60、单服务器通信复杂度的线性下界研究

单服务器通信复杂度的线性下界研究

1. 主要技术贡献

本文有两个主要贡献,基于此可直接得出下界。
- 改进统计隐藏比特承诺方案通信复杂度下界 :近期有研究证明,从陷门置换族进行统计隐藏比特承诺方案的多项式保持全黑盒构造,其通信轮数为 $\Omega(n / \log n)$($n$ 为方案的安全参数),这也暗示了发送方通信比特数的下界。本文改进了该下界,证明了在从陷门置换族进行统计隐藏比特承诺方案的任何多项式保持全黑盒构造中,发送方在承诺阶段通信的比特数为 $\Omega(n)$,此下界与相关方案给出的上界渐近匹配。
- 提高统计隐藏承诺方案到单服务器 PIR 的归约效率 :改进了统计隐藏承诺方案到单服务器 PIR 的归约,使用了更优的提取器,基本能保留底层单服务器 PIR 协议的通信复杂度。

2. 预备知识
  • 符号定义
    • $\Pi_n$:表示 ${0, 1}^n$ 上的所有置换集合。
    • $U_n$:表示 ${0, 1}^n$ 上的均匀分布。
    • $x \leftarrow X$:表示从集合 $X$ 中按均匀分布选择元素的实验。
    • $x \leftarrow D$:表示从集合 $X$ 上的分布 $D$ 中选择元素的实验。
    • 最小熵:$H_{\infty}(D) = -\log(\max_x \Pr_D [x])$。
    • 统计距离:$SD(X, Y) = \frac{1}{2} \
内容概要:本文介绍了如何利用RocketMQ消息队列构建“边缘AI推理”赛题的弹性数据管道,涵盖消息轨迹、延迟消息、Pop消费模式等核心概念,并结合实际计算机竞赛场景,展示了在高丢包网络环境下实现可靠消息传输与处理的技术方案。通过自定义延迟级别、消息压缩切片、灰度消费等技巧,支持大规模AI图像上传、云端聚合、结果回传及全程审计。代码案例涉及边缘侧C++发送、Java消费者合并分片、Pop模式保障离线续传以及消息轨迹生成比赛报告,全面支撑高并发、低延迟、高可靠的竞赛需求。未来将融合MQTT接入、AI原生调度与绿色计算技术,进一步优化系统性能与能效。; 适合人群:具备一定分布式系统和消息中间件基础,参与或指导计算机类学科竞赛(如边缘计算、AI识别赛道)的研发人员、高校师生及技术教练;熟悉Java、Python、C++编程及相关SDK使用的开发者。; 使用场景及目标:①在高丢包、弱网环境下构建稳定的边缘AI数据通道;②实现AI任务的延迟调度、流量灰度、分片传输与结果追踪;③为竞赛提供可审计、可监控、可扩展的消息基础设施,确保公平性与实时性;④探索RocketMQ在智能制造、智慧城市等真实工业场景中的教学与应用落地。; 阅读建议:建议结合Kubernetes集群环境和实际竞赛平台进行代码实践,重点关注Pop模式、消息切片聚合、轨迹追踪等关键技术的实现细节,并关注RocketMQ 5.x新特性在AI与物联网场景下的演进方向。
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