XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System鲁棒性
基于鲁棒性和可靠性的电磁设备设计优化方法
目录 _____________________________________________________________________ 3 表格列表 ___________________________________________________________ 6 图片列表 __________________________________________________________ 8 首字母缩略词 _____________________________________________________________ 12 符号 _____________________________________________________________ 15 摘要 ________________________________________________________ 18 概述 ___________________________________________________ 34 第 1 章：适用于快速模型的方法 ______________________________ 38
基于忆阻器的轻量级、高鲁棒性的混合神经网络
基于忆阻器的神经形态计算在高速、高吞吐量信号处理应用（如脑电图 (EEG) 信号处理）中显示出巨大潜力。尽管如此，单晶体管单电阻 (1T1R) 忆阻器阵列的大小受到器件非理想性的限制，这阻碍了大型复杂网络的硬件实现。在本文中，我们提出了深度可分离卷积和双向门循环单元 (DSC-BiGRU) 网络，这是一种基于 1T1R 阵列的轻量级且高度稳健的混合神经网络，通过混合 DSC 和 BiGRU 块，能够在时间、频率和空间域中有效处理 EEG 信号。在确保网络分类准确性的同时，网络规模减小了，网络稳健性提高了。在模拟中，通过统计分析将测得的 1T1R 阵列的非理想性带入网络中。与传统卷积网络相比，在阵列成品率95%、容错率5%的条件下，网络参数减少了95%，网络分类准确率提高了21%。该工作表明，基于忆阻器阵列的轻量级、高鲁棒网络对于依赖低消耗和高效率的应用具有巨大的前景。
随机幺正鲁棒性和纠缠复杂性......
人们普遍认为，通过了解纠缠谱的统计特性可以预测一般电路中纠缠的动态。我们通过对具有相同统计量的状态应用由不同组局部门生成的类似 Metropolis 的纠缠冷却算法来测试这一假设。我们采用一个独特模型的基态，即具有横向场的一维伊辛链，但属于不同的宏观相，如顺磁相、磁序相和拓扑受挫相。令人吃惊的是，我们观察到纠缠动力学不仅强烈依赖于不同的门组，还强烈依赖于相位，这表明不同相可以拥有不同类型的纠缠（我们将其描述为纯局部、类 GHZ 和类 W 态），对冷却过程的恢复程度也不同。此外，在某些情况下，我们观察到算法会产生扰乱效应，该算法会在不遵循纠缠熵体积定律的状态下产生 Wigner-Dyson 纠缠谱统计。我们的工作强调了这样一个事实：仅凭纠缠谱的知识不足以确定其动态，从而证明了其作为表征工具的不完整性。此外，它还显示了局部性和非局部约束之间的微妙相互作用。
近100％份额的电力系统的鲁棒性...
摘要一些研究表明，未来的可持续电力系统主要基于可再生的生成和存储，对于当今的技术和成本是可行的。然而，最近的极端天气条件发作，可能与气候变化有关，对产生的一代投资组合是否足够强大，以确保在面对不良条件时发电和需求之间的适当平衡。为了解决这个问题，这项工作详细阐述了一种方法，旨在确定可以忍受可能发生的极端天气状况的可持续电力系统。首先，使用过去十年中的小时生产和需求数据，以及估计电力的新用途，构建了最坏情况的情况，包括存储容量和额外的光伏电源，这些功率是每小时满足需求的所需的。接下来，考虑了可能对LCOE产生重大影响的几个关键参数，并进行灵敏度分析以确定它们的实际影响，重要性和潜在趋势。然后将所提出的方法应用于西班牙系统。结果表明，在本文考虑的假设和条件下，可以设计一种脱碳电力系统，利用现有的可持续资产，通过以平均成本高于当前市场价格的平均成本可靠，满足了长期需求。
定向和加权代谢超图的鲁棒性和复杂性
摘要：代谢网络可能是最具挑战性和最重要的生物网络之一。他们的研究提供了有关生物学途径的工作方式以及特定生物体对环境或治疗的鲁棒性的见解。在这里，我们提出了一个有针对边缘的顶点重量作为代表代谢网络的新框架的定向超图。这种基于超级图的表示捕获了代谢物和反应之间的高阶相互作用，以及反应和化学计量权重的方向性，从而保留了所有必需信息。在此框架内，我们提出了通信性和搜索信息作为指标，以量化有向超图的鲁棒性和复杂性。我们探讨了网络方向对这些度量的含义，并通过将它们应用于小型大肠杆菌核心模型来说明了一个实践示例。此外，我们比较了30种不同模型的代谢模型的鲁棒性和复杂性，并连接结构和生物学特性。我们的发现表明抗生素耐药性与高结构鲁棒性有关，而复杂性可以区分真核和原核生物。
传感器对网络攻击的定量鲁棒性分析...
