XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索的
verif.ai：迈向带有参考和可验证答案的开源科学生成的提问系统
混合搜索利用词汇和语义搜索的优势，有效地找到具有精确匹配和类似含义的文档。y timiquel y优先级文档，并提供了平衡的方法。
深度优化的Ascon量子电路的实现
摘要。采用不同计算范式的量子计算机的开发正对密码学的安全构成威胁。将范围缩小到对称键的加密型，Grover搜索算法在对安全性的影响方面可能是最有影响力的。最近，已经努力估算Grover对对称密钥密码的关键搜索的复杂性，并评估其量词后安全性。在本文中，我们提出了对Ascon的Quanmu电路的深度优化实施，这是一个对称的密钥密码，已在NIST（国家标准和技术研究所）轻巧密码标准化中得到标准化。据我们所知，这是用于AS-CON AEAD（使用关联数据认证的加密）方案的量子电路的首次实现。 对我们的理解，减少目标密码的量子电路的深度是Grover关键搜索的最有效方法。 我们演示了ASCON的最佳Grover的主要搜索成本，以及建议的深度优化量子电路。 此外，根据估计的成本，我们根据相关评估标准和最先进的研究来评估Ascon的量词后安全强度。据我们所知，这是用于AS-CON AEAD（使用关联数据认证的加密）方案的量子电路的首次实现。对我们的理解，减少目标密码的量子电路的深度是Grover关键搜索的最有效方法。我们演示了ASCON的最佳Grover的主要搜索成本，以及建议的深度优化量子电路。此外，根据估计的成本，我们根据相关评估标准和最先进的研究来评估Ascon的量词后安全强度。
Q*搜索：启发式搜索with Q-networks
使用*搜索有效地解决大型动作空间的问题对人工智能界一直很重要。这是因为A*搜索的计算和内存要求与动作空间的大小线性增长。当*搜索使用通过计算昂贵的函数近似器（例如深神经网络）学习的启发式功能时，这种负担就变得更加卑鄙。为了解决这个问题，我们介绍了Q*搜索，一种搜索算法，该算法使用深Q-networks指导搜索，以利用一个事实，即可以通过一个深层的Q-Network在不明确产生这些孩子的情况下通过深层Q-Network来计算过渡成本的总和和节点子女的启发式值。这大大减少了计算时间，并且仅需要一个迭代生成一个节点。我们在不同的域和操作空间上使用Q*搜索，表明随着动作尺寸的增加，Q*仅从小型运行时间开销。此外，我们的经验结果表明，Q*搜索的速度最高129倍，并且比*搜索的节点最多生成1288倍。最后，尽管从深处神经网络中获得可允许的启发式函数是一个持续的研究领域，但我们证明Q*搜索被保证在启发式功能的情况下找到最短的路径并不能过分估计该州的过渡成本和成本的总和。
0970-2555卷：53，第5期，5月：2024 UGC护理...
工程（自主），印度摘要：本文考虑了将存储从用户设备外包到云的安全问题。提出了一个安全的可搜索加密方案，以启用云中的加密用户数据。该方案同时支持模糊的关键字搜索和匹配的结果排名，这是促进实际可搜索加密的两个重要因素。提出了一种混乱的模糊转换方法，以支持安全的模糊关键字索引，存储和查询。还创建了一个安全的发布列表，以对匹配的结果进行排名，同时保持用户数据的隐私和机密性，并保存用户移动设备的资源。已经进行了综合测试，实验结果表明，所提出的方案是有效的，适用于安全可搜索的云存储系统1。简介云计算是一个模型，可以启用方便的，按需网络访问可配置的计算资源的共享池（例如，网络，服务器，存储，应用程序和服务）[1]。在当前的Internet中，人们可以轻松地从任何地方使用移动设备访问云中存储的数据。要在所有此类情况下提供安全性，必须以安全有效的方式存储和访问外包数据。为了保护数据隐私和控制，通常在外包之前对数据进行加密，这使其有效利用成为挑战。可接受特别是，索引和搜索外包的加密数据变得有问题。