CSP_202206-2_寻宝！大冒险 题目链接 思路 相当于判断两个有限集合AB之间是不是满射和单射，只需要保证以下两点 A和B元素个数相等 A中每个元素都能通过映射\(\psi\)到B中一个元素，且\(\psi(a_1)=\psi(a_2) \iff a_1 = a_2\) 坑 输入的矩阵格式和我们平常看到的坐标系，xy轴是反过来的
BCS方程可用于描述单满壳原子核的基态，这个笔记总结BCS方程的构成和特征，并展示BCS方程数值解的算法，讨论算法中的收敛性问题。 最近实验学家测量了\({}^{136}\rm Xe\)的价质子在不同轨道上的占据数，所以我借此做了实例演示，在唯象的单极对力哈密顿量下解BCS方程，与最新的实验数据相比较
风险并不是所有人都能轻松看到，信贷公司同样如此。 8月4日下午15：00，顶象研发总监就评分卡模型展开分享，详细介绍了评分卡模型的原理、评分卡模型的构建过程、评分卡模型的开发投产以及顶象的评分卡模型实践。 评分卡模型原理 通常来说，我们把贷款分为抵押贷款和信用贷款。抵押贷款顾名
记录阅读论文的笔记。 摘要 总结： （1）CRYPTO 2019:The Communication Complexity of Threshold Private Set Intersection-2019：解读提出任何阈值PSI得通信复杂度为\(\Omega(T)\)；基于FHE的两方阈值PSI通信复杂度为\(O(T)\)，但计算消耗很大么；基于GC的了；两方阈值PSI得通信复杂度为\(O(
数据安全与隐私计算峰会-安全求交集在隐私计算中的发展和应用：学习 PSI是安全多方计算中发展较为成熟的技术。 定义 （1）Alice获取到交集 思考一下：对于两方来说，是一方获取交集？还是两方都获取交集？ （2）可证明安全：证明Alice不能获取除了交集以外的信息 功能分类 两方半诚实 （1）只获得交
作者：珊竹 加入隐私计算交流群，和作者一起学习：SecretFlow01 01、The Problem of Private Set Intersection PSI 全称为 Private Set Intersection，直观的翻译名字为“隐私求交”。从场景来看，隐私求交： 有许多个参与方，每个参与方持有各自的隐私数据 希望通过协议求到所有数据的交集
会议笔记。 隐私计算框架“隐语”及其最新实用实践 总结 1、隐私计算很重要 2、介绍主要基础技术：TEE、MPC、DP、FL 3、隐语的安全性，在去中心化、集中式和联合计算模式下是安全的。 4、通用隐私计算框架“隐语”介绍及最新应用实践：https://www.bilibili.com/vid
Theoretically we only directly have that mixture of separable state is separable state, and can say nothing about mixture of entangled state. We can have an example that mixture of entangled state to be separable state. The state set can be visualized as
搜刮来的测试数据： 1001 102938102922382938 2222222 12321 142857142856 99898 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef pair<string,int> PSI; bool cmp(PSI x,PSI y){ return stol(x.first)>stol(y.first); } int main(){ int T; cin>>
技术背景 二次量子化是量子化学（Quantum Chemistry）/量子计算化学（Quantum Computational Chemistry）中常用的一个模型，可以用于计算电子分布的本征能量和本征波函数。有一部分的物理学教材会认为二次量子化的这个叫法不大妥当，因为其本质是一种独立的正则变换，所以应该被称为第一种量子
本文主要汇总一些常用于机器学习的评估指标，针对每个指标由浅入深，从”一句话解释“、定义及公式、计算/绘制步骤等方面一一总结。这些指标本身可用于很多业务场景，但因为我从事风控行业，本文涉及的例子都是风控的案例，重点介绍这些指标如何评估风控模型的效果。 1. 混淆矩阵 一句话
DRUCK德鲁克DPI620G-IS-FF多功能校准仪维修DPI620G-IS-L GE Druck DPI620G-IS Genii本安型多功能校准器是一款易于使用，坚固且高度的多功能仪器，用于校准和维护过程仪表。DPI620G-IS多功能校准器能为大多数类型的过程仪表（包括变送器，传感器，仪表/指示器，开关，接近检测器，计数器，热电阻，热
1.证明命题 11.2。 要证 Q R p QR_pQR p 在乘法上成群，验证 Q R p QR_pQR p 在群公理上是否成立即可。 封闭性： 由命题 11.3 和 Q R p QR_pQR p 的定义我们可以得知 QR*QR = QR (mod p)，那么显然乘法是封闭的。 结合律继承 Z p ∗ Z_p^*Z p ∗ 的
本文是NeurIPS 2021 论文 “Detecting Anomalous Event Sequences with Temporal Point Processes” 的笔记 本文需要用到点过程的一些基本性质，建议先去看看这篇文章： 点过程及其性质介绍（Point Processes） Detecting Anomalous Event Sequences with Temporal Point Processe
