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,

农业作物成熟度实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:农业作物成熟度实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:563张图片 验证集:161张图片 测试集:80张图片 总计:804张图片 • 训练集:563张图片 • 验证集:161张图片 • 测试集:80张图片 • 总计:804张图片 • 分类类别: bfullyripened: b类作物完全成熟状态 bgreen: b类作物绿色未成熟状态 bhalfripened: b类作物半成熟状态 lfullyripened: l类作物完全成熟状态 lgreen: l类作物绿色未成熟状态 lhalfripened: l类作物半成熟状态 • bfullyripened: b类作物完全成熟状态 • bgreen: b类作物绿色未成熟状态 • bhalfripened: b类作物半成熟状态 • lfullyripened: l类作物完全成熟状态 • lgreen: l类作物绿色未成熟状态 • lhalfripened: l类作物半成熟状态 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割多边形点标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于农业图像数据库,细节清晰,适用于模型训练。 二、适用场景 • 农业AI监测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别作物部分并分类成熟度的AI模型,辅助农民进行精准农业管理。 • 精准农业应用研发:集成至农业智能平台,提供实时作物状态识别功能,优化灌溉、施肥和收获时间。 • 学术研究创新:支持农业科学人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习作物识别和成熟度评估的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注多样:每张图片均经过精确标注,确保实例分割边界准确,类别分类正确。涵盖两种作物类型(b和l)和三种成熟度状态(完全成熟、绿色未成熟、半成熟),具有高度多样,提升模型泛化能力。 • 任务适配强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接加载使用,支持实例分割任务,并可扩展到其他计算机视觉任务。 • 农业价值突出:专注于作物成熟度检测,为智能农业、自动化收获和作物健康监测提供关键数据支持,具有重要的实际应用价值。
本资源包提供了针对STM32F103C8微控制器的MPU6050加速度计和陀螺仪的软件I2C驱动程序。通过集成数字运动处理(DMP)技术,能够实现高精度的姿态解算,适用于需要实时感知设备方向和动作的应用场景。此驱动还支持OLED显示屏,直接在设备上展示姿态信息,如俯仰、滚转和偏航角度,非常适合飞行器、机器人或是任何需要姿态监测的项目。 主要特点 软件I2C实现:无需专用的硬件I2C接口,适用于资源有限的STM32F103C8开发板。 DMP姿态解算:利用MPU6050内置的DMP,提供准确的姿态估计。 OLED显示集成:可以直接在OLED屏幕上显示加速度和角速度等姿态数据,便于实时监控。 兼容说明:已验证匿名地面站通信协议6.0版本兼容,特别适合V6.56版本的地面站软件配合使用。 示例代码:包含完整的演示代码,方便用户快速上手并进行二次开发。 使用指南 环境配置:确保你的开发环境支持STM32F103C8,推荐使用STM32CubeIDE或Keil uVision等IDE。 库文件导入:将提供的源码文件夹导入到你的工程中。 配置I2C和OLED:根据你具体的硬件连接调整I2C引脚配置及OLED初始化设置。 连接MPU6050:按照电路图正确连接MPU6050传感器至STM32F103C8的I2C线路上。 编译调试:编译项目,并通过ST-LINK或其他编程器将固件烧录到STM32F103C8。 测试应用:运行程序,观察OLED屏幕上的姿态数据显示,可通过匿名地面站软件进行远程监控(需符合通信协议)。
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