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使用时间依赖性的哈密顿人对量子系统的控制对于量子技术至关重要[1]，即实施状态转移和闸门操作。一个重要的任务是确定如何在此类过程中实现最佳性能。在理想的封闭量子系统中，完美的操作在足够的时间给定时间[2]。速度限制是因为物理哈密顿人的界限，因此能量时间不确定性给出了最大的时间进化速率，从而提供最小的操作时间。除了这种理想的情况之外，还会出现其他考虑。当无法进行精确控制时，人们的渴望是对可靠操作的渴望；这可以通过使用强大的控制技术[3]或绝热过程[4，5]来实现。另一个是变形和耗散的影响。在标准的马尔可夫近似中，这种过程会随着时间的流逝而导致信息丢失。因此，尽管有明显的例外，但人们期望将快速操作最小化，以最大程度地减少信息丢失，在这种情况下，操作较慢允许访问decherence-tree-note-nodspace [6]。在本信中，我们显示在非马克维亚系统中并不总是需要快速操作，因为较慢的操作可以使信息回流得到利用以提高忠诚度。为了提供非马克维亚系统中速度和保真度之间权衡的具体演示，我们使用数值最佳控制来探索由由驱动的Qubit与波音环境相互作用的系统的可实现性能。最佳控制[7]涉及确定一组时间依赖性的控制场，以最大化目标函数（例如保真度）。在这里，我们表明可以使用我们先前引入的过程张量方法[8]的扩展在非马克维亚系统中进行效率进行效率，以有效地计算客观功能的梯度。这使我们能够反复优化数百个控制参数，以用于不同的过程
DNA密码学用于增强图表的增强图表...
所提出的模型包括将应用程序分组为对象，象征着组织中的各个部门，从而促进了灵活的云环境。这些应用程序跨越了由理由和域相互联系的多个域，在这些领域中，角色是参与者指示员工访问资源和管理实体的工作职能的参与者。建议的访问控制模型非常适合用户和设备注册的高度分布式云计算环境。在RBAC机制中的角色是根据其各自的应用在层次上结构化的，该应用在动态或静态上分配以防止信息丢失。 利用推理来收集数据和利用，RBAC模型使管理员能够建立基于上下文的策略，从而确保用户凭据的保护而无需第三方参与。 简化的策略管理和增强控制权在访问和管理政策上都均可实施。 推理机制是使用扩展的XACML实体实施的。 信任模块识别恶意用户后，会发出身份标签，以防止未经授权的数据访问。 以下图说明了提出的访问控制方案的操作。在RBAC机制中的角色是根据其各自的应用在层次上结构化的，该应用在动态或静态上分配以防止信息丢失。利用推理来收集数据和利用，RBAC模型使管理员能够建立基于上下文的策略，从而确保用户凭据的保护而无需第三方参与。简化的策略管理和增强控制权在访问和管理政策上都均可实施。推理机制是使用扩展的XACML实体实施的。信任模块识别恶意用户后，会发出身份标签，以防止未经授权的数据访问。以下图说明了提出的访问控制方案的操作。
商业计划 - SaaS 商业模式 - Diag-Entreprise
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![arXiv:2003.01645v1 [gr-qc] 2020 年 3 月 3 日](/simg/7\7770281558b645fea05b99b14d9e39eba3b25de5.webp)
arXiv:2003.01645v1 [gr-qc] 2020 年 3 月 3 日
无论坍缩物体的质量、电荷和角动量是多少，坍缩的最终状态仅由物体的质量、电荷和角动量来表征。由于黑洞会向渐近观察者隐藏经典信息，所以这仍然是可以接受的。然而，它在半经典背景下的影响却令人担忧，并引起了所谓的信息丢失悖论。[4] 首次研究了经典黑洞背景中量子场的散射。结果表明，在 I − 处制备的初始真空状态将在黑洞几何中演化为未来零无穷大 I + 处的热状态。因此，存在非幺正演化和信息丢失。我们可以在坍缩过程的背景下想象这一点，该过程提供经典背景和在 I − 处在真空中制备的量子态。 I + 处的外态是热态，这假设意味着黑洞正在发射热辐射，这会导致其质量、角动量等减少，并最终导致其完全蒸发。因此，作为坍缩和随后蒸发的最终状态，人们在 I + 处发现黑洞奇点和热辐射。有关坍缩物质的信息丢失了。无毛发猜想在这里的作用是，热态仅由稳态黑洞的非平凡毛发来表征。因此，一种可能的解决办法可能是如 [ 5 ] 中所建议的，黑洞上存在更多的毛发。众所周知，黑洞的质量、角动量和电荷是与规范对称性相关的守恒电荷，当存在边界时，规范对称性就会变成真正的对称性。