所有 Thermaltake TT RGB PLUS 产品均可连接到 Razer Chroma 生态系统。安装 TT RGB PLUS 软件和 Razer Synapse 3。
基于证据的支持在整个生命周期中对自闭症患者的支持:最大程度地提高潜力,最大程度地限制障碍并优化人与环境。柳叶刀神经病学。19((5):434–451,2020 (4)勋爵C,Charman T,Havdahl A等:自闭症的护理和临床研究的柳叶刀委员会。柳叶刀。399 (10321):271–334,2022 (5(5)Baron-Cohen S.科学美国博客[互联网] 2019年。可从:https:// blogs获得。scientififififations/observations/the-concept-of--oyovertity-is-dividing-the-autism-community/。((6)Calder L,Hill V,Pellicano e。:“有时候我想独自玩”:了解友谊对主流小学的自闭症儿童意味着什么。自闭症。17((3):296–316,2013 (7(7)Senju A,Maeda M,Kikuchi Y等:自闭症谱系障碍儿童缺乏传染性打哈欠。生物学信。3 (6):706–708,2007年(8)(8)Joly-Mascheroni RM,Senju A,Shepherd AJ:狗抓住了人类打哈欠。生物学信。4 (5):446–448,2008 (9(9)Palagi E,Leone A,Mancini G等:胶状狒狒中的传染性打哈欠,作为可能的表达
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在通用盲量子计算问题中,客户端希望利用单个量子服务器来评估 C | 0 ⟩,其中 C 是任意量子电路,同时保持 C 的秘密性。客户端的目标是使用尽可能少的资源。这个问题由 Broadbent、Fitzsimons 和 Kashefi[4] 首次提出,已成为量子密码学研究的基础,这不仅是因为它本身的重要性,还因为它为新技术提供了试验台,这些新技术以后可以应用于相关问题(例如量子计算验证)。关于这个问题的已知协议主要是信息理论 (IT) 安全的或基于陷门假设(公钥加密)。在本文中,我们研究了由随机预言机建模的对称密钥原语的可用性如何改变通用盲量子计算的复杂性。我们给出了一种新的通用盲量子计算协议。与之前关于 IT 安全协议(例如 BFK[4])的工作类似,我们的协议可以分为两个阶段。在第一阶段,客户端准备一些具有相对简单量子门的量子小工具并将它们发送到服务器,而在第二阶段,客户端完全是经典的——它甚至不需要量子存储。至关重要的是,该协议的第一阶段是简洁的,也就是说,它的复杂性与电路大小无关。给定安全参数 κ ,它的复杂性只是一个固定的 κ 多项式,可用于评估大小高达 κ 的次指数的任何电路(或多个电路)。相比之下,已知的方案要么要求客户端执行与电路大小成比例的量子计算 [4],要么需要陷门假设 [18]。
摘要。NTS-KEM 是 NIST 仍在争取标准化的 17 种后量子公钥加密 (PKE) 和密钥建立方案之一。它是一种基于代码的密码系统,从 (弱安全的) McEliece 和 Niederreiter PKE 方案的组合开始,并应用 Fujisaki-Okamoto (Journal of Cryptology 2013) 或 Dent (IMACC 2003) 变换的变体,在经典随机预言模型 (ROM) 中构建 IND-CCA 安全密钥封装机制 (KEM)。Hofheinz 等人 (TCC 2017)、Jiang 等人 (Crypto 2018) 和 Saito 等人 (Eurocrypt 2018) 也证明了这种通用 KEM 变换在量子 ROM (QROM) 中是安全的。但是,NTS-KEM 规范有一些特殊性,这意味着这些安全证明并不直接适用于它。本文确定了经典 ROM 中 NTS-KEM 的 IND-CCA 安全证明中的一个细微问题,如其初始 NIST 第二轮提交中所述,并对其规范提出了一些细微修改,不仅解决了这个问题,而且使其在 QROM 中具有 IND-CCA 安全性。我们使用 Jiang 等人(Crypto 2018)和 Saito 等人(Eurocrypt 2018)的技术为修改后的 NTS-KEM 版本建立了 IND-CCA 安全性降低,实现了 2 度紧密度损失;人们认为,这种类型的二次损失对于 QROM 中的减少通常是不可避免的(Jiang 等人,ePrint 2019/494)。根据我们的研究结果,NTS-KEM 团队接受了我们提出的更改,并将它们纳入到他们向 NIST 流程提交的第二轮更新中。
随着人工智能(AI)社会应用的推进,人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是,许多研究和作品示例已经表明,人工智能可以通过使用生成对抗网络(GAN)和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐,就好像它们是人类创造的一样。另一方面,有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现,并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中,我们研究了人工智能和创造力的现状,并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达,尤其是音乐表达的方法。通过这些,我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.:“机器人危险控制系统设计的动作链模型”,IEEE Trans. on Reliability,第 39 卷,第 2 期,(1990 年 6 月)。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.(2015 年):”