Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

An ASP-Based Framework for MUSes

基于ASP的MUS生成框架

Mohimenul Kabir, Kuldeep S Meel

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出基于ASP的MUS-ASP框架，用于高效枚举和计数MUS，通过转换问题到答案集求解提升计算效率。

Comments In Proceedings ICLP 2025, arXiv:2601.00047

Journal ref EPTCS 439, 2026, pp. 18-33

HONEYBEE: Efficient Role-based Access Control for Vector Databases via Dynamic Partitioning[Technical Report]

HONEYBEE: 通过动态分区实现向量数据库的高效基于角色的访问控制

Hongbin Zhong, Matthew Lentz, Nina Narodytska, Adriana Szekeres, Kexin Rong

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Duke University（杜克大学） ； VMware Research by Broadcom（VMware由Broadcom进行的研究） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 HONEYBEE通过动态分区实现向量数据库的高效基于角色的访问控制，平衡内存开销与查询延迟，提升安全性与效率。

Comments Accepted by SIGMOD 2026