模格是后量子密码学的核心，NIST 2024年发布的标准中，ML-KEM和ML-DSA基于模格问题。理解模格的数学本质是掌握后量子密码的基础。文章讨论了模格的定义、困难问题及安全性评估，适合具备线性代数与概率论基础的读者。

基于格的抗量子密码利用最短向量问题和多元多项方程组等数学难题，因其实现简单而受到关注。本文介绍了格的基本概念、相关数学背景及其在密码学中的应用。

文章讨论了中国在人工智能、技术和市场竞争中的崛起，强调开放数据和吸引全球人才的重要性，尤其是在AI领域。还提到中美在稀土和芯片等关键领域的竞争，以及通过合作实现双赢的可能性。

解放日后，美国的关税政策引发市场波动，许多CEO对未来感到不安。特朗普提到的关税水平超出预期，影响市场情绪。同时，OpenAI计划推出新模型以增强竞争力，TikTok的未来也在谈判中，可能会调整公司结构以符合美国监管要求。整体经济形势复杂，需关注中美贸易关系的发展。

本研究针对当前智能故障诊断中1D振动信号转化为2D图像过程的复杂计算与低可分性问题，提出了一种新的转换方法——嵌入格拉米尔表示（EGR）。EGR能够有效捕捉信号的内在周期性，结合双支路EGR-Net网络，从原始信号特征图和对应的EGR中学习故障特征，显著提升了故障诊断的性能。

Oracle Java团队成员分享了他们的最新动态和观点。

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本研究针对大型语言模型代理在心理测量方面的应用，提出了一种新方法，通过“十大人格模型”为代理分配可量化、可控且经过验证的人格特征。研究结果表明，这种方法能够有效模拟人类复杂行为，对于社会科学研究的探讨提供了一个新工具，展示了人格特征与决策行为之间的显著联系。

在Photoshop中编辑图片时，透明部分会显示为棋盘格图案。在Avalonia UI中，可以使用DrawingBrush将棋盘格作为控件背景。使用方式是将Border的Background属性设置为CheckerboardBrush。

我们提出了一种从稀疏训练视角中训练一致的基于3DGS的辐射场的方法，通过深度先验、生成和显式约束来减少背景折叠、移除浮点值，并增强未见视角的一致性。实验证明我们的方法在MipNeRF-360数据集上超过了基本的3DGS的30.5%和基于NeRF的方法的15.6%。

介绍了名为RING-NeRF的新体系结构，用于控制场景和潜在空间之间的映射函数。具有抗锯齿渲染和重建质量，对基于SDF的NeRF具有鲁棒性。可以动态添加网格以增加重建细节。

本文介绍了格塔德-冈特的工作，他试图通过二阶控制论来操作黑格尔的辩证法，探索解决计算系统中复杂性的挑战。他提出了多语境来解释生命的复杂性，认为复杂系统既是其自身的结果，又是其自身的原因。

本文提出了一种使用压缩方法的框架，以实现对神经辐射场的存储量的超过40倍的减少，并具有竞争性的渲染质量和180 fps的实时渲染速度。该方法利用网格模型固有的代表特性，开发了非一致压缩方法以显着减少模型复杂性，并引入了名为“神经码书”的新颖参数化模块，通过快速优化来更好地编码每个场景模型的高频细节。相对于实时渲染方法而言，该方法具有存储成本的显著优势。

该文介绍了SGD算法在训练神经网络中的应用，证明了SGD的小批量噪声可以正则化解决方案朝着均衡解决方案。作者还推导了对角线线性网络的随机梯度流的稳态分布，展示了深度网络中存在的相变、破坏性遍历和涨落反转等复杂的非线性现象。

最近有一個朋友找我，說她弄了一個 Hexo 部落格，想做 GitHub Actions 自動部署，奈何不會弄，只好讓我幫忙。

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