XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System二分之一
第五届利用人工智能技术进行数据管理的国际研讨会论文集：LSI：一种学习型二级索引结构
与传统的 B 树相比，学习索引结构已被证明具有良好的查找性能和空间消耗。但是，大多数学习索引研究都集中在主索引设置上，其中基础数据是排序的。在这项工作中，我们研究学习索引是否在二级索引设置中保持其优势。我们引入了学习二级索引 (LSI)，这是首次尝试使用学习索引来索引未排序的数据。LSI 的工作原理是在排列向量上构建学习索引，这允许使用随机访问对未排序的基础数据执行二分搜索。我们还用指纹向量增强了 LSI，以加速相等查找。我们表明 LSI 实现了与最先进的二级索引相当的查找性能，同时空间效率提高了 6 倍。
![arXiv:2310.12893v1 [quant-ph] 2023 年 10 月 19 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d2b57b1900951a0c310891aa957d1475e00b43a7.webp)
arXiv:2310.12893v1 [quant-ph] 2023 年 10 月 19 日
分布式量子计算是一种很有前途的计算范式，可用于执行超出单个量子设备能力范围的计算。分布式量子计算中的隐私对于在存在不受信任的计算节点的情况下保持机密性和保护数据至关重要。在这项工作中，我们引入了基于量子二分相关器算法的新型盲量子机器学习协议。我们的协议减少了通信开销，同时保护了不受信任方的数据隐私。我们引入了强大的特定于算法的隐私保护机制，其计算开销低，不需要复杂的加密技术。然后，我们通过复杂性和隐私分析验证了所提协议的有效性。我们的发现为分布式量子计算的进步铺平了道路，为量子技术时代的隐私感知机器学习应用开辟了新的可能性。
i‐Share‐Bordeaux 研究中健康年轻受试者的视网膜神经层厚度与脑成像的关联
图 3 森林图显示视网膜层与平均扩散率之间的关联。框代表系数，水平线代表 95% 置信区间（未校正）。视乳头周围 RNFL（蓝色）。GC-IPL（红色）。GCC（绿色）。根据性别、年龄、眼轴长度、脉压、体重指数、吸烟状况和颅内总容量调整的多元线性回归模型。负 β 系数对应于平均扩散率的降低和 WM 微结构完整性的改善，视网膜亚层厚度每增加一个标准差。FDR，错误发现率。*对数转换结果：出于演示原因，系数和置信区间的比例有所变化。区域中的二分视网膜层：小脑中脚、小脑下脚的 ppRNFL；穹窿脊或终纹的 ppRNFL 和 GCC。
在一般量子资源理论中对一次性蒸馏进行基准测试
我们研究一般量子资源的一次性提炼，提供该任务中可实现的最大保真度的统一定量描述，并揭示广泛资源类别之间的相似性。我们建立了适用于所有凸资源理论的资源提炼的基本定量和定性限制。我们表明，每个凸量子资源理论都承认纯粹的最大资源状态的有意义的概念，该概念最大化了几个操作相关性的单调并在提炼中得到使用。我们赋予广义鲁棒性度量以操作意义，作为在许多资源类别中提炼此类最大状态的性能的精确量化器，包括二分和多分纠缠、多级相干性以及整个仿射资源理论家族，其中包括不对称、相干性和热力学等重要示例。
在播种自由...
