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World File Search System验证的
艺术报告的状态：经过验证的计算
尽管我们描述了图1，可以在几轮互动中提供证明。能够验证的计算问题补充了程序验证问题（PVP）。验证依赖于有用的冗余。我们需要对同一事物的两个描述，然后将一个描述与另一件事进行比较。程序验证确定我们已经正确地表达了一个给定的计算。我们通过将其与更高级别的规范进行比较来做出判断。在能够验证的计算问题中，给出了计算f。我们没有针对特定验证f。相反，我们想知道供者执行的执行是否与f的表达相一致。本最先进的报告中调查的文献提出了概率证明的理论。该领域的中心结果是概率可检查的证明定理（PCPT）。PCP有必要的结果。对于任何有效的数学断言，可以编码该断言的证明。PCP表明，我们可以使用此编码来检查断言的有效性，通过仅检查其他地方执行的证据中的恒定点。PCP的实际后果是在图中的协议中应用。1。考虑计算F，输入X和假定的输出y。有一种证明和随机检查方法可以保证以下内容。如果y = f（x）正确，则verifier将接受证明。图如果y̸= f（x），则Verifier几乎总是拒绝证明。证明可能需要在供供者和verifier之间进行相互作用。verifier拒绝此类证据的事实几乎总是编码绑定的错误。这意味着，在分析中有一定概率的情况下，Verifier将错误地将错误的答案视为正确的答案。1不会明确检查结果y。它的工作要少。如果要检查结果y = f（x），则需要重新进行计算。与问题陈述相矛盾，不是意图。因此，PCP允许随机验证者访问所谓的证明，以通过仅查询几个证明位来验证表单y = f（x）的输入语句。零知识PCP（ZK-PCP）增强了标准PCP。在零知识证明（ZK）中，一个方可以向另一方证明给定的语句是正确的。它可以做到这一点，同时避免提供任何其他信息，除了该陈述确实是正确的事实。有大量的文献专门用于概率可检查的证明协议。PCP理论的原始幼稚实现非常慢。从那时起，性能就已经有所改善。早期工具使用了计算的低级代表。这些低级协议实体的高级语言中的新工具编译程序。一些出版物报告了可能解决现实世界问题的有效验证者。对其他论文和书籍进行了调查，但被省略了。，但看来这些系统仅限于较小的执行，这主要是由于供款的费用。我们的最初印象是这些系统仅限于特殊用途的应用。本最先进的报告从文献中调查了128篇论文，其中包含4,000多页。所调查的论文绝大多数是数学上的。我们总结了构成可验证计算基础的主要概念。该报告包含两个主要部分。首先，较大的部分涵盖了理论基础，可用于可检查和零知识证明。第二部分包含对当前实践的描述，
经过验证的振动测试系统 - Sentek Dynamics
振动台位移。方法包括预脉冲、后脉冲、前后脉冲、直流消除和高通滤波器。预存配置文件包括 Bellcore Z1、Z2、Z3 和 Z4；正弦波；啁啾；突发正弦波等。可选择运行需要采样频率低于 120Hz 的配置文件。提供高达 64,000 个样本的大块大小。冲击响应谱分析可应用于任何输入时间信号以即时生成 SRS。SRS 类型包括最大-最大、主要、残差和复合。低频选项支持采样率低于几 Hz 的导入配置文件。可选择根据 ANSI S2.62-2009 和 STANAG 4549 从加速度测量计算伪速度冲击响应谱 (PVSRS)。
执行分级验证的实用方法和...
核电站仪表和控制 (I&C) 系统的现代化通常意味着从模拟系统转向数字系统。升级成功的一个条件是新系统至少要达到与其所取代的模拟系统相同的质量水平。数字系统质量保证 (QA) 中最重要的部分是验证和确认 (V&V)。V&V 与过程和产品一样重要，它是一个在整个系统开发生命周期中执行的审查和测试活动的系统程序。简而言之，我们可以说验证是为了正确地构建产品，而确认是为了构建正确的产品。由于 V&V 是必要的但成本高昂，因此有必要根据具体情况量身定制实现质量目标所需的工作。为此，一种公认的做法是建立不同的 V&V 级别，每个级别都具有适当的严格程度或严谨程度。本文介绍了一种实用的方法来估计适当的 V&V 级别，以及为每个特定系统推荐的 V&V 技术。第一步是确定“做什么”，即选择 V&V 类。这里考虑的主要因素是：所需的完整性、功能复杂性、纵深防御和开发环境。提出了使用这些因素对特定系统进行分类的指南，并说明它们如何导致选择 V&V 类。第二步是确定“如何
经过验证的振动测试系统 - Sentek Dynamics
振动器位移。方法包括预脉冲、后脉冲、前后脉冲、直流消除和高通滤波器。预存配置文件包括 Bellcore Z1、Z2、Z3 和 Z4；正弦波；啁啾；突发正弦波等。可以选择运行需要低于 120Hz 采样频率的配置文件。提供高达 64,000 个样本的大块大小。冲击响应谱分析可应用于任何输入时间信号以即时生成 SRS。SRS 类型包括最大-最大、主要、残差和复合。低频选项支持采样率低于几 Hz 的导入配置文件。可以选择根据 ANSI S2.62- 2009 和 STANAG 4549 从加速度测量计算伪速度冲击响应谱 (PVSRS)。
