XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System或隐
一个精确的量子隐子群算法和...
我们针对 Z nmk 中的隐子群问题提出了一个多项式时间精确量子算法。该算法使用模 m 的量子傅里叶变换，不需要对 m 进行因式分解。对于光滑的 m ，即当 m 的素因数为 (log m ) O (1) 时，可以使用 Cleve 和 Coppersmith 独立发现的方法精确计算量子傅里叶变换，而对于一般的 m ，可以使用 Mosca 和 Zalka 的算法。即使对于 m = 3 和 k = 1，我们的结果似乎也是新的。我们还提出了计算阿贝尔群和可解群结构的应用程序，它们的阶具有与 m 相同（但可能是未知的）素因数。可解群的应用还依赖于 Watrous 提出的用于计算子群元素均匀叠加的技术的精确版本。
父母的家庭教育权和隐私法指南
ferpa是一项联邦法律，由美国教育部（部门）的学生隐私政策办公室（SPPO）管理。ferpa保护“教育记录”，这些记录通常定义为与学生或由教育机构或机构或为机构或机构行事的一方维护的记录。“教育机构或机构”，以下称为“学校”，通常是指学区，公立小学或中学或专上教育机构，例如大学或大学。对“教育记录”的定义也有一些豁免，例如执法部门记录和唯一的所有权记录。更多信息可在https://studentprivacy.ed.gov/faq/what what records-are-aare-verpaed-ferpa上获得。
SNOVA签名方案的隐底分析
对于多元签名方案，公共密钥的大小主要取决于变量的数量，方程数和有限字段的大小。取决于不同的影响因素，有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计，而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[23]基于以下事实：公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这意味着可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分，公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸，方程数和有限端的大小。请注意，该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥，而在扩展字段上定义了签名和消息空间，请参见[5]中的luov。，但其几个参数被Ding等人打破了。[12]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中，他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间，以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数，例如QR-UOV [15]，Mayo [3]，Snova [28]。QR-UOV [15]的作者在扩展场上构建了油空间，然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中，另请参见[18]。[16]。在基本场上定义了签名和消息空间。BAC-UOV [25]与QR-UOV相似，但Furue等人打破了。对于蛋黄酱[3]，它们通过搅动油和醋地图P：f n
含有隐式干细胞的骨膜
摘要：骨膜被称为覆盖大多数骨表面的薄结缔组织。从第一世纪的研究中证实了其膨胀的骨骼再生能力。最近，揭露了具有独特生理特性的骨膜中的多能干细胞。存在于动态环境中，受复杂的分子网络调节，骨膜干细胞出现是具有强大的增殖和多重分化能力。通过对研究的持续探索，我们现在开始更深入地了解骨膜在骨形成和原位或异位修复中的巨大潜力。不可否认的是，骨膜正在进一步发展为一种更有希望的策略，可以在骨组织再生中利用。在这里，我们总结了骨膜，细胞标记物以及骨膜干细胞的生物学特征的发育和结构。然后，我们审查了它们在骨修复和基本分子调节中的关键作用。对骨膜相关的细胞和分子含量的理解将有助于增强骨膜的未来研究工作和应用转化。
至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。
使用基于脑电图的隐式人类反馈
摘要 - 用人类反馈的提供强化学习（RL）代理可以极大地改善学习的各个方面。但是，以前的方法要求人类观察者明确地给出输入（例如，按钮，语音界面），在RL代理的学习过程的循环中为人提供负担。此外，不断提供明确的人类建议（反馈）并非总是可能或过于限制，例如自主驾驶，残疾人康复等。在这项工作中，我们以与错误相关电位的形式（ERRP）的形式调查了捕获人类的内在反应，作为隐式（和自然）的反馈，为人类提供了一种自然而直接的方式，使人类改善RL剂量的学习。因此，可以通过隐式反馈与RL算法进行整合，以加速RL代理的学习。我们开发了三个合理复杂的2D离散导航游戏，以实验评估拟议工作的整体绩效。和将ERR作为反馈的动机也通过主观实验来验证。我们工作的主要贡献如下，（i）我们提出并在实验中验证了错误的错误学习，其中一个游戏可以学习错误，并转移到其他未见的游戏中，（ii）我们提出了一个新颖的RL框架，以通过err rl and grouns and Spart和II，与II级别的人类相比，与人类的反馈相比，与人类的反馈相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与Firical Inf（II I Iff）相比，与Firical Inf（IS）相比（将错误应用于合理复杂的环境，并通过真实的用户实验来证明我们的方法可以加速学习的重要性。
您的扩散模型是隐式合成图像检测器-Lix
摘要。扩散模型的最新发展，尤其是在潜在扩散和无分类器指导的情况下，产生了可以欺骗人类的高度实现图像。在检测域中，跨不同生成模型的概括的需求导致许多人依靠频率指纹或痕迹来识别合成图像，因此通常会损害对复杂图像降解的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法不依赖于频率或直接基于图像的特征。相反，我们利用预先训练的扩散模型和采样技术来检测假图像。我们的方法论基于两个关键见解：（i）预先训练的扩散模型已经包含有关真实数据分布的丰富信息，从而通过策略性抽样实现了真实和假图像之间的区分； （ii）文本条件扩散模型对无分类器指导的依赖性，再加上更高的指导权重，可以实现真实和扩散产生的假imperigens之间的识别性。我们在整个Genimage数据集中评估了我们的方法，并具有八个不同的图像发生器和各种图像降解。我们的方法证明了它在检测多种AI生成的合成图像的功效和鲁棒性，从而设置了新的最新状态。代码可在我们的项目页面1
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
利用隐式人类反馈玩游戏
我们考虑深度强化学习 (DRL) 领域的以下核心问题：如何使用隐式人类反馈来加速和优化 DRL 算法的训练？最先进的方法依赖于任何明确提供的人为反馈，需要人类的主动参与（例如，专家标记、演示等）。在这项工作中，我们研究了一种替代范式，其中非专家人类正在默默观察（和评估）与环境交互的代理。通过将电极放在人的头皮上并监测所谓的事件相关电位，人类对代理行为的内在反应被感知为隐式反馈。然后使用隐式反馈来增强代理在 RL 任务中的学习。我们开发了一个系统来获取并准确解码隐式人类反馈，特别是 Atari 类型环境中的状态-动作对的错误相关事件电位 (ErrP)。作为一项基线贡献，我们证明了使用脑电图 (EEG) 帽捕获人类观察者观察代理学习玩几种不同 Atari 游戏的错误潜力的可行性，然后适当地解码信号并将其用作 DRL 算法的辅助奖励函数，旨在加速其对游戏的学习。在此基础上，我们在工作中做出了以下新颖的贡献：（i）我们认为 ErrP 的定义可以在不同的环境中推广；具体来说，我们表明观察者的 ErrP 可以针对特定游戏进行学习，并且该定义可以按原样用于另一个游戏，而无需重新学习错误潜力。（ii）为了提高 ErrP 数据效率，我们提出了一个新的学习框架，将 DRL 的最新进展结合到基于 ErrP 的反馈系统中，允许人类仅在 RL 代理训练开始之前提供隐式反馈。 （iii）最后，我们将基于隐式人类反馈（通过 ErrP）的 RL 扩展到相当复杂的环境（游戏），并通过合成和真实用户实验证明了我们的方法的重要性。