图 5 给出了所提 LSWD 算法和 SWD 算法在不同 迭代次数时的比特错误概率 (Bit Error Ratio, BER) 曲线,其中最大迭代次数分别取为 5 和 10 。 图 6 给出 了两种算法的译码性能与最大迭代次数的关系,其 中信噪比分别为 2.5 dB, 4.0 dB 。综合分析 图 5 和 图 6 的仿真结果,可以看出: (1) 所提算法和现有文献 的 SWD 算法的误码性能曲线都有明显的瀑布区。 (2) 当迭代次数相同时,所提算法的性能优于 SWD 算法。如,当译码迭代为 50 次、译码窗长度为 9 时,为达到 10 –6 BER ,所提算法所需的信噪比值 为 3.9 dB ,而目前常用的 SWD 算法则需要 4.2 dB , 所提算法约有 0.3 dB 的性能优势。 (3) 在译码性能 基本相同时,与 SWD 算法相比,所提算法可以明 显减少译码迭代次数。例如,当信噪比为 2.5 dB 时,为了获得 10 –3 的 BER ,所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 7 和 11 ;当信噪比为 4.0 dB 时,为了达到 10 –5 的 BER ,所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 12 和 20 ,此时所提算法的迭代
收稿日期: 2022-02-28 ; 修 改稿日期: 2022-03-31 。 基金项目: 北京市科技计划项目( Z201100004520016 )。 第一作者: 李红霞( 1996 —),女,硕士研究生,研究方向为储能优化
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体, AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势,可创造众多的 AI 使用场景,并加速 第三方 AI 应用成熟,我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征:①能够在手机端侧运行大模型; ② SoC 中包含 NPU 算力;③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言, AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理,使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言,可提供品牌形象与用户粘性。
在量子纠错中,有几种代码积的概念,例如超图积、同源积、提升积、平衡积等等。在本文中,我们引入了一种新的乘积码构造,它是经典乘积码到量子码的自然推广:从一组组件 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码开始,得到一个更大的 CSS 码,其中 X 奇偶校验和 Z 奇偶校验都与经典乘积码相关。我们从组件码的属性中推导出乘积 CSS 码的几个属性,包括代码距离的界限,并表明奇偶校验中的内置冗余会产生所谓的元校验,可以利用这些元校验来纠正综合读出错误。然后,我们专门研究单奇偶校验 (SPC) 乘积码的情况,在经典领域,这是构造乘积码的常见选择。在擦除信道的最大似然解码器和去极化噪声的信念传播解码下,显示了具有参数 [[512 , 174 , 8]] 的 SPC 3 倍乘积 CSS 代码的逻辑错误率模拟。我们将结果与其他具有可比长度和维度的代码进行比较,包括来自渐近良好 Tanner 代码系列的代码。我们观察到我们的参考乘积 CSS 代码优于所有其他经过检查的代码。
▶ RG Gallager,“低密度奇偶校验码”,IRE 信息理论汇刊,第 IT-8 卷,第 21-28 页,1962 年 1 月。 ▶ DJC MacKay 和 RM Neal,“基于非常稀疏矩阵的良好代码”,《密码学和编码》。第 5 届 IMA 大会,计算机科学讲义系列,C. Boyd 编辑,柏林:Springer,1995 年,第 1025 期,第 100-111 页。 ▶ C. Sae-Young、G. Forney、T. Richardson 和 R. Urbanke,“关于在香农极限 0.0045 dB 范围内设计低密度奇偶校验码”,IEEE Commun. Lett.,第 5 卷,第 2 期,第 58-60 页,2001 年 2 月。
在量子纠错中,有几种代码积的概念,例如超图积、同源积、提升积、平衡积等等。在本文中,我们引入了一种新的乘积码构造,它是经典乘积码到量子码的自然推广:从一组组件 Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码开始,得到一个更大的 CSS 码,其中 X 奇偶校验和 Z 奇偶校验都与经典乘积码相关。我们从组件码的属性中推导出乘积 CSS 码的几个属性,包括代码距离的界限,并表明奇偶校验中的内置冗余会产生所谓的元校验,可以利用这些元校验来纠正综合读出错误。然后,我们专门研究单奇偶校验 (SPC) 乘积码的情况,在经典领域,这是构造乘积码的常见选择。在擦除信道的最大似然解码器和去极化噪声的信念传播解码下,显示了具有参数 [[512 , 174 , 8]] 的 SPC 3 倍乘积 CSS 代码的逻辑错误率模拟。我们将结果与其他具有可比长度和维度的代码进行比较,包括来自渐近良好 Tanner 代码系列的代码。我们观察到我们的参考乘积 CSS 代码优于所有其他经过检查的代码。
FlowCode是一个软件程序,允许用户以简单的方式快速,轻松地开发复杂的电子系统,可与一系列微控制器一起使用,包括Microchip的“ PIC'Microcrocontrollers(PIC MCUS),Arduino和Arm”。FlowCode本身是微控制器中性的 - 无论使用哪种微控制器,它几乎与用户界面相同。差异在硬件和程序下载和测试的方式中。
对侧mRNA covid-19增强抗体的幅度,以改善COVID-19 Vac-scine免疫反应,Fazli等人。的研究检查了在相同或对侧臂中施用助力剂量的影响(9)(图1)。与最近的一些发现(10)相反,当前的研究报告说,在先前使用初次疫苗的人中,辉瑞技术NT162B2促进了抗体反应的高幅度。在第三次疫苗接种后大约五个月后,在最后一个时间点分析了这种差异最为明显。notably,该研究的重点是中和抗体反应,包括针对Omicron变体的反应(B.1.1.529),揭示了具有对侧增强的增强抗体。较高的抗体水平也与改善变异菌株的跨义中和化有关(11),面对不断发展的病毒威胁,解决了至关重要的关注点。该研究的强大方法论涵盖了大型和彻底的参与者入学和人口统计分析,可以增强其发现的可靠性。这项工作为疫苗的优化提供了宝贵的见解
要保护加密实现免受侧通道漏洞的影响,开发人员必须采用恒定的时间编程实践。由于这些可能是错误的,因此已经提出了许多侧通道检测工具。尽管如此,此类漏洞仍在加密库中手动发现。虽然Jancar等人最近的一篇论文。表明,开发人员很少执行侧道通道检测,目前尚不清楚现有的检测工具是否首先会发现这些漏洞。为了回答这个问题,我们调查了文献,以建立34个侧通道检测框架的分类。我们提供的分类比较了多个标准,包括所使用的方法,分析的可扩展性或所考虑的威胁模型。然后,我们在选择了5种有前途的检测工具的选择上建立了代表性Cryp-Graphic操作的统一共同基准。此基准测试使我们能够更好地比较每个工具的功能及其分析的可扩展性。此外,我们还提供了最近发布的侧通道漏洞的分类。然后,我们在基准上测试每个漏洞子集以及它们出现的上下文的每个选定工具。我们发现,由于各种原因,现有的工具可能难以找到脆弱性,主要是缺乏对SIMD指示,隐性流和内部秘密生成的支持。根据我们的发现,我们为研究社区和密码图书馆开发人员开发了一系列建议,其目标是提高侧通道检测工具的有效性。