論文の概要: Presentations of Racks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08401v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 13:45:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:44:26.362397
• Title: Presentations of Racks
• Title（参考訳）: ラックのプレゼンテーション
• Authors: Selçuk Kayacan,
• Abstract要約: ラック上に定義された暗号プロトコルが提案されている。 本稿では,ラック上に定義された暗号プロトコルについて述べる。 提案プロトコルの長所と短所について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Presentations of racks is studied and a cryptographic protocol defined on racks is proposed.
• Abstract（参考訳）: ラックの提示について検討し,ラック上に定義された暗号プロトコルを提案する。

関連論文リスト

• Cryptographic Keywords in NVD: Statistics and Visualization [0.0]
  暗号キーワードを使用し、National Vulnerability Databaseに公開された脆弱性を分析するための予備的な試みが紹介されている。 ベーシックな統計と可視化が論文に含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T20:06:53Z)
• MemorySeg: Online LiDAR Semantic Segmentation with a Latent Memory [43.47217183838879]
  本稿では,LiDAR点雲の時間的シーケンスのセマンティックセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。 過去の情報を保存、更新、検索するために、メモリネットワークを使用します。 我々のフレームワークには、点雲の近傍で予測変動を罰する正規化器も含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T19:18:34Z)
• Revocable Anonymous Credentials from Attribute-Based Encryption [0.0]
  本稿では,Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryptionを利用した認証プロトコルを提案する。 このプロトコルは、アキュムレータによる述語と取り消しの匿名の証明をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-13T15:45:23Z)
• ProposalContrast: Unsupervised Pre-training for LiDAR-based 3D Object Detection [114.54835359657707]
  ProposalContrastは、教師なしのポイントクラウド事前トレーニングフレームワークである。 地域提案と対比することで、堅牢な3D表現を学習する。 ProposalContrastは様々な3D検出器で検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-26T04:45:49Z)
• ProposalCLIP: Unsupervised Open-Category Object Proposal Generation via Exploiting CLIP Cues [49.88590455664064]
  ProposalCLIPはアノテーションなしでさまざまなオブジェクトカテゴリの提案を予測できる。 提案CLIPはまた、教師なしオブジェクト検出のような下流タスクの利点を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T01:51:35Z)
• Comprehensive Studies for Arbitrary-shape Scene Text Detection [78.50639779134944]
  ボトムアップに基づくシーンテキスト検出のための統合フレームワークを提案する。 統一されたフレームワークの下では、非コアモジュールの一貫性のある設定が保証されます。 包括的調査と精巧な分析により、以前のモデルの利点と欠点を明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-25T13:18:55Z)
• A Brief Survey on Deep Learning Based Data Hiding, Steganography and Watermarking [98.1953404873897]
  既存の文献を簡潔かつ包括的にレビューし,3つのメタアーキテクチャを概説する。 そこで本研究では,ステガノグラフィ,ライトフィールドメッセージング,ウォーターマーキングなど,深層隠れの応用に関する具体的な戦略を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T10:01:03Z)
• A note on Decoherence and Fractal Hamiltonians [0.0]
  本論文はスピン浴量子デコヒーレンスモデルにおけるコヒーレント保存機構の記述を含む。 この論文はもともとシンボリック・インタラクション誌に掲載されていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-25T15:53:28Z)
• Weakly-Supervised Multi-Level Attentional Reconstruction Network for Grounding Textual Queries in Videos [73.4504252917816]
  ビデオ中のテキストクエリを時間的にグラウンド化するタスクは、与えられたクエリに意味的に対応する1つのビデオセグメントをローカライズすることである。 既存のアプローチのほとんどは、トレーニングのためのセグメント-セマンスペア(時間アノテーション)に依存しており、通常は現実のシナリオでは利用できない。 トレーニング段階では,映像文ペアのみに依存するマルチレベル注意再構築ネットワーク(MARN)と呼ばれる,効果的な弱教師付きモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T07:01:01Z)
• Motivic clustering schemes for directed graphs [0.0]
  ネットワークモチーフの概念によって動機づけられた私たちは、与えられたモチーフ(または代表者)の集まりによってパラメータ化される特定のクラスタリングメソッド(ファンクタ)を構築します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-01T23:30:00Z)
• Word Embeddings: A Survey [1.2691047660244335]
  この研究は、単語の固定長、密度、分散表現を構築するための最近の主要な戦略をリストし、記述する。 これらの表現は、現在ではワード埋め込みと呼ばれており、驚くほど優れた構文情報や意味情報を符号化することに加えて、多くの下流のNLPタスクで有用であることが証明されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-01-25T20:31:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。