Instantiating Microcrypt: Obstacles and opportunities via tailored state certification
研究证明了HPS假设成立则单向函数存在，通过定制状态认证协议构建单向谜题，为经典密码学提供了新的量子假设。
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Selected work
Representative Papers
On Periodic and Aperiodic Optimal Strategies in Solvency Games
研究解决了在无限状态马尔可夫决策过程中的破产游戏问题，通过分析最优策略的周期性和非周期性特征，证明了某些情况下存在唯一的非周期最优策略，并讨论了最优策略的计算可能性。
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Distributed Quantum Property Testing with Quantum Carrier Pigeons
本文解决了在通信受限条件下分布式量子态认证问题，通过引入量子信鸽框架，并分析了共享随机性和私有随机性下的复杂度界限。
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Out-of-Distribution Generalisation with Sequence Models in Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
研究通过增加任务多样性而非单纯增加数据集大小，使用序列模型在离线多智能体强化学习中实现零样本迁移，以提高未见任务的泛化能力。
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A Peer-Relative Representation Learning Framework for Energy Inefficiency Identification in Mobile Network Sites
研究提出了一种无监督的同级相对表示学习框架，通过引入能量感知的最小失真嵌入方法来识别移动网络站点中的能源低效问题。
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On Periodic and Aperiodic Optimal Strategies in Solvency Games
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Instantiating Microcrypt: Obstacles and opportunities via tailored state certification
研究证明了HPS假设成立则单向函数存在，通过定制状态认证协议构建单向谜题，为经典密码学提供了新的量子假设。
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Distributed Quantum Property Testing with Quantum Carrier Pigeons
本文解决了在通信受限条件下分布式量子态认证问题，通过引入量子信鸽框架，并分析了共享随机性和私有随机性下的复杂度界限。
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Out-of-Distribution Generalisation with Sequence Models in Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
研究通过增加任务多样性而非单纯增加数据集大小，使用序列模型在离线多智能体强化学习中实现零样本迁移，以提高未见任务的泛化能力。
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A Peer-Relative Representation Learning Framework for Energy Inefficiency Identification in Mobile Network Sites
研究提出了一种无监督的同级相对表示学习框架，通过引入能量感知的最小失真嵌入方法来识别移动网络站点中的能源低效问题。
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