在重大突发危机事件期间，以公众为核心的“民间舆论场”常常陷入造谣成本低、证伪不及时、溯源成本高、举证难度大的困局，疲于应对。与此同时，以政府为主导的“体制内舆论场”舆情处置权责划分模糊、流程不透明，使得“民间舆论场”与“体制内舆论场”日益分庭，不利于形成政民网络共治合力。为解决网络舆情乱象，本研究紧扣时代脉搏，推进对“区块链+网络舆情治理”的探索，打造可信的、有约束力的舆情上链存证机制。引入随机P

近年来，数据隐私问题日益明显，如何在区块链中实现有效的隐私保护是研究热点。针对区块链在隐私保护上的研究现状与发展态势，阐述了区块链在交易地址、预言机以及智能合约上的隐私保护方法，归纳出区块链在基本要素防护上的隐私策略。基于国内外高水平文献梳理分析了特殊密码学原语、后量子密码学两类区块链密码学防护方法及使用场景，综述其研究思路，并给出属性基加密、特殊数据签名、同态加密、安全多方计算、零知识证明、格密

大多数先前的工作主要集中在利用预训练的表征，只是在预训练的模型之上采用一个线性头，而忽略了下游网络的设计。在本文中，我们提出了一个时间转换模块，在不引入任何参数或FLOP的情况下混合通道信息。通过时间转换模块，三个设计好的基线构件演变成相应的转换变体，即ShiftCNN、ShiftLSTM和Shiftformer。

然而，这些方法忽略了三种模式之间的信息密度差异，即视觉和音频具有低层次的符号特征，相反，文本具有高层次的语义特征。为此，我们提出了一个非同质融合网（NHENet）来实现多模态信息的交互。具体来说，我们设计了一个带有注意力聚集的融合模块来处理视觉和听觉模式的融合，以增强它们的高级语义特征。然后，跨模态注意力被用来实现文本模态和视听融合的信息强化。为了验证所提方法的有效性，我们在CMU-MOSEI数据

前提知识【希尔伯特空间(Hilbert Space)】其定义是在一个复数向量空间上的给定的内积 。简单来说就是复向量内积空间。复数向量的概念高中就有学过，而所谓内积空间则是两个向量上的函数并返回一个标量的二元运算，它的结果是欧几里得空间的标准内积。两个向量的点积写作a·b，数量积及标量积。相信学过高数的同学应该不会陌生。对于量子计算，一个量子系统的态空间一般用有限维度的Hilbert空...

学习单模态表征和改善多模态融合是多模态情感分析（MSA）的两个核心。然而，以前的方法忽略了不同模态之间的信息差异： 文本模态比其他模态具有高阶语义特征。在这篇文章中，我们提出了一个稀疏和交叉注意力（SCANET）框架，它具有不对称的结构，以提高多模态表示和融合的性能。

本文采用时间序列分类前沿方法MiniRocket对地震、爆炸和背景噪声进行分类。从有监督分类到无监督分类，进行了综合分析，最后，有监督方法取得了很好的效果。

动态面部表情识别（DFER）是一个快速发展的领域，主要是识别视频格式的面部表情。以前的研究将非目标帧视为噪声帧，但我们提出应将其视为一个弱监督问题。我们还发现DFER中短期和长期时间关系的不平衡。因此，我们引入了多三维动态面部表情学习（M3DFEL）框架，它利用多实例学习（MIL）来处理不确切的标签。

前提知识【希尔伯特空间(Hilbert Space)】其定义是在一个复数向量空间上的给定的内积 。简单来说就是复向量内积空间。复数向量的概念高中就有学过，而所谓内积空间则是两个向量上的函数并返回一个标量的二元运算，它的结果是欧几里得空间的标准内积。两个向量的点积写作a·b，数量积及标量积。相信学过高数的同学应该不会陌生。对于量子计算，一个量子系统的态空间一般用有限维度的Hilbert空...

写在前面老朋友西班牙理工大学教授Ignacio Ozcariz先生告诉我他们的RQuanTech公司研发除了一款新的基于量子计算的金融计算模型。即一个金融衍生品蒙特卡罗定价的量子算法。获得Ignacio教授授权后我将论文的内容发表在博客中。另外，从2月15日Ignacio教授的来信原文如下：“下周一我将在日内瓦为Pictet银行举行大型演示。该银行管理着五万亿美元。我将演示50个Qbits的...