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通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
图像隐志：学习如何隐藏图像中的数据
在安全的通信和数据保护领域中，隐身志通过在看似无害的载体文件（例如图像）中隐藏信息来扮演关键角色。本文提出了用于图形用户界面（GUI）和Python Imaging库（PIL）的Python应用程序，旨在实现图像隐肌。所提出的系统允许用户将秘密消息嵌入数字图像中，同时保持载体图像的视觉完整性。此外，它还提供了从地对图像中提取隐藏消息的功能。通过用户友好的界面，用户可以选择图像和编码/解码消息无缝，从而增强了隐形技术的可访问性和可用性。该实施证明了Python在开发数据安全和隐私的实用解决方案方面的有效性，为个人和组织提供了一种多功能工具，以通过掩护通信渠道来保护敏感信息。
基于各向同性二次形式的有效签名的隐脑分析
基于晶格的签名方案[8]和Falcon [15]已被NIST [22]选择为量子后加密后的第一个标准。但是，这种量子后的安全性是有代价的：Pub-lit键的大小和Dilithium and Falcon的签名的大小明显大于ECDSA和RSA。拥有更有效的量词后签名方案和/或基于不同的假设是有用的：这激发了NIST在2022年打开呼吁其他数字签名建议[21]。在该电话中，Feussner和Semaev提交了基于晶格的签名方案EHTV3V4 [12]，该方案目前在修复后仍未破裂。Very recently [13], the same authors proposed a very different and much more efficient scheme, called DEFI, on the NIST pqc mailing list: with a 800-byte public key and a 432-byte signature, DEFI is more efficient than both Dilithium and Falcon, and beats all additional NIST submissions except for SQISign in (public key + sig- nature) size [23].即使实施了不优化的实施，DEFI的签名和验证时间似乎也与所有提议的签名相比有利[5]。defi是从多元加密和基于晶格的加密术借用的特殊方案：其安全性是基于求解整数上二次方程的硬度的硬度，以及Z [x] /（x 64 + 1）等多项式环R等多项式环R。以其一般形式，已知这个问题是NP-HARD，因此Defi的作者在最坏的情况下认为它很难，但是Defi使用了问题的特殊实例，这可能更容易解决。因为r是多项式更确切地说，DEFI私钥是通过defi公共密钥确定的二次方程式小型系统的解决方案。
不确定最大的隐式形式的随机过滤方案...
I。i ntroduction离散事件动态系统（DEDS）是其动力学驱动的系统，即状态进化完全取决于随着时间的推移发生异步离散事件的发生。制造系统，电信网络，运输网络是DEDS的示例[2]。要描述这些系统的行为，普通或部分微分方程不合适，因此考虑了更相关的理论设置，其中可以引用以下内容：语言和自动机，马尔可夫链和彼得里网络，邀请读者咨询[3]以获取概述。仅涉及延迟和同步的DED，即，任务的启动等待以前的任务要完成，这是值得的。这些系统可以通过定时事件图（TEGS）以图形方式描绘，该图是定时的培养皿网的一个子类，每个地方每个地方都有一个上游和一个上游过渡，一个和一个下游过渡。最大值代数设置是一种基本的半环，适合描述TEG的行为，这要归功于线性状态方程与经典线性系统理论（即最大值线性系统（MPL）的行为）非常类似的线性状态方程，这可以在此Algebra中定义为矩阵。这些线性状态方程对于处理与经典控制理论相似的控制问题很有用，
犊牛从出生当天开始反对隐孢子虫病。
Bovilis®Cryptium®包含灭活的隐孢子虫Gp40抗原。Bovilis®Rotavec®电晕含有灭活的轮状病毒，冠状病毒和大肠杆菌F5（K99）和F41抗原。阅读产品数据表以获取更多信息。
约束优化问题的有效隐式约束处理方法
许多现实世界的优化问题，尤其是工程优化问题，都涉及约束条件，这使得寻找可行解变得十分困难。许多研究人员已经针对受约束的单目标和多目标优化问题研究了这一挑战。具体而言，本研究扩展了 Gandomi 和 Deb（《计算机方法与应用机械工程》363:112917, 2020）提出的用于约束优化问题的边界更新 (BU) 方法。BU 是一种隐式约束处理技术，旨在通过迭代削减不可行搜索空间，从而更快地找到可行区域。这样做会扭曲搜索空间，使优化问题更具挑战性。为此，我们实施了两种切换机制，当找到可行区域时，将景观连同变量一起转换为原始问题。为了实现这一目标，我们考虑了两个阈值，分别代表不同的切换方法。在第一种方法中，当约束违规达到零时，优化过程将转换为不使用 BU 方法的状态。在第二种方法中，当目标空间不再发生变化时，优化过程将转入不使用 BU 方法的优化阶段。为了验证该方法的有效性，我们考虑使用著名的进化单目标和多目标优化算法来解决基准测试和工程问题。本文分别在整个搜索过程中使用和不使用 BU 方法对所提出的方法进行了基准测试。结果表明，该方法可以显著提高收敛速度，并能够更好地解决约束优化问题。
海洋浮游生物Oikopleura dioica隐种的极端基因组混乱
1 冲绳科学技术研究所研究生大学 (OIST) 基因组学和监管系统组，日本冲绳恩纳村 904-0495； 2 巴塞罗那大学 (UB) 遗传学系、微生物学和国家生物学系、生物学系，巴塞罗那 08028，西班牙； 3 巴塞罗那大学 (UB) 生物多样性研究所 (IRBio), 巴塞罗那 08028, 西班牙; 4 实验植物研究所植物结构与功能基因组学中心, 779 00 奥洛穆茨, 捷克; 5 卑尔根大学SARS国际中心，卑尔根N-5008，挪威； 6 卑尔根大学生物科学系，卑尔根 N-5020，挪威； 7 鹿儿岛大学理学院，鹿儿岛 890-0065，日本；8 大阪大学理学院生物科学系，丰中市，大阪 560-0043，日本
通过隐基因遗传算法优化多航天器地月空间领域感知系统
本文提出了一种优化问题公式，以通过多航天器监测解决地月空间域感知 (SDA) 的挑战。由于关注点范围广以及动态环境丰富，传统的地球架构设计方法难以满足地月 SDA 的设计要求；因此，越来越需要在地月轨道上部署多航天器系统以实现 SDA。基于多航天器的地月 SDA 架构的设计会产生一个复杂的多目标优化问题，其中必须同时考虑航天器数量、可观测性和轨道稳定性等参数。通过使用多目标隐基因遗传算法，本研究探索了与地月 SDA 问题相关的整个设计空间。演示案例研究表明，我们的方法可以提供针对成本和效率进行优化的架构。
隐私法 (PA)、个人身份信息 (PII) 和企业身份信息 (BII)
• 概述报告 DOC 违规行为的程序； • 提供评估和减轻可能受违规行为影响的个人受到伤害的风险的指导； • 描述调查过程、通知和补救计划； • 确定适用的隐私合规文件； • 列出应对违规行为时适当的信息共享；以及 • 建立违规响应团队，称为 DOC PII 违规响应工作组（工作组）。该计划补充了根据《联邦信息安全现代化法案》（FISMA）、美国国家标准与技术研究所（NIST）特别出版物 800-61、《计算机安全事件处理指南》和美国国土安全部（DHS）的行动概念报告和处理事件的当前要求 –