因此，人们可以通过搜索大于度量等距群的对称性群来寻找毛发。零无穷处渐近平坦时空的例子 [ 6 – 8 ]、渐近局部反德西特时空的例子 [ 9 ]，以及对近“视界”对称性的探索 [ 10 – 12 ] 告诉我们，情况确实如此。[ 5 ] 中的提议完全源于零无穷处渐近平坦时空的经验，探索了黑洞视界的对称性。对于 I + ( I − )，对称群（定义为保持度量上的衰减条件的微分同胚）变为无限维，即所谓的 BMS + ( BMS − )，它是超平移的无限维阿贝尔群与 Lorentz 群（或其推广，即 Witt 代数的两个副本 [ 13 ] 或球面上的光滑微分同胚代数 [ 14 , 15 ]）的半直积。尽管黑洞视界与 I + 或 I − 相似，但由于零生成器的非亲和性，尤其是在非极值情况下，该群可能无法实现为对称性。然而，超平移的李群理想却是保持基本视界结构的对称性。超平移黑洞可能有两种含义。它可能是近视界超平移 [ 5 ]，也可能是作用于全局黑洞解的 I + 和 I − 处的渐近超平移 [ 16 , 17 ]。这两个概念是否是同一个概念还远未可知，正是因为近视界超平移生成器在本体中的扩展可能与 I − 处的超平移生成器不匹配。在这里，我们将
量子力学中的混沌与复杂性
量子混沌本质上很难表征。因此，多体系统中量子混沌的精确定义仍然难以捉摸，我们对量子混沌系统动力学的理解仍然不够充分。这种理解的缺乏是理论物理学中许多未解决的问题的核心，例如量子多体系统中的热化和传输，以及黑洞信息丢失。它也促使从凝聚态物理学到量子引力等各个物理学分支对量子混沌重新产生兴趣[1]。另一方面，混沌经典系统的特点是它们对初始条件的敏感依赖性：在几乎相同的初始状态下准备的两个这样的系统副本（即相空间中相隔非常小距离的两个不同点），将随着时间的推移演变成相距很远的配置。更准确地说，相空间中两点之间的距离随着
优化工业以太网应用中的 EMC 性能 (Rev. A)
由于工业应用需要新的拓扑结构来满足更快的周期时间、更高的吞吐量、更宽的带宽和更小的系统架构，因此引入了实时以太网协议（例如 Ethernet/IP、EtherCAT、Profinet 等）以最大限度地减少延迟。然而，上述协议在实时系统中都包含菊花链架构。因此，需要对注入系统的外部噪声具有更高的容忍度和免疫力，以防止系统中的信息丢失。再举一个例子，如果在菊花链网络的早期阶段出现任何信息失真或链接断开，菊花链网络中的所有剩余阶段也会受到影响。例如，如果伺服电机连接到菊花链网络的每个阶段，则早期阶段的任何信号丢失都可能阻止剩余的伺服电机运行，直到从早期的网络阶段接收到命令。因此，工业应用中的 EMC 已成为以太网的关键性能标准。
EN 301 598 - V2.2.1 - 电视空白频段设备 (TVWSD)
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大型语言模型的结构化最优脑修剪
海量的参数和计算需求阻碍了大型语言模型 (LLM) 的广泛应用。网络剪枝为该问题提供了一个实用的解决方案。然而，现有的 LLM 剪枝工作主要集中于非结构化剪枝或需要剪枝后微调。前者依靠特殊硬件来加速计算，而后者可能需要大量的计算资源。在本文中，我们介绍了一种无需再训练的结构化剪枝方法，称为 SoBP ( S structured O ptimal Brain P runing)。它利用全局一阶信息来选择剪枝结构，然后用局部贪婪方法对其进行细化，最后采用模块重构来减少信息丢失。我们在 8 个不同的数据集上对来自 3 个 LLM 系列的 14 个模型的有效性进行了评估。实验结果表明 SoBP 优于当前最先进的方法。
支付领域的生成式人工智能 - Visa Corporate
与我们的客户一样，Visa 也在大力投资生成式人工智能，并尝试如何利用它来提升我们专有模型的预测能力。基于生成式人工智能的方法可以使用更丰富的交易数据来识别独特的模式和商家偏好。交易序列签名被转换成高维向量嵌入，可以最大限度地减少数据聚合过程中的信息丢失，从而直接为我们的下一代模型提供支持。基于这些模型采取的行动将与具有更高准确度的客户更相关，因为他们使用的数据更多。例如，借助生成式人工智能更强大的计算和预测能力，可以分析更多与模型对交易的评分和评估相关的因素，而无需权衡利弊，从而使客户受益并建立更多信任。
EN 301 489-52 - V1.3.1
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