目录 一、问题说明： 二、基础知识： 1、OPRF：不经意伪随机函数 2、OPPRF 3、Zero-Sharing 三、Multi-party PSI 一、问题说明： Alice拥有数据X，Bob拥有数据Y，Charlic拥有数据Y，相求X，Y，Z的交集，三方除了交集外的信息不可知。 二、基础知识： 1、OPRF：不经意伪随机函数 论文导读 Al
二次型 令\(V\)是交换环\(K\)上的模，如果函数\(Q: V \to K\)满足 对任意\(a\in K, v \in V\)，都有\(Q(ax) = a^2 Q(x)\) \(Q(x+y) - Q(x) - Q(y)\)是双线性形式。 那么\((V,Q)\)就称为\(K\)上的二次型。本章中，我们设\(K\)为特征不为2的域，因此我们可以定义两个向量\(x,y \in V\)的
PHI or PSI: 2 flavours of error propagation models In order to be able to write a Kalman filter for your INS, you have to derive a linear error propagation model for your navigation system. In the existing literature, such error propagation models are bro
先来说下常用算符的定义. 半正定算符: \(\lang\psi|A|\psi\rang \geq 0\) 正定算符: \(\lang\psi|A|\psi\rang > 0\) 厄米算符: \(A=A^\dagger\), 特征值是实数. 幺正算符(酉算符): \(A^\dagger=A^{-1}, 即 AA^\dagger=I\) 正规算符: \(AA^\dagger=A^\dagger A\), 充要条件是可
矩阵的迹 定义 \(A\)的迹定义为它的对角元素之和，即 tr\((A)\equiv \sum_iA_{ii}\) 迹的性质 如果\(A\)和\(B\)是两个线性算子，\(z\) 是任意复数， 迹的循环性质 tr\((AB)\) = tr\((BA).\) 迹的线性性质 tr\((A+B)\) = tr\((A)\) + tr\((B)\) tr\((zA)=z\)tr\((A)\) 重要结论
1. 狄拉克符号 1.1 基矢 \(|0 \rang = \binom{1}{0}\) \(|1\rang = \binom{0}{1}\) \(\lang 0| = (1~0)\) \(\lang 1| = (0~1)\) 1.2 态矢 \(| \psi \rangle = a|0\rangle + b|1\rangle\) \(\lang \psi| = |\psi \rang ^{\dagger} = \Big( \left(|\psi \
1. 狄拉克符号 1.1 基矢 \(|0 \rang = \binom{1}{0}\) \(|1\rang = \binom{0}{1}\) \(\lang 0| = (1~0)\) \(\lang 1| = (0~1)\) 1.2 态矢 \(| \psi \rangle = a|0\rangle + b|1\rangle\) \(\lang \psi| = |\psi \rang ^{\dagger} = \Big( \left(|\psi \
最近开始调研同态加密实现的PSI，回顾了一下基于RSA的PSI方式，见文章 https://eprint.iacr.org/2009/491.pdfzzi 按自己的理解实现了一个python的RSA隐私求交的流程 流程基本按下图实现： 为了理解中间“盲化”和哈希的过程，所以没有用现成的RSA加解密方案 而是用gmpy2 库的加速模
目录概主要内容如何扩展?实验细节 Martins P., Marinho Z. and Martins A. \(\infty\)-former: Infinite Memory Transformer. arXiv preprint arXiv:2109.00301, 2021. 概 在transformer中引入一种长期记忆机制. 主要内容 假设\(X \in \mathbb{R}^{L \times d}\), 即每一行\(x_
极限与余极限 极限与余极限的概念是反向极限和正向极限概念的扩展。设\(\mathcal{I}\)是指标范畴，\(i \to A_i\)是\(\mathcal{I} \to \mathcal{C}\)的函子，\(A_i\)的极限\(L = \lim A_i\)是满足如下条件的对象：设\(i<j\) 对任意\(\phi_{ij}: A_j \to A_i\)，都存在\(\psi_i: L \to A_i
目录概主要内容方法损失函数的转换一个例子 Hyv"{a}rinen A. Estimation of Non-Normalized Statistical Models by Score Matching. Journal of Machine Learning Research, 2005. 概 我们常常会建模如下的概率模型: \[p(\xi;\theta) = \frac{1}{Z(\theta)} q(\xi; \theta). \]