经过验证的 RVG 技术。 已建立的可靠性。
您需要的诊断图像 — 按照您的条件拍摄图像是一回事。获取可以使用的诊断图像是另一回事。幸运的是，RVG 5200 具有三个预编程的解剖增强过滤器 — 牙周、牙髓和牙本质-牙釉质连接 — 可根据您的需要优化图像对比度，从而实现更快、更准确的诊断。并且系统易于使用的清晰度滑块允许您自定义图像外观以找到理想的外观和感觉。
朝着面部验证的视觉显着性解释
在过去的几年中，深度卷积神经网络一直在验证和识别场景中推动面部识别（FR）技术的边界。尽管准确性很高，但他们经常因缺乏解释性而受到批评。对了解深面识别系统的决策过程的需求越来越不断增加。最近的研究调查了视觉显着性图作为一种解释，但在面部识别的背景下，它们通常缺乏讨论和分析。本文集中于可解释的面部验证任务，并想出了新的解释框架。首先，提供了基于显着的解释方法的定义，该方法的重点是深FR模型做出的决策。其次，提出了一种名为corrrise的新型模型不合时宜的方法来产生显着图，该图显示了任何给定的面部图像的相似区域和不同区域。然后，一种评估方法旨在衡量面部验证中一般视觉显着性解释方法的性能。最后，实质性的视觉和定量结果表明，与其他可解释的面部验证方法相比，提出的Corrrise方法具有有希望的结果。
使用基于变压器的解码器和验证的Vocoder
摘要。这项研究描述了在想象的语音期间来自电皮质图（ECOG）的语音合成。，尽管使用基于变压器的解码器和预验证的Vocoder，我们的目标是产生高质量的音频。具体来说，我们使用了预训练的神经声码编码器Parallel Wavegan，将Transformer Decoder转换为对Log-Mel频谱图的输出，后者是在ECOG信号上训练的，将其转换为高质量的音频信号。在我们的实验中，使用来自13名参与者的ECOG信号，想象中的语音的综合语音实现了动态时间巡航（DTW）Pearson相关性，范围从0.85到0.95。这种高质量的语音合成可以归因于变压器解码器准确地重建高保真日志频谱图的能力，这证明了其在处理有限训练数据时的有效性。
验证的语言模型和社会网络分析
此预印本版的版权持有人于2024年6月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.06.24308537 doi：medrxiv preprint
乌龟：经过身份验证的加密方案
Internet为用户之间的几种形式的相互作用提供了一个开放平台。鉴于网络的开放性质，由于不良行为者利用了毫无戒心的用户，因此存在信任问题。基于密码学的系统可以为实现信任提供正确的工具。有两个广泛的密码系统类别：对称键的加密和不对称键的加密[6]。对称键的加密和解密使用相同的密钥和一对密钥（私有和公共密钥）进行加密和解密，以进行非对称键的加密。身份验证的加密（AE）允许多方以保密和完整性交换消息。用户可以验证消息创建者的真实性，并防止可以侵蚀信任的消息伪造。当今的电子交易仅部分是由于安全身份验证的加密方案的发明。我们的工作使用对称键加密原始
承诺等同于统计上验证的一式 -
h˚astad，Impagliazzo，Levin和Luby [Hill99]提出了从古典OWF的古典PRG结构。[Hill99]中的想法是第一个附加HH P X Q（其中H，H P X Q是种子和基于2-宇宙Hash函数提取器的种子，输出的输出）才能增加f P X Q，以增加有关x Q x Q x q q hh p x q的信息的数量。此（一种）使XñfP x q hh p x q一个注入函数。在附加HH P X Q时，需要确保所得函数保持单程。为此，可以接受| H P X Q |大约是s 2 p x | F P X QQ确保HH P X Q几乎与F P X Q无关。此处sαp - 代表α -r´enyi熵（请参见定义5）。在[Hill99]中，| H P X Q |取决于F P X Q的预图数，因此需要在结果F P X Q上进行条件。 然后，他们将硬核函数g P x q附加到f p x q hh p x q。 这样做，从f p p p x q q x q hh p x q x q b u |保持计算的不可区分性。 G P X Q | 。 由于F P X Q HH P X Q携带有关X（注射率）的大多数信息，因此他们认为F P X Q HH P X Q G P X Q X Q＆F P X Q＆F P X Q HH P X Q B U | G P X Q |在统计上相距很远，因此产生了EFI对。在[Hill99]中，| H P X Q |取决于F P X Q的预图数，因此需要在结果F P X Q上进行条件。然后，他们将硬核函数g P x q附加到f p x q hh p x q。这样做，从f p p p x q q x q hh p x q x q b u |保持计算的不可区分性。 G P X Q | 。由于F P X Q HH P X Q携带有关X（注射率）的大多数信息，因此他们认为F P X Q HH P X Q G P X Q X Q＆F P X Q＆F P X Q HH P X Q B U | G P X Q |在统计上相距很远，因此产生了EFI对。