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通用综合征解码问题的经典和量子算法以及对李度量的应用
摘要。基于代码的密码学的安全性通常依赖于汉明权重的综合征解码 (SD) 问题的难度。最好的通用算法都是 Prange 旧算法的改进，它们被称为信息集解码 (ISD) 算法。这项工作旨在通过改变 SD 的底层权重函数和字母表大小来扩展 ISD 算法的范围。更准确地说，我们展示了如何在 ISD 框架中使用 Wagner 算法来解决各种权重函数的 SD。我们还计算了 ISD 算法的渐近复杂度，包括经典和量子情况。然后，我们将结果应用于目前备受关注的李度量。通过提供解码似乎最难的李权重的 SD 参数，我们的研究可以有多种应用，用于设计基于代码的密码系统及其安全性分析，尤其是针对量子对手。
![arxiv：2503.00261v1 [Math.ca] 2025年3月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\51260f1baf682b036f8d38e1c4a3d438c1269b51.webp)
arxiv：2503.00261v1 [Math.ca] 2025年3月1日
获得与L相关的分数积分的定量矩阵加权估计值，一个自然的理想是在[3，4]中采用这个想法，以稀疏操作员在本地部分中占主导地位，并由最大操作员统治全球部分，但是，与标量相比，与标量相比，与量表相比，又一次的态度并不是一个损失的对象，而不是构成对象，而不是对象，而是对象的构成，则是对对象的构成。这阻止了我们在[3，4]中使用该技术。此外，操作员还有其他临界半径功能因子。因此，以下问题是自然的。问题1：如何获得变形型积分的定量矩阵加权估计值？此外，由更一般的差异操作员替换Schréodinger运营商L，我们可能会面临新的挑战，因为-L产生的半群的内核不能满足任何规律性条件。接下来，即将到来的问题是我们处理的矩阵权重类。根据定理1.2中的权重类别，可能需要新的矩阵权重。问题2：在L的环境中，分别适合于定量矩阵加权估计值和分数类型积分的两重量不平等的矩阵重量和凸起的con。如果存在新的权重，则如何处理这些类别的矩阵权重以获得所需的结论？我们可以找到这些类矩阵权重的一些特征吗？最后，与备注1.6有关，我们还猜想了与L相关的分数积分仍然是正确的。但是，我们认为证明这种猜想还有很长的路要走。问题3：在我们的新环境中，我们可以迈出证明这一猜想的道路吗？
重新审视 NASA-TLX 重量 - Doria
摘要 美国国家航空航天局任务负荷指数 (NASA-TLX) 是一种常用的评估心理工作负荷的方法。NASA-TLX 从六个负荷维度评估心理工作负荷。当假设各个维度的重要性不大致相等时，则通过对每个维度对进行成对比较来加权，然后对反映维度重要性的权重进行标准化。这种原始的 NASA-TLX 加权方法带来了一些挑战，这些挑战在分配权重时难以识别。首先，原始的 NASA-TLX 权重不允许直接将两个或多个维度表示为同等重要。其次，如果始终进行成对比较，则维度的重要性顺序只有一种。第三，在始终进行成对比较的情况下，会人为地对最重要的维度强加 0.33 的权重。为了解决这些挑战，提出了用于得出维度权重的摆动和层次分析法加权方法。从理论上介绍了在 NASA-TLX 中应用这些方法的优势，并使用虚拟空战模拟数据进行了实证证明。本文的目的是帮助学者和从业者在心理工作负荷评估中使用 NASA-TLX，从而避免讨论的加权问题。
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
机器学习应用于大脑对残缺图片反应的 fMRI 激活模式，可预测创伤后应激障碍症状
权重图显示每个体素对预测函数的相对贡献。如文献中先前讨论的那样（Schrouff 等人，2013；Schrouff 等人，2018），机器学习模型的权重图不能像标准质量单变量分析那样通过阈值化来做出区域特定推断。由于每个交叉验证折叠都会产生不同的权重向量，因此最终的权重图是折叠结果的平均值。我们使用解剖图谱总结了解剖区域中的权重图（Schrouff 等人，2013；Portugal 等人，2016；Portugal 等人，2019）。我们计算了每个大脑区域的归一化权重，作为该区域内体素绝对权重的平均值。然后，我们根据它们解释的总归一化权重的百分比对区域进行排名。我们使用了解剖自动标记 (AAL) 图谱 (Tzourio-Mazoyer 等，2002)
为什么网络具有抑制/负连接？
为什么大脑有抑制连接？为什么深度网络有负权重？我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是（i）大脑在自然智能中的主要作用，以及（ii）深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是：学习更多函数。我们证明，在没有负权重的情况下，具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果，但据我们所知，无论是在机器学习还是神经科学中，都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外，我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解，从而实现更高效的生物和机器学习。
量子复杂性理论
9 量子交互式证明（QIP）、半正定程序和乘法权重 91 9.1 乘法权重算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.2 QIP 和半正定程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 9.2.1 量子交互式证明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 9.2.2 半正定规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................101 9.3.2 正确性. ....................................................................................................................................................................103
中太平洋经济体
利用 2012-2013 年家庭收入和支出调查 (HIES) 的结果，更新了瑙鲁的国民账户。基准年从 2007 财年更改为 2013 财年。这导致制造业的权重从 4% 增加到 9%（主要基于磷酸盐开采），金融和商业服务的权重从 17% 降至 12%，公共服务的权重从 24% 降至 20%。由此导致的 GDP 增长率变化显著。例如，2019 财年的 GDP 增长率从 1% 调整为 9%（箱线图）。基于新系列的 2020 财年实际 GDP 比旧系列高出 40%，而名义 GDP 高出 9%。此外，新系列中 2020 财年的人均 GDP 比旧系列高出 17%，这可能会对瑙鲁获得海外发展援助产生影响。