18、密码学协议与可验证电子选举相关技术解析

密码学协议与可验证电子选举相关技术解析

1. 密码学协议中的证明与验证

在密码学协议里,Peggy 和 Vic 之间存在着特定的证明与验证流程。Peggy 会进行如下计算:
- 计算 (d = c - \tilde{d})
- 计算 (b = r - dx),(\tilde{b} = \tilde{r})
然后将 ((b, \tilde{b}, d, \tilde{d})) 发送给 Vic。Vic 仅在满足以下条件时才会接受:
- (c = d + \tilde{d})
- (a_1 = g^b y^d),(a_2 = h^b z^d)
- (\tilde{a}_1 = g^{\tilde{b}} \tilde{y}^{\tilde{d}}),(\tilde{a}_2 = h^{\tilde{b}} \tilde{z}^{\tilde{d}})

这个证明展示了 Σ - 证明的 OR 组合。Peggy 知晓见证值 (x),所以她清楚哪个情况为真,例如情况 1。她会将自己知晓见证值的情况 1 的证明与情况 2 的模拟证明相结合。这是因为 Vic 的挑战 (c) 被拆分为 (d) 和 (\tilde{d}) 两个组件,它们分别作为两种情况的挑战。Peggy 可以提前确定其中一个组件,进而模拟该情况的证明。

2. 非交互式知识证明

通过应用 Fiat - Shamir 启发式方法,公共硬币证明可以转换为非交互式证明。在交互式协议中,Vic 的任务是随机生成挑战并发送给证明者 Peggy,而现在 Peggy 自己承担了这个任务。她通过对自己的第一条消息和协议的公共输入参数应用抗碰撞哈希函数 (h : {0,

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战解决方案。
内容概要:本文介绍了一套基于YOLOv5的实时打架行为识别预警系统,旨在提升公共安全监控的智能化水平。系统通过四个核心模块实现完整功能:数据准备标注、YOLOv5模型训练、实时视频流识别以及PyQt5开发的可视化界面。利用公开或自定义采集的打架行为数据集,经过标注和数据增强后,使用YOLOv5进行训练,获得高精度检测模型(准确率超92%)。模型部署于实时摄像头视频流中,结合OpenCV实现行为检测即时预警,并通过PyQt5构建用户友好的图形界面,支持状态显示、报警提示等交互功能。系统具备低延迟(0.2秒内响应)、高准确性可扩展性,适用于多种公共场景的安全监控。 适合人群:具备Python编程基础、熟悉深度学习框架(如PyTorch)的高校学生、科研人员及从事计算机视觉、安防系统开发的工程师,尤其适合需要完成毕业设计或实际安防项目的从业者。 使用场景及目标:①应用于商场、校园、地铁站等人流密集场所,实现对打架行为的自动识别实时预警;②帮助开发者掌握从数据处理、模型训练到系统集成的全流程技术栈,理解YOLOv5在真实场景中的落地方法;③拓展至边缘设备部署、多行为识别等高级应用。 阅读建议:建议按照“数据→模型→识别→界面”的顺序逐步实践,配合提供的代码链接密码下载完整资源,边学边调,重点关注模型训练参数设置实时推理性能优化。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值