可搜索的加密（SE）允许搜索云中的加密数据，并返回给用户的数据与给定关键字相对应的数据，而无需透露关键字。因此，它是保护外包数据的关键推动因素。传统可搜索的加密[2] - [7]方案允许用户通过关键字安全地搜索加密的数据，但仅支持1）确切的关键字匹配，这不是当前手机输入方法的实际要求，而2）不捕获数据文件的相关性而无需捕获Boolean搜索。通过使用模糊关键字搜索[1]，[8] - [10]而不是传统的可搜索加密，可以大大增强系统可用性。模糊或易于误差的可搜索加密返回用户，不仅匹配确切的预定义关键字，而且还基于关键字相似性语义匹配的最接近的匹配文件。同样，排名搜索[11]，[12]可以大大提高系统可用性，该搜索以通过适当的相关性标准确定的排名顺序返回匹配的文件。本文研究了单个方案中支持排名和模糊关键字搜索的问题，以实现移动云计算应用程序中远程存储的加密数据的有效利用。提出了许多方法来实现模糊搜索。[8]中的研究人员考虑使用通配符扩大所搜索的可能类似关键字的范围，但是该技术仅涵盖可能的近距离关键字的一部分。该算法应用于[13]中的生物特征数据。通配符仅允许捕获错误，只要我们知道它们位于关键字[1]中。在[9]中，作者提出了一种新的加密原始原始性，称为公共密钥错误耐搜索加密（PKET），该加密（PKET）基于[2]中提出的关键字搜索的公共密钥加密。
工作文件
通过搜索以下书目数据库来确定已发表的文献：通过 Ovid 搜索的 MEDLINE 和通过 Ovid 搜索的 Embase。所有 Ovid 搜索均作为多文件搜索同时运行。使用 Ovid 重复数据删除功能删除多文件搜索中的重复项，然后在 EndNote 中手动删除重复项。搜索策略包括受控词汇表（例如美国国家医学图书馆的 MeSH（医学主题词））和关键词。搜索概念是根据 PICOS 框架的要素和研究问题制定的。主要搜索概念是富马酸二甲酯和放射学孤立综合征。搜索了以下临床试验注册中心：美国国立卫生研究院的 clinicaltrials.gov、世界卫生组织的国际临床试验注册平台 (ICTRP) 搜索门户、加拿大卫生部的临床试验数据库、欧盟临床试验注册中心和欧盟临床试验信息系统 (CTIS)。
Zongfan Yang，Rebecca M. Twidale，Silvia Ger 敏感性投影，用于通过电离通道优化针对光线搜索的双相氩TPC
摘要：金属蛋白锌无处不在，具有结构和功能重要性的蛋白质锌中心，涉及与配体和底物的相互作用，并且通常具有药理意义。生物分子模拟在研究蛋白质结构，动力学，配体相互作用和催化的研究中越来越突出，但是锌构成了一个特殊的挑战，部分原因是它具有多功能，灵活的协调。生成生物锌中心配体配合物的可靠模型的计算工作流程将发现广泛的应用。在这里，我们使用（非键）分子力学（MM）和量子力学/分子力学（QM/ mm）在半词性（DFTB3）（DFTB3）和理论的密度功能理论（DFTB3）和理论水平来描述六二键式岩构成六氧化锌的锌层中心的理论水平，以评估替代处理的能力。 （单核和二核），以及相互作用组的性质（特别是锌 - 硫相互作用的存在）。mM分子动力学（MD）模拟可以过度影响八面体的几何形状，将其他水分子引入锌配位壳，但可以通过随后的半经验（DFTB3）QM/MM MM MM MD MD MD模拟来纠正。b3lyp/mm几何优化进一步提高了协调距离描述的准确性，该方法的总体有效性取决于包括锌的存在 - 硫 - 硫相互作用，而硫 - 硫相互作用的描述较少。我们描述了使用DFTB3的QM/MM MD的工作流程，然后使用DFT（例如B3Lyp）进行QM/MM几何形状优化，很好地描述了我们的锌金属酶复合物集合，并且很可能适合在结构信息的准确模型中创建锌蛋白质复合物的准确模型。
频率用户 - UNB Scholar
前言 为了使我们的一系列广泛的技术报告更容易获得，我们扫描了旧的主副本并以便携式文档格式制作了电子版本。图像的质量取决于原件的质量。图像尚未转换为可搜索的文本。