本文使用差异动态逻辑的形式主义，为对网络物理系统的有限传感器攻击进行定量分析。鉴于系统的前提和后结构，我们将两个定量安全性，定量的前进和后部安全性形式化，分别表达（1）该系统对指定后条件的最强后条件的强大程度，以及（2）指定的预先对系统的强度确保所需的最弱的预先条件，以确保系统的最弱点。我们介绍了两个概念，即前进和向后的鲁棒性，以将系统抗攻击的鲁棒性描述为安全性丧失。两个模拟距离分别表征了由传感器攻击引起的前向和向后安全损失程度的上限，以符合稳定性。我们通过将两个模拟距离作为差分动态逻辑的公式表达出来，并在现有工具支持的情况下证明公式。我们展示了需要避免碰撞的自动驾驶汽车的例子。
自动驾驶汽车轨迹预测鲁棒性研究
摘要 — 自动驾驶汽车依靠准确的轨迹预测来为与导航和防撞相关的决策过程提供信息。然而，目前的轨迹预测模型存在过度拟合的迹象，这可能导致不安全或次优的行为。为了应对这些挑战，本文提出了一个全面的框架，对文献中用于评估和提高轨迹预测模型鲁棒性的定义和策略进行分类和评估。这涉及对各种方法的详细探索，包括数据切片方法、扰动技术、模型架构更改和训练后调整。在文献中，我们看到了许多有前景的提高鲁棒性的方法，这对于安全可靠的自动驾驶是必不可少的。
测试同型加密分割模型LLMS的鲁棒性
摘要。时锁拼图是独特的加密原始图，它使用计算复杂性将信息保密在一段时间内保持秘密，此后安全性到期。不幸的是，在引入的二十五年之后，当前的时间锁定原料的分析技术没有提供合理的机制来构建多方加密原始的原始系统，这些密码原始的原始系统将到期的安全性用作建筑块。正如在同行评审的文献中重新指出的那样，当前对此问题的尝试缺乏合成性，完全一致的分析或功能。本文介绍了一个新的基于理论的复杂性框架和新的结构定理，以分析具有完整通用性和组成的定时原则（这是中央模块化协议设计工具）。该框架包括一个基于细粒度的复杂性的安全模型，我们称之为“剩余复杂性”，该模型可能会在定时原语上泄漏。我们针对多方计算协议的定义通过考虑细粒度的多项式电路深度来概括文献标准，以模拟可行时间到期的计算硬度。我们的组成理论依次又导致（细粒度）安全性降解，因为项目的组成。在我们的框架中，模拟器具有计算深度的多项式“预算”，在组成中，这些多项式相互作用。最后，我们通过典型的拍卖应用演示如何应用我们的框架和定理。在第一次，我们证明可以以完全一致的方式证明，具有虚假的假设 - 基于漏水，温和安全的组件的多方应用程序的属性。因此，这项工作显着地将可证明的密码学扩展到了独立的任意多项式安全性的世界，再到经常出现在实践中的小时域的领域，在实践中，组件的安全性到期，而较大的系统仍然安全。
评估量子卷积神经网络的准确性和对抗鲁棒性
摘要 — 机器学习可以推动技术进步，造福不同的应用领域。此外，随着量子计算的兴起，机器学习算法已开始在量子环境中实现；现在称为量子机器学习。有几种尝试在量子计算机中实现深度学习。然而，它们并没有完全成功。然后，发现了一种结合了附加量子卷积层的卷积神经网络 (CNN)，称为量子卷积神经网络 (QNN)。QNN 的性能优于经典 CNN。因此，QNN 可以实现比经典神经网络更好的准确度和损失值，并显示出它们对从其经典版本生成的对抗性示例的鲁棒性。这项工作旨在评估 QNN 与 CNN 相比的准确度、损失值和对抗鲁棒性。索引术语 — 量子卷积神经网络、量子神经网络、卷积神经网络