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从量子安全单向函数构建量子公钥加密的简单方法
量子公钥加密由 Gottesman [ 11 ] 和 Kawachi 等人 [ 14 ] 提出，作为标准公钥加密概念的推广，允许公钥成为量子态。更具体地说，此原语允许 Alice 在本地生成状态 | pk ⟩ 的（多份）副本并将其上传到某个证书颁发机构。稍后，Bob 可以查询证书颁发机构以获取 | pk ⟩ 的副本并使用它来向 Alice 发送私人消息。与经典设置类似，量子 PKE 假设证书颁发机构向 Bob 提供了正确的信息（在本例中为状态 | pk ⟩ ），但不对证书颁发机构的行为做任何假设，证书颁发机构可以尝试以任意方式获取 Alice 的密钥。然而，与经典情况相反，由于量子态通常无法复制，如果 Alice 想要与多方建立安全通道，就必须假设她上传了 | pk ⟩ 的多份副本。尽管存在这一局限性，量子 PKE 仍然是一个有趣的研究对象：（i）由于使用了量子信息，量子 PKE 可能只需要比标准（经典）PKE 更弱的计算假设即可实现，甚至可以无条件实现。（ii）与需要更多交互的量子密钥分发 (QKD) 协议 [ 2 ] 相比，量子 PKE 保留了经典 PKE 的交互模式，从而可以实现轮次最优安全通信。然而，量子 PKE 的现状留下了许多关于构建此原语所需最小假设的问题。现有提案 [ 14 ] 依赖于临时假设，这些假设对于经典 PKE 来说似乎不够，但没有给出此原语的清晰复杂性理论表征。甚至还有关于无条件安全的量子 PKE [ 11 ] 的提案，尽管没有安全性证明。我们注意到，推测量子 PKE 的无条件安全性至少是合理的——毕竟，QKD 确实实现了信息论安全性（假设经过认证的通道）。
可被证明基于得分的扩散后取样，用于插件图像重建
在科学和工程中的许多任务中，目标是从从已知的前向模型中收集的少量嘈杂测量值中推断出未知的图像，描述了某些传感或成像模式。由于资源限制，此图像重建任务通常是极度不良的，因此需要采用表达性的先验信息以正行解决方案空间。基于得分的扩散模型，由于其令人印象深刻的经验成功，已成为图像重建中表现出的先验的吸引人的候选人。为了立即适应各种任务，开发有效，一致和健壮的算法非常有趣，这些算法将图像先验分布的无条件得分函数与远期模型的灵活选择结合在一起。这项工作开发了一种算法框架，用于在与一般正向模型的非线性反问题中使用基于得分的扩散模型作为当前数据。是由成像社区中的插件和播放框架激励的，我们引入了一种扩散的插件方法（DPNP），该方法替代称为两个采样器，这是一个仅基于远期模型的可能性函数，并且是基于远期的扩散采样者的近端一致性采样器，并基于远期模型的函数。关键见解是，在白色高斯噪声下进行降解可以通过随机（即DDPM型）和确定性（即DDIM型）采样器使用相同的分数函数进行训练。代码可在https://github.com/x1xu/diffusion-plug-and-play上找到。我们同时建立了DPNP的渐近性和非质子性能保证，并提供了数值实验，以说明其在解决线性和非线性图像重建任务方面的希望。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。据我们所知，DPNP是使用无条件扩散先验的非线性反问题的第一种可证明的后验抽样方法。
包容性未来？技术、新动力和政策挑战
Dani Rodrik 1 引言 在新冠疫情爆发之前，发展中国家的收入水平似乎总体上与最富裕国家趋同。经济表现的好消息似乎不仅限于东亚的增长奇迹和中国惊人的减贫经验。南亚、拉丁美洲，尤其是撒哈拉以南非洲的许多国家在 1990 年代或 2000 年代初经历了增长突飞猛进。自第二次世界大战结束以来，发展中国家作为一个整体首次增长速度超过发达国家（图 1）。证据表明，存在一个强劲但缓慢的经济学家所称的“无条件趋同”过程，这意味着无论低收入国家采取的政策、制度或地理环境如何，它们都有系统性地倾向于比富裕经济体增长更快（即无条件）。2 随着疫情的爆发，所有这些都受到了质疑。不仅贫困率再次上升，而且预计发展中国家将在一段时间内继续受到创伤，对健康、教育、公共债务和投资产生持续影响，中期经济表现将遭遇重大挫折。世界银行现在预计，未来几年发展中国家的增长率将落后于发达经济体的增长率（即趋同变为分化），收入最低的国家将遭受最严重的打击。3
