参考文献： [MS18] Micciancio D, Sorrell J. Ring packing and amortized FHEW bootstrapping. ICALP 2018: 100:1-100:14.[GPV23] Guimarães A, Pereira H V L, Van Leeuwen B. Amortized bootstrapping revisited: Sim

参考文献： [CGGI17] Chillotti I, Gama N, Georgieva M, et al. Faster packed homomorphic operations and efficient circuit bootstrapping for TFHE. ASIACRYPT 2017 (1): 377-408.[CDKS21] Chen H, Dai W, Kim M, e

我们可以使用以下这六个标准，旨在全面分类视觉语言 (VL) 研究： 学习范式： 该标准区分模型的训练方式。 特定任务学习是一种传统方法，其中模型从头开始针对特定任务（例如视觉问答）进行训练。这种方法很简单，但可能无法很好地泛化到其他任务。端到端预训练涉及在特定任务上微调模型之前，先在大型图像文本数据集上对其进行训练。这利用了从大型数据集中学到的知识，通常会带来更好的性能。基于冻结 LLM 的方

EcoBoost: Efficient Bootstrapping for Confidential Transactions 设计了一种被称为EcoBoost的新方法，以提高支持机密交易的区块链的引导效率。具体来说，利用随机抽样来验证高概率保密交易的正确性。因此，与事务数量相比**，验证开销是次线性的**(与当前解决方案中的线性相比)。实验结果表明，如果比特币实现保密交易，EcoBoost可以

场景：检测自然环境中的行人 识别：就是对物体进行分类 检测：就是回答是否有人 流程->检测->识别 思想： 大多数检测算法的核心思想是把图像拆分成很多小的块，然后将每个图像块分类为包含行人或者不包含行人两类 算法步骤为 Hog特征+SVM 检测是否有行人 步骤： 1.建立包含行人的一个图像数据库。这将作为我们的正数据样本 2.建立不包含行人的一个图像数据库。这将作为我们的负数据样本. 3.在

参考文献： [GHS12] Gentry C, Halevi S, Smart N P. Better bootstrapping in fully homomorphic encryption[C]//International Workshop on Public Key Cryptography. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

参考文献： [AP13] Alperin-Sheriff J, Peikert C. Practical bootstrapping in quasilinear time[C]//Annual Cryptology Conference. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013: 1-20.[MS18] Micciancio D

无论你任何时候编辑configure.in,你必须重新运行aclocal,即使是你加一个引用到一个新宏。你也必须通过运行autoconf重建configure；config.h通过运行autoheader重建，即使你加一个新的AC_DEFINE；或者automake增加一个新的AC_SUBSTs到makefile.in的变量。如果你编辑一个makefile.am文件，你必须重新运行au

自助法（bootstrapping）划分数据集 一、前戏 Bootstrap方法是非常有用的一种统计学上的估计方法，是斯坦福统计系的教授Bradley Efron（我曾有幸去教授办公室约谈了一次）在总结、归纳前人研究成果的基础上提出一种新的非参数统计方法。Bootstrap是一类非参数Monte Carlo方法,其实质是对观测信息进行再抽样，进而对总体的分布特性进行统计推断。 因为该

本文设计了一个 Byzantine-robust （能够抵御投毒攻击） 的联邦学习框架。在此 Fed 框架中，每一轮梯度聚合前，server 端 会先计算 global模型在 root dataset（server额外收集的干净的数据集，大小为100即可）上的梯度，然后通过计算该梯度和各 client 上传的梯度的 角度获取 TS（信任分数），并进行幅值的缩放，有效地降低了 上传投毒梯度的 cli