10、自适应简洁混淆随机访问机:数据库委托的新途径

自适应简洁混淆随机访问机:数据库委托的新途径

1. 并发独立工作与替代方案

在构建自适应位置累加器时,存在一种潜在的替代方案,即基于Hubáček和Wichs或Okamoto等人提出的“某处统计绑定(SSB)”哈希。SSB哈希与位置累加器有相似之处,它允许在一个隐藏位置 $L^*$ 实现统计绑定。然而,事实证明,仅靠SSB哈希并不足以实现位置累加器,即使在非自适应情况下也是如此。

Ananth等人在并发独立的工作中,给出了SSB的更强定义,该定义能够满足位置累加器的需求,并证明了一个已知的构造满足这一更强性质。他们的归约可以通过猜测 $L^*$ 来实现自适应,但代价是归约的获胜概率会按与数据库大小成比例的因子降低。总体而言,他们的构造使用的假设比我们的稍强(DDH vs. 离散对数),且安全归约效率略低于我们的方案。

2. 基本定义
  • RAM程序 :RAM $M$ 被定义为一个四元组 $(\Sigma, Q, Y, C)$,其中 $\Sigma$ 是内存符号集,$Q$ 是可能的局部状态集,$Y$ 是输出空间,$C$ 是转移函数。
  • 内存配置 :字母表 $\Sigma$ 上的内存配置是一个函数 $s: N \to \Sigma \cup {\epsilon}$,其中 $\epsilon$ 表示空内存单元的内容。$|s| 0$ 表示非空内存单元的数量,$|s| {\infty}$ 表示非空内存单元的最大地址,我们称之为内存配置的长度。内存配置 $s$ 可以用大小为 $O(|s| 0)$ 的数据结构(如平衡二叉树)实现,支
纸张与塑料实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:纸张与塑料实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:5304张图片 验证集:440张图片 总计:5744张图片 • 训练集:5304张图片 • 验证集:440张图片 • 总计:5744张图片 • 分类类别: 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 纸张(paper):常见的可回收材料,广泛用于包装和日常用品。 • 塑料(plastic):合成聚合物材料,在垃圾处理和回收中需准确识别。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片数据来源于相关领域,标注精确,支持模型训练。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确分割纸张和塑料物体的AI模型,用于智能垃圾桶、回收设施或环境监测系统。 • 环境监测与保护应用:集成至环保监控平台,实时检测和分类垃圾,促进垃圾分类、回收和可持续发展。 • 学术研究与创新:支持计算视觉与环保领域的交叉研究,为垃圾识别和材料分类提供数据基础,推动AI在环境科学中的应用。 • 工业自动化与物流:在制造业或物流环节中,用于自动化检测和分类材料,提升生产效率和资源管理。 三、数据集优势 • 精准标注与实用性:每张图片均经过仔细标注,实例分割边界精确,确保模型能够学习纸张和塑料的细粒度特征。 • 数据多样性:涵盖多种场景和条件,提升模型在不同环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于实例分割模型训练,并支持扩展至其他视觉任务。 • 应用价值突出:专注于可回收材料检测,为垃圾管理、环保政策和自动化系统提供可靠数据支撑,助力绿色科技发展。
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