Hamming Ideals and Grobner Bases for ISD-like Syndrome Decoding
研究通过结合汉明重量约束和信息集解码范式,利用Groebner基技术解决综合症解码问题,提出了一种新的ISD-like解码策略。
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研究通过结合汉明重量约束和信息集解码范式,利用Groebner基技术解决综合症解码问题,提出了一种新的ISD-like解码策略。
本文介绍了一个自动化图论猜想-反驳-形式化-证明系统AutoGraphForge,通过生成、过滤和验证猜想来发现新的图论关系。
研究通过定义不对称深度探讨了平面图中的局部对称性问题,特别是IPR富勒烯的近镜像对称性,并证明了其在特定顶点数上的最大值。
为了解决VLA模型内部表示理解不足的问题,提出LAVLA框架进行潜在聚类分析,并引入基于交叉注意力的嵌入加权方法以优化特征表达。
本文针对知识图谱嵌入模型中负采样策略的局限性,提出PyKEEN-NSX框架,通过模块化设计支持静态、动态及模式感知的负采样方法。
研究通过结合汉明重量约束和信息集解码范式,利用Groebner基技术解决综合症解码问题,提出了一种新的ISD-like解码策略。
本文介绍了一个自动化图论猜想-反驳-形式化-证明系统AutoGraphForge,通过生成、过滤和验证猜想来发现新的图论关系。
研究通过定义不对称深度探讨了平面图中的局部对称性问题,特别是IPR富勒烯的近镜像对称性,并证明了其在特定顶点数上的最大值。
为了解决VLA模型内部表示理解不足的问题,提出LAVLA框架进行潜在聚类分析,并引入基于交叉注意力的嵌入加权方法以优化特征表达。
本文针对知识图谱嵌入模型中负采样策略的局限性,提出PyKEEN-NSX框架,通过模块化设计支持静态、动态及模式感知的负采样方法。