政治两极分化和预期的经济成果
摘要：我们从10月19日至21日开始对家庭的大规模代表性调查，这引起了受访者对总统大选结果的期望以及他们的经济期望，以记录几个新事实。首先，尽管公开可用的投票信息广泛，人们强烈反对大选的可能结果。大多数民主党人对拜登的胜利都非常有信心，而大多数共和党人对特朗普胜利非常有信心。第二，如果受访者偏爱的候选人获胜，但如果另一个候选人获胜，则受访者会预测相当玫瑰色的经济情景。由于大多数受访者对他们的青睐结果充满信心，但各方的无条件预测是相似的，尽管基本的概率分布和有条件的预测截然不同。第三，当获得最新的投票数据时，大多数选民将自己的观点几乎改变，除非他们独立和/或对结果的先验相对较弱。强调投票数据不确定性的信息在降低不同选举结果的预期概率的极化方面具有更大的影响。第四个外源信息会改变个人对选举结果的概率分布，也以相应的方式改变了他们的无条件预测。经济期望的这些变化反过来可能会影响家庭经济决策。
课程分类 – 2024 – 2025 学年
根据 MGUS 申请的学生，其课程名称与上述当地机构提供的课程名称不完全匹配，其课程分类将由学生生活补助委员会与教育、体育、青年、研究和创新部部长协商决定。对于可获得上述学位之一的文凭（MQF 级别 5），必须在无条件录取通知书中明确规定此延续。
刑事诉讼中的人工智能 人工智能证据的可采性
致谢 我想向我的母亲弗朗西斯卡 (Francisca) 和父亲埃利西亚里奥 (Elisiário) 表达最深切的谢意，感谢他们给予我的爱与支持，成就了今天的我。感谢我的兄弟雨果和克里斯蒂亚诺，他们给我带来了快乐和力量。致我最亲爱的朋友们，感谢你们在最艰难的时刻给予我力量。感谢爱德华多（Eduardo）无条件的鼓励和安慰餐。特别感谢我的导师 Athina Sachoulidou 教授，感谢她极其乐于助人和理解。致谢 特别深深地感谢我的母亲弗朗西斯卡 (Francisca) 和父亲埃利西娅里奥 (Elisiário)，感谢他们给予我所有的爱、关怀和支持，让我成为了今天这样的人。感谢我的兄弟雨果和克里斯蒂亚诺，感谢他们给我带来了欢乐和力量。致我最亲爱的朋友们，感谢你们在最艰难的时刻给予我光明。致 Eduardo，感谢他无条件的鼓励和安慰的饭菜。我要特别感谢我的导师 Athina Sachoulidou 教授，感谢她极其乐于助人和理解。
具有机器人实施例的模块化尖峰神经网络中的空间计算
摘要：现代神经科学中的挑战之一是创建一个脑介绍。基于在体外生长的神经网络的这种半小型设备在体外生长时应与环境相互作用。这项工作中的一个关键点是开发一种能够进行联想学习的神经网络体系结构。这项工作提出了一个中尺度模块化尖峰神经网络（SNN）的数学模型，以在脑线芯片环境中研究学习机制。我们表明，除了峰值依赖性可塑性（STDP）外，突触和神经元竞争是成功学习的关键因素。此外，最短的途径规则可以实施负责处理来自环境的有条件刺激的突触竞赛。该解决方案已准备好在神经元文化中进行测试。可以通过对负责无条件反应的SNN模量进行横向抑制来实施神经元竞争。对这种方法的经验测试具有挑战性，需要开发一种具有给定兴奋性和抑制性神经元比的培养物的技术。我们测试了移动机器人中嵌入的模块化SNN，并表明它可以在触摸（无条件）和超声波（条件）传感器之间建立关联。然后，机器人只能依靠超声传感器避免障碍而不会击中障碍。
截至 2016 年 8 月的移民拘留设施和被拘留者服务合同
54.1 缓解措施 64 54.2 不可抗力通知 65 54.3 中止通知 65 54.4 不可抗力事件管理 65 54.5 双方会议 65 54.6 中止义务 65 54.7 终止 66 54.8 服务提供商必须更新合同管理员 66 54.9 替代供应和费用减免 67 54.10 付款、无条件财务承诺和履约保证 67
乙肝疫苗拒绝接种表及豁免
❑ 我目前拒绝接种乙肝疫苗。我明白，拒绝接种此疫苗将使我继续面临感染乙肝这一严重疾病的高风险。我还明白，如果我不接种疫苗，一些健康职业临床站点可能不会接受我，这将减少我临床经验的选择。如果我在指定的临床站点工作期间感染或感染乙肝病毒，我还将免除奥克顿学院的任何和所有索赔或诉讼。我已阅读并理解本拒绝表中的所有条款，并自愿无条件地执行本拒绝表。