174 papers
Dit artikel introduceert 'reconstruction advantage' als een unificerend risicometriek dat de beperkingen van bestaande methoden overbrugt, waardoor nauwkeurigere ruis-calibratie en systematische auditing van differentieel privacy mogelijk worden.
Het paper introduceert STAMP, een nieuw raamwerk voor tekstprivacy dat een verbeterde afweging tussen privacy en bruikbaarheid bereikt door privacybudgetten selectief toe te wijzen aan tokens op basis van hun taakrelevantie en gevoeligheid, en gebruik te maken van een polair mechanisme dat alleen de richting van token-embeddings perturbeert om de semantische structuur te behouden.
Dit artikel introduceert HyGAMP, een hybride framework dat sterke en zwakke afhankelijkheden in grafische modellen partitioneert om de complexiteit van boodschappenpassage-algoritmen te verminderen door zwakke koppelingen via de centrale limietstelling te benaderen, waardoor een efficiëntere afweging tussen prestaties en complexiteit mogelijk wordt.
Deze paper toont aan dat in een Bayesiaans teambeslissingsmodel met gelijke stemmen en een fusiecentrum sociale learning nutteloos is en dat optimale prestaties worden bereikt wanneer alle voorafgaande beslissingen worden genegeerd, waardoor geheime stemmen de beste strategie vormen.
Het onderzoek toont aan dat het voor de laatste agent in een sequentiële besluitvormingsketen optimaal is wanneer eerdere agenten onnauwkeurige a priori-kansen hanteren, omdat ze hierdoor een afweging maken tussen het nemen van het juiste besluit en het leveren van maximale informatie voor latere agenten.
Dit artikel bewijst dat een brede klasse van toestanden, waaronder gewiste en vol-rang toestanden, onmogelijk kan worden gebruikt voor het heraldisch exact distilleren van een eenrichtingsgeheime sleutel of verstrengeling, wat een extreme kloof aantoont tussen deze exacte methode en de meer gebruikelijke benaderende distillatie.
Dit artikel generaliseert een resultaat van Ziv en Merhav over de universele schatting van de specifieke kruisentropie voor Markov-maatstaven naar een bredere klasse van ontkoppelde maatstaven, waaronder g-maatstaven en evenwichtsmaatstaven uit de statistische mechanica.
Dit artikel onderzoekt het potentieel van generatieve diffusiemodellen (GDM) voor massieve MIMO-communicatiesystemen, met name door een overzicht te geven van de technologie, recente vooruitgang en een case study voor kanaalschatting, terwijl het ook toekomstige uitdagingen en onderzoeksdirections identificeert.
Dit artikel introduceert een discreet wiskundig raamwerk met grofkorrelige partities en categorische unificatie om informatieverlies bij coarse-grained evaluaties in ethisch gevoelige AI-systemen te kwantificeren en te optimaliseren.
Dit artikel onderzoekt een energie-efficiëntie-optimalisatie voor continu apertuurarray (CAPA)-gebaseerde multi-groep multicastcommunicatie door een integraalgebaseerd beamformingontwerp te formuleren en op te lossen met Dinkelbach's methode en een blokcoördinatenafdalingsalgoritme, waarbij wordt aangetoond dat CAPA de energie-efficiëntie aanzienlijk verbetert ten opzichte van conventionele discrete arrays, hoewel grotere aperturen en bredere gebruikersverdelingen specifieke uitdagingen met zich meebrengen.
Dit artikel legt de theoretische basis voor het oplossen van de axiaal-symmetrische Navier-Stokes-vergelijkingen in een cilindrische topologie door een volledige basis van Beltrami- en anti-Beltrami-vormen te construeren, die als fundament zullen dienen voor een toekomstig optimalisatie-algoritme op basis van Physics Informed Neural Networks.
Dit artikel presenteert en bewijst de optimaliteit van nieuwe gecodeerde verdelingsalgoritmen voor ringnetwerken die zowel voor 'all-gather' als 'all-to-all' scenario's de communicatielast efficiënt minimaliseren door gebruik te maken van redundante berekening en de ringtopologie, waarbij de zendafstand een multiplicatieve en de redundante berekening een additieve verbetering biedt.
Dit paper introduceert xBound, het eerste theoretische kader voor het berekenen van bewezen ondergrenzen voor join-groottes, dat het kritieke probleem van onderestimatie in database-optimizers aanpakt en in Microsoft Fabric Data Warehouse aanzienlijke prestatieverbeteringen oplevert.
Dit artikel introduceert en analyseert twee online conformale voorspellingsalgoritmen die driftdetectie gebruiken om optimale training-voorwaardelijke regret te bereiken bij niet-stationaire datastromen, afhankelijk van of de niet-conformiteitscores vooraf zijn getraind of online worden aangepast.
Dit artikel onderzoekt een nieuwe familie van geometrische foutcorrectiecodes voor analoge in-memory computing op kruisbalken, waarbij een geometrische analyse wordt ontwikkeld om de m-hoogteprofielen van deze codes te karakteriseren voor het hanteren van meerdere uitschieters.
Dit artikel introduceert het Dictionary Based Pattern Entropy (DPE)-kader, dat causaliteit in symbolische tijdsreeksen onthult door de richting te bepalen waarin de kandidaat-oorzaak de meest compacte en deterministische patronen genereert die de variabiliteit van het effect minimaliseren.
Deze paper introduceert een verbeterde een-slag analyse voor kwantume privacyversterking door een nieuwe klasse van gladde entropieën te definiëren, wat leidt tot een strakke leftover hash-lemma en een optimale tweede-orde asymptotische expansie die de bestaande resultaten significant verbetert.
Dit artikel biedt volledige axiomatische beschrijvingen van Kullback-Leibler- en Rényi-divergenties binnen een categorisch raamwerk, waarbij deze divergenties worden geanalyseerd als kwantitatieve verrijkingen van categorieën van stochastische matrices onder zowel de Kronecker-product- als de direct-sum-monoidale structuren.
Dit artikel presenteert een hybride aanpak die theoretische modellering en empirische benchmarking combineert om de optimale verdeling van hardwarebronnen voor Prefill-Decode-disaggregatie in LLM-inferentie te bepalen, waarbij rekening wordt gehouden met SLO's en request-karakteristieken.
Dit artikel presenteert een directe, op meetkunde gebaseerde set-membership-methode voor het lokaliseren van een punt in op basis van afstandsmetingen met onbekende maar begrenste fouten, waarbij het niet-convexe verzameling van mogelijke locaties wordt benaderd door efficiënte convex-optimalisatietechnieken om gegarandeerde uitwendige omhullende vormen (zoals een doos of ellipsoïde) te berekenen.