具有轨道角动量（OAM）的电磁波是用于光学通信，量子技术和光学镊子应用的强大工具。最近，它们引起了人们日益增长的兴趣，因为可以利用它们在手性分子培养基和磁性纳米结构中检测特殊的螺旋二分性效应。在这项工作中，我们使用螺旋区域板上产生的不同拓扑充值订单的极端紫外线OAM光束在种子自由电子激光器的纳米结构对象上进行单次射击。通过控制ℓ，我们演示了如何改善约30％的inimageresolutionWitheStocontocontocontocontoContocontoContoconalGaussianBeamiltion.lissultExtendSendSthecabababapabableftersiqualsthecapablextendSthecapibilitys of ThisextendSthecapibilitys of Cooherent decraction diffraction Techniques of Cooherent diffraction Techniques，并逐步实现较大的级别范围（以下较高的时间范围）（下面是更高的范围）。©2024 Optica Publishing Group根据Optica Open Access Publishing的条款
基于网络的全基因组景观
通过 DAVID（https://david.ncifcrf.gov/）[23] 进行分析。确定了每个基因组的前 10 个 GO 术语和前 8 个 KEGG 通路术语，即最富集的术语，如图 4 所示。使用 R 中的 ggplot 包比较了 D1 的 KDTN、D3 的 KDSN 以及 DTSG 的 KDTN 和 KDSN 之间的分布。然后，我们使用 Cytoscape 为 DTSG 集中涉及的药物和基因构建了一个药物-靶标二分网络。为了进行网络可视化，使用了 19 种药物和 170 种基因；这 19 种药物约占 DTSG 集中包含的 371 种药物的 5%。此外，使用 m 核分解的概念进行网络分析，根据 KDTN 和 KDSN 分析中心功能。“剥离算法”旨在表征网络枢纽并阐明
2022 年 ALCF 科学报告 - 阿贡国家实验室
网络 网络是将 ALCF 的所有计算系统连接在一起的结构。InfiniBand 支持系统 I/O 节点和 ALCF 的各种存储系统之间的通信。生产 HPC SAN 建立在 NVIDIA Mellanox 高数据速率 (HDR) InfiniBand 硬件之上。两台 800 端口核心交换机在 80 台边缘交换机之间提供主干链路，在无阻塞胖树拓扑中产生总共 1600 个可用主机端口，每个端口的速率为 200 Gbps。此结构的完整二分带宽为 320 Tbps。HPC SAN 由 NVIDIA Mellanox 统一结构管理器 (UFM) 维护，提供自适应路由以避免拥塞，以及 NVIDIA Mellanox 智能数据中心自修复互连增强 (SHIELD) 弹性系统，用于链路故障检测和恢复。
对 OT 协议的叠加攻击 - 密码学 ePrint 档案
不经意传输 (OT) [Rab05] 是一种基本的密码原语，它允许接收方获取发送方持有的两个输入中的一个，而接收方对另一个输入一无所知，发送方则一无所知（特别是接收方收到的输入）。后来 [Cr´e87] 表明，二分之一 OT 等同于更一般的 n 分之一 OT 的情况，其中发送方持有 n 个输入，接收方接收其中一个。Goldreich、Micali 和 Wigderson [GMW87] 的成果说明了不经意传输的重要性，他们证明 OT 是 MPC 完全的，这意味着它可以用作构建块，无需任何额外的原语即可安全地评估任何多项式时间可计算函数。因此，研究这个原语的安全性变得至关重要，尤其是考虑到
利用捕获离子实现量子非参数学习的协议
非参数学习能够通过从一组新输入数据与所有样本之间的相似性中提取信息来做出可靠的预测。这里我们指出了一种非参数学习的量子范式，它提供了样本大小的指数级加速。通过将数据编码到量子特征空间中，数据之间的相似性被定义为量子态的内积。引入量子训练态来叠加样本的所有数据，在其二分纠缠谱中编码用于学习的相关信息。我们证明了使用量子矩阵工具箱可以通过纠缠谱变换获得用于预测的训练状态。我们进一步制定了一个可行的协议来实现捕获离子的量子非参数学习，并展示了量子叠加对机器学习的强大作用。
具有奇数 $N 的部分系统
如果一组正交乘积态在每个二分图中都是局部不可约的，则它具有强非局部性，这表明在没有纠缠的情况下具有强量子非局域性现象 [ Phys.Rev.Lett.122 , 040403 (2019) ]。尽管这种现象已经在任何三、四和五部分系统中得到证实，但在多部分系统中是否存在强非局部正交乘积集仍然未知。在本文中，通过使用 N 维超立方体的一般分解，我们给出了 N 部分系统中所有奇数 N ≥ 3 的强非局部正交乘积集。基于此分解，我们给出了奇数 N ≥ 3 的 N -partite 系统中不可扩展乘积基的显式构造。此外，我们将结果应用于量子秘密共享、不可完备乘积基和 PPT 纠缠态。