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,

液体化学品实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:液体化学品实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2550张图片 - 验证集:233张图片 - 测试集:82张图片 - 总计:2865张实际场景图片 分类类别: - 电池酸:常见的腐蚀液体,用于电池等设备。 - 漂白剂:强氧化液体,常用于清洁和消毒。 - 冷却剂:用于发动机或工业设备的散热液体。 - 燃料:如汽油、柴油等易燃液体。 - 液压燃料:用于液压系统的专用液体。 - 机油:润滑油,用于机械维护。 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:来源于真实环境图像,格式为JPEG/PNG,覆盖多种场景。 二、适用场景 工业安全检查: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割液体区域的AI模型,用于检测泄漏、溢出或不当存储,提升工作场所安全。 环境监测风险评估: 集成至环境监控系统,实时识别污染物液体,支持环境保护和风险预警。 制造业自动化: 在制造过程中监控液体使用和状态,实现质量控制和自动化管理。 学术研究创新: 支持计算机视觉和人工智能在工业应用中的研究,促进算法开发和论文发表。 教育培训: 可用于工程或安全培训课程,作为学习液体识别和处理的视觉资料。 三、数据集优势 精准标注高质量: 每个实例分割多边形经过严格验证,确保标注准确和一致,覆盖液体区域的细节。 类别丰富多样: 包含六种关键工业液体,涵盖不同质和风险,增强模型在多样场景下的识别能力。 真实场景数据: 图片来源于实际工业和环境设置,提供真实世界的挑战,提升模型的实用和鲁棒。 任务适配强: 标注兼容YOLO等主流框架,便于快速集成和训练,支持实例分割及相关任务。 应用价值突出: 专注于工业安全和环境健康,为自动检测系统提供可靠数据,助力智能监控解决方案
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