11、随机预言模型中的不可观察性与可提取承诺方案

随机预言模型中的不可观察性与可提取承诺方案

在密码学的研究中,随机预言模型下的不可观察性以及可提取承诺方案是非常重要的概念,它们对于设计安全的加密协议和系统具有关键作用。

随机预言模型中的不可观察性

在随机预言模型中,我们考虑两个情况:$P O(M)$和$B$。设$\pi_{P O(M)} = (com_i, ch_i, resp_i) {1\leq i\leq r}$和$\pi_B = (com’_i, ch’_i, resp’_i) {1\leq i\leq r}$。我们断言,在这两种情况下,如果区分器向$O(M)$发起查询$q$,那么$q$属于$(Query_{P O(M)}{(com_1, \cdots, com_r, i, ch_i, resp_i) : 1 \leq i \leq r})$(或者$q$属于$(Query_B{(com’ 1, \cdots, com’_r, i, ch’_i, resp’_i)}$)的概率是可忽略的。为了证明这个断言,我们分以下两种情况进行讨论:
- 情况1:$P O(M)$ :不失一般性,设$q$等于$(com_1, \cdots, com_r, i, ch, resp)$,其中$i \in {1, \cdots, r}$。由于$q \in (Query
{P O(M)}{(com_1, \cdots, com_r, i, ch_i, resp_i) : 1 \leq i \leq r})$,那么$(com_i, ch, resp)$应该是一个可接受的转录(因为诚实的证明者遵循协议,所以其所有查询都对应于可接受的转录)。此时我们有两个可接受的转录$(com_i,

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全。 能源公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新发展。 专业培训教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒。 任务适配强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特分析及卡尔曼滤波算法的设计实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效。同时,该研究属于更广泛的信号处理状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模滤波参数调优对估计能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线系统中的应用。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一个针对电力系统连锁故障传播路径的N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,旨在提升电力系统在复杂故障条件下的安全稳定。该模型结合了多阶段动态响应双层优化架构,能够有效模拟连锁故障的传播过程,并通过优化算法筛选出关键故障场景,进而支撑系统风险评估预防控制策略制定。文中提供了基于Matlab的代码实现,便于科研人员复现顶级EI期刊研究成果,深入理解电力系统可靠分析的核心算法建模方法。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文复现创新研究的用户。; 使用场景及目标:①复现电力系统连锁故障分析领域的顶级EI论文模型;②开展N-k故障场景筛选、多阶段优化建模、双层规划算法设计等相关课题研究;③提升在电力系统可靠、韧评估预防控制方面的科研能力。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注双层优化结构故障传播路径建模的实现细节,同时参考文中提及的YALMIP工具包和网盘资源进行实践调试,以加深对算法逻辑工程应用的理解。
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