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伪随机量子态密码学
伪随机态由 Ji、Liu 和 Song (Crypto'18) 引入，是可高效计算的量子态，在计算上与 Haar 随机态无法区分。单向函数意味着伪随机态的存在，但 Kretschmer (TQC'20) 最近构建了一个 oracle，相对于该 oracle 不存在单向函数，但伪随机态仍然存在。受此启发，我们研究了基于伪随机态执行有趣的加密任务的有趣可能性。假设存在将 𝜆 位种子映射到 𝜔 (log 𝜆 ) 量子比特状态的伪随机态生成器，我们构建了 (a) 统计上具有约束力且计算上具有隐藏性的承诺和 (b) 伪一次性加密方案。(a) 的结果是，伪随机态足以在多数不诚实的情况下构建恶意安全的多方计算协议。我们的构造是通过一种称为伪随机函数类状态 (PRFS) 的新概念得出的，这是伪随机状态的泛化，与经典的伪随机函数概念相似。除了上述两种应用之外，我们相信我们的概念可以有效地取代许多其他加密应用中的伪随机函数。
太阳能智能家居的随机运行
摘要：本研究开发了一种混合整数线性规划 (MILP) 模型，用于智能建筑的最优随机运行调度。本研究的目的是将电力需求与间歇性太阳能可再生资源状况相匹配，并最大限度地降低能源成本。该模型的主要贡献是通过考虑热水、供暖和通风负荷等详细负荷类型来解决智能建筑热负荷的不确定性。在智能电网中，建筑不再是被动消费者。它们是可控负荷，可用于需求侧能源管理。智能家居作为物联网 (IoT) 的一个领域，使建筑的能源系统能够作为智能电网中的主动负荷运行。所提出的公式被设计为 24 小时范围内的随机 MILP 模型，以最大限度地降低总能源成本。在本研究中，蒙特卡罗模拟技术用于为两个环境因素生成 1000 个随机场景：室外温度和太阳辐射。因此，在所提出的模型中，热负荷、光伏板输出功率、太阳能集热器发电量和电力负荷成为随机参数。所提出的模型可节省 20% 的能源成本，并将峰值电力需求从 7.6 KWh 降低到 4.2 KWh。
量子随机自修改计算
3. 前机器是非自治动力系统 [5]。一些前机器程序可以增加其程序复杂度，而对表示前机器程序所需的最小位数没有任何上限。这是一个至关重要的见解，因为停机问题的信息论证明的矛盾取决于图灵机的程序复杂度保持不变。通过研究 [2] 中的第 362-363 页或 [3] 可以轻松看到这一点。前机器的这一特性使它们能够规避 [2] 第 362-363 页证明中的矛盾。非自治动力系统表现出更有趣/更复杂的动态行为。当拓扑空间是连续体时，非自治系统肯定会表现出更复杂的行为。请参阅 [5] 中的第 2 章，标题为“非自治系统中周期点的不稳定性”，位于网页 https://www.aemea.org/msf.html 的底部附近。（单击稳定性：24-31 和稳定性：32-37。）
转换1：随机，双盲，安慰剂 - ...
Transform-1: randomed, double-blind, placebo-controlled, multiticenter, international phase 3 study of navitoclax in combination with ruxolitinib versus ruxolitib plus placebo with untreted myelo MrcP, Frcpath, Phd 2 , 3 , Tim cp Somevaille, Pldfrcp Frcpath 4 , James Kcloskey, McCloskey, McCloskey, MD 5 , MD 6，Steffen Koschmieder 7，David Lavie MD 11，MariaTeresaGómez-Cares，MD PhD 12，Emanueleme Amunna，MD PLD 13，Ho-Jin Shin，MD 14，Keita Kirito，Keita Kirito，MD tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy devos, tmothy 16 Chuah 19 , Atanas Radinoff 20 , Andrija Bodanovic，21，22教授，Rasislav Mosal，Pharmd 23，Qi Jiang 23，Avijeet S Chopra 23，Jalaja Pot 23 Passmonti，MD 25
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。
xgboost和随机森林算法
抽象的机器学习在我们生活的许多方面越来越重要，随着技术的发展，包括预测天气，弄清社交媒体趋势以及预测世界市场价格的价格。这种重要性调用了对有效预测模型的需求，这些模型可以轻松处理复杂的数据并提供最大的准确结果。XGBoost和随机森林是用于解决已进化并证明是可靠的机器学习挑战求解器的回归和分类问题的可升级合奏技术。在本研究论文中，我们全面分析和比较了这两种突出的机器学习算法。研究的前半部分包括对技术的意义和两种算法的演变的相关概述。这项研究的后半部分涉及随机森林和XGBoost之间的细致比较分析，仔细检查的方面，例如时间复杂性，精度和可靠性。我们研究了他们在处理回归和分类问题的独特方法，同时密切研究了他们对培训和测试数据集的微妙处理。使用各种性能指标（例如F1得分，召回，精度，平均平方误差等）进行了彻底的定量评估。
arf：对抗随机森林
描述对抗随机森林（ARFS）将数据递归分配到完全分解的叶子中，其中特征是共同独立的。该过程是迭代的，具有交替的发电和歧视。数据在每一轮中都变得越来越现实，直到无法可靠地区分原始和合成样品为止。这对于几个无监督的学习任务（例如密度估计和数据综合）很有用。两者的方法都在此软件包中实现。ARF自然处理混合连续和分类协变量的非结构化数据。他们继承了随机森林的许多好处，包括速度，灵活性和稳定的性能和默认参数。有关详细信息，请参见Watson等。（2023）。