 P - (ECSE 250 或 COMP 250) 和 (ECSE 205 或 MATH 323); C- ECSE 343 或 ECSE 543 或 MATH 247 ECSE 552 深度学习 4 P - （ECSE 551 或 COMP 551） ECSE 554 应用机器人 4 P - ECSE 205、COMP 206、ECSE 250、（ECSE 343 或 MATH 247）或同等学历 ECSE 556 网络生物学中的机器学习 4 P - 讲师许可 ECSE 562* 低碳发电工程 4 P - （ECSE 362 或 ECSE 461） ECSE 563 电力系统运行与规划 3 P - ECSE 362 ECSE 565** 电力电子学概论 3 P - ECSE 335、ECSE 362 ECSE 575 异构集成系统 3 P - ECSE 335 或讲师许可 PHYS 346 专业 量子物理学 3 P - PHYS 230、PHYS 232 或 PHYS 251 PHYS 434 光学 3 C - PHYS 342 或 PHYS 352，或经导师许可
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COMP 370 数据科学概论 3 P - COMP 206、COMP 250 或 ECSE 250 COMP 549 脑启发人工智能 3 P - MATH 222、MATH 223、MATH 323 COMP 551*** 应用机器学习 4 P - MATH 323 或 ECSE 205 或同等学历 COMP 559 计算机动画基础 4 P - MATH 222、MATH 223、COMP 206、COMP 250 COMP 562 机器学习理论 4 P - MATH 462 或 COMP 451 或（COMP 551、MATH 222、MATH 223、MATH 324）或 ECSE 551 ECSE 310 计算热力学 3 P - ECSE 200、ECSE 205、ECSE 222 ECSE 325 数字系统 3 P - ECSE 324 ECSE 405 天线 3 P - ECSE 206, ECSE 354 ECSE 412 离散时间信号处理 3 P - ECSE 206 ECSE 415 简介。计算机视觉 3 P - ECSE 205，（ECSE 206 或 ECSE 316）ECSE 420 并行计算 3 P - ECSE 427 ECSE 421 嵌入式系统 3 P - ECSE 324 ECSE 422 容错计算 3 P - ECSE 324 和（ECSE 250 或 COMP 250）ECSE 423 光子学基础 3 P - ECSE 354 ECSE 424 人机交互 3 P - （ECSE 324 和 ECSE 250）或（ECSE 324 和 COMP 250）或（COMP 251 和 COMP 273）ECSE 425 计算机架构 3 P - ECSE 324 ECSE 427 操作系统 3 P - （ECSE 324 或 COMP 273) ECSE 430 光子器件与系统 3 P - ECSE 354，MIME 262 ECSE 431 VLSI CAD 简介。3 P - ECSE 324、ECSE 331 ECSE 435 混合信号测试技术 3 P - ECSE 206、ECSE 335 ECSE 436 信号处理硬件 3 P - ECSE 206、ECSE 324、ECSE 325 ECSE 446 真实图像合成 3 P - （ECSE 205 和 ECSE 250）或（ECSE 202 和 ECSE 205 和 COMP 250）ECSE 450 电磁兼容性 3 P - ECSE 222、ECSE 331、（ECSE 353 或 ECSE 354）ECSE 451 EM 传输和辐射 3 P - ECSE 354 ECSE 460 电器 3 P - ECSE 464 ECSE 463 * 发电 3 P - （ECSE 362 或 ECSE 461) ECSE 464 电力系统分析 3 P - ECSE 362 ECSE 465** 电力电子系统 3 P - ECSE 331, ECSE 362 ECSE 466 配电网络 3 P - ECSE 362 ECSE 467 电网行为 3 P - ECSE 464 ECSE 468 工业电力 3 P - ECSE 362 ECSE 469 电网保护 3 P - ECSE 464 ECSE 472 电路仿真与建模基础 3 P - ECSE 206, ECSE 331; ECSE 597 无法参加 ECSE 500 系统数学基础 3 ECSE 501 线性系统 3 C - ECSE 500 或获得讲师许可 ECSE 507 优化与最优控制 3 P -（ECSE 343 或 ECSE 543 或 ECSE 501 或 COMP 540 或 MATH 247 或获得讲师许可） ECSE 508 多智能体系统 3 P - ECSE 205 或同等学历 ECSE 509 概率与随机信号 2 3 P -（ECSE 206 或 ECSE 316），ECSE 205 ECSE 510 随机系统的过滤与预测 3 P - ECSE 500、ECSE 509 或同等学历 ECSE 516 非线性和混合控制系统 3 P - ECSE 500、ECSE 501 或同等学历 ECSE 519 半导体纳米结构与纳米光子器件 3 P - ECSE 354，（ECSE 433 或 ECSE 533）ECSE 521 数字通信 1 3 P - ECSE 408 或 ECSE 511； C- ECSE 509 ECSE 526 人工智能 3 P - ECSE 324 ECSE 532 计算机图形学 4 P - ECSE 324 ECSE 534 模拟微电子学 3 P - ECSE 335 ECSE 543 电子工程中的数值方法 3 P - ECSE 324、ECSE 331、ECSE 251 ECSE 544 计算摄影 4 P - ECSE 205、ECSE 206 ECSE 551*** 工程师机器学习 4 P - （ECSE 250 或 COMP 250）和（ECSE 205 或 MATH 323）； C- ECSE 343 或 ECSE 543 或 MATH 247 ECSE 552 深度学习 4 P - （ECSE 551 或 COMP 551） ECSE 554 应用机器人 4 P - ECSE 205、COMP 206、ECSE 250、（ECSE 343 或 MATH 247）或同等学历 ECSE 556 网络生物学中的机器学习 4 P - 讲师许可 ECSE 562* 低碳发电工程 4 P - （ECSE 362 或 ECSE 461） ECSE 563 电力系统运行与规划 3 P - ECSE 362 ECSE 565** 电力电子概论 3 P - ECSE 335、ECSE 362 ECSE 575 异构集成系统 3 P - ECSE 335 或讲师许可 PHYS 346 专业 量子物理 3 P - PHYS 230、PHYS 232 或 PHYS 251 PHYS 434 光学 3 C - PHYS 342 或 PHYS 352，或经讲师许可