huxiaoyuan的博客

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【流行学习简介】：假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产生数据的内在规律。流形学习方法是模式识别中的基本方法，分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法，线性方法就是传统的方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），非线行流形学习算法包括等距映射（Isomap），拉普拉斯特征映射（LE）等。 【文件包括】： （1）12篇在流形学习理论中具有里程碑意义的文献： [2000] A Global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction [2000] Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding [2000] the Manifold Ways of Perception [2003] Hessian Eigen-maps: New Locally Linear Embedding Techniques for High-dimensional Data [2004] Locality Pursuit Embedding [2005] Principal Manifolds and Nonlinear Dimensionality Reduction via Tangent Space Alignment [2005] 高维数据流形的低维嵌入及嵌入维数研究 [2005] 基于放大因子和延伸方向研究流形学习算法 [2005] 一种改进的局部切空间排列算法 [2006] 流形学习概述 [2008] Agent普适机器学习分类器 [2008] 基于流形学习的纤维丛模型研究 其中，前两篇在2000年刊登在Science上。 （2）一篇介绍这些文献的总论短文，梳理了文献的门类，介绍了如何更快地从体系上了解流形学习技术。 【注】：这些资料的总价值在100美元左右，均有英文版本，本人吐血奉献，希望大家能从中收益。

【来源】：《计算机工程》2009年 35卷 6期 [著者文摘]：在SHA-1和SHA-2标准算法的基础上，提出一类SHA-x改进杂凑算法的设计。该算法重新设计了杂凑函数Hash值的生成方法，将输出消息摘要的长度从SHA-1的160bit提高到192bit，同时保留了SHA-1模2^32加法的计算特性，以保证整个算法的加密速度。安全性分析表明，新设计的杂凑算法在不过分减慢加密速度的前提下，具有较SHA-1更好的抗攻击能力。

【来源】：吉林大学学报 [著者文摘]：根据传统的Cantor算法，结合亏格为3的超椭圆曲线除子的特点，给出了其约化除子加法和翻倍运算的计算公式．实验结果表明，用公式导出的直接算法明显优于Cantor算法．

【来源】：吉林大学学报（自然科学版） [著者文摘]：针对Koblitz曲线密码中最耗时的倍点运算，提出一种新的递推算法．算法分析表明，新算法使倍点运算的效率比常规的逐点法提高55％以上，从而改善了椭圆曲线密码系统的整体运算速度．

2008年IEEE中的密码学优秀论文，在IEEE官方网站要20美元

{文件来源：CNKI} 设a,b∈Z_p,使得多项式f(x)=x~3+ax+b∈Z_p[x]没有重根,E=E(a,b,p)表示相应的椭圆曲线.定义X(a,b,p)为E(a,b,p)在x-坐标的投影,即X(a,b,p)={x|x∈Z_p,存在y∈Z_p使得y~2=x~3+ax+b}.本文利用伪随机二进制数列这一领域中的方法和结果来研究了X(a,b,p)的伪随机性,并得到了一些显式结果.