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本文介绍了零知识机器学习（ZKML）的概念，并提出了一种新颖的低信息泄露证明决策树预测准确性的协议。主要包括零知识决策树预测协议和准确性协议，这些协议通过减小信息暴露来确保机器学习模型的预测完整性和准确性。同时，通过技术实现和评估表明，该协议在处理实际数据集时具有优越的效率。

零知识证明决策树机器学习预测准确性数据隐私

发布于 2023-10-19 12:52 阅读(332) 点赞(0)

本文探讨了一种基于机器学习的方法，通过分析心脏磁共振成像中的原生T1映射辐射组学特征来分类肥厚型心肌病（HCM）表型。研究结果表明，这些辐射特征能够有效辅助HCM的诊断和治疗，为心肌病检测和分类提供了新的可能性。

机器学习辐射组学肥厚型心肌病心脏磁共振 T1映射医学影像

发布于 2023-10-19 11:47 阅读(372) 点赞(0)

这篇文章探讨了如何高效计算BN254椭圆曲线的Frobenius自同态。通过使用平方指数法，作者详细介绍了计算过程，从定义椭圆曲线到实际应用该自同态。文章还附带了完整的代码实现，适合对密码学和椭圆曲线有一定了解的读者。

Frobenius automorphism bn254 elliptic curve exponentiation by squaring cryptography

发布于 2023-10-19 11:22 阅读(480) 点赞(0)

本文详细介绍了ElGamal加密算法的基本原理与实现，包括密钥生成、加密和解密过程。此外，还讨论了如何使用SageMath实现该算法，并提出了增强安全性的策略，如使用256位随机质数。最后，文章还探讨了ElGamal加密在安全通信、数字签名、密钥交换和电子投票等实际应用中的重要性。

ElGamal加密公钥密码学 SageMath 安全通信密钥交换数字签名

发布于 2023-10-19 11:22 阅读(625) 点赞(0)