ZKP ZKP是一种实用的零知识证明系统，可提供任意计算的小型且计算效率高的零知识证明。 该系统使我们能够以廉价，快速的验证时间构造简洁的非交互式证明。 下图描述了证明生成系统的拓扑。 编译阶段 程序建设 受信任的设置 证明生成 证明验证 程序建设 程序构建是由其他库开发的，这些库发出标准的JSON协议，该协议描述了门的功能组成，这些门计算加法，乘法和带线运算。 该库可以简单地使用任何其他编译器或库来发出JSON作为其交换格式。 包提供了电路构造语言的参考库。 受信任的设置 可以从命令行运行受信任的设置。 这将生成为特定电路设置所需的一次参数。 设置参数可以随后销毁，也可以在Shamir秘密共享配置中分发。 Shamir共享允许一个n-of-m的设置，其中至少n个参与者必须组合其秘密部分以重建受信任的设置。 zkp setup --prover Groth16 --input

Handbook of Knowledge Representation知识表示手册，完整版（1035页），2008年第一版 豆瓣简介：https://book.douban.com/subject/3138327/

Toprovidemoreaccurate,diverse,andexplainablerecommendation, it is compulsory to go beyond modeling user-item interactions andtakesideinformationintoaccount.Traditionalmethodslike factorizationmachine(FM)castitasasupervisedlearningproblem, whichassumeseachinteractionasanindependentinstancewith side information encoded. Due to the overlook of the relations amonginstancesoritems(e.g., thedirectorofamovieisalsoan actorofanothermovie),thesemethodsareinsufficienttodistillthe collaborativesignalfromthecollectivebehaviorsofusers.

一种用于关系三重提取的级联二进制标记框架 该存储库包含该论文的源代码和数据集：一种用于关系三重提取的新颖级联二进制标记框架。，，，袁田，。 ACL2020。 概述 提出的CasRel框架的核心是全新的观点，即我们将关系建模为将主体映射到对象的函数，而不是将关系视为实体对上的离散标签。更确切地说，我们不是学习关系分类器f（s，o）-> r，而是学习特定于关系的标记f_ {r}（s）-> o，每个标记都可以识别给定主题下的可能对象。一个特定的关系。在这种框架下，关系三重提取是一个分为两个步骤的过程：首先，我们确定句子中所有可能的主语；然后针对每个主题，我们应用特定于关系的标记器来同时识别所有可能的关系和相应的对象。 要求 此仓库已在Python 3.7和Keras 2.2.4上进行了测试。主要要求是： tqdm 编解码器 凯拉斯伯特= 0.80.0 tensorflow-gpu = 1.

这篇文章利用知识蒸馏方式对PSPNet进行了模型压缩，包含传统logits蒸馏和logits与特征混合蒸馏两种方式。 Teacher：PSPNet model of ResNet18 backbone Student： PSPNet model of ResNet50 backbone. Dataset: PASCAL-VOC2012

信息安全_数据安全_Zero-knowledge_proofs_(ZKP)：Priv 安全测试 安全分析 移动安全 业务安全 安全实践

超级备忘录助手 它是什么？ 您的提供强大的功能： 您要增量阅读PDF文件吗？ Chrome或Firefox可以更方便地导入Web文章吗？ 您需要LaTeX来显示科学公式吗？ 还是要从字典中快速查找单词定义？ 现在，您可以直接在SuperMemo中完成所有这些以及更多操作。 ！ 它能做什么 ？ SuperMemo本身可以做的几乎所有事情： 创建新元素（主题，项目等）， 更改显示的内容（html，图像等） 导航到新元素， 浏览知识树， 查看，重新安排，取消或删除元素， 等等。 插件使用这些功能来扩展SuperMemo的新功能（PDF增量读取，LaTeX，字典等）。 它是如何工作的 ？ SMA就像SuperMemo的中枢神经系统的芯片一样。 它监视其内部状态，并利用程序的强大代码库来公开其主要功能。 然后通过开发人员可以用来构建插件的API公开它们。 简而言之，S

Learning Question Answering over QA Corpora and Knowledge Base

KG Refinement by Knowledge Intensive Crowdsourcing-林欣.pdf

布雷特·克罗姆坎普 (Brett Kromkamp) 的 TopicDB TopicDB 是一个基于主题图的图库（使用进行持久化）。 主题图提供了一种描述抽象概念和现实世界（信息）资源之间复杂关系的方法。 带有主题、关联和事件的主题地图 要更深入地介绍主题地图，我建议阅读 MSDN 上关于主题地图的优秀介绍性文章：。 话虽如此，虽然 TopicDB 的灵感来自主题地图范式，但它不是（也永远不会） 数据模型标准的实现。 TopicDB 旨在供其他 Python 应用程序使用，并且不向 API 提供自己的用户界面。 目前正在积极开发中，将为 TopicDB 提供一个完整的基于 Web 的用户界面。 为什么？ 我构建（故事）世界和知识管理系统。 TopicDB 在这两项工作中都发挥着至关重要的作用。 功能支持 待办的 安装 TopicDB 正式支持 Python 3.6-3.9。 要安装