摘要 随着对大带宽的需求呈指数级增长,考虑最佳网络平台以及通信网络中信息的安全性和隐私性非常重要。高载波频率的毫米波和太赫兹被提议作为通过提供超宽带信号来克服现有通信系统香农信道容量限制的使能技术。毫米波和太赫兹还能够建立与光通信系统兼容的无线链路。然而,大多数能够在这些频率范围(100 GHz-10 THz)下合理高效运行的固态元件,尤其是源和探测器,都需要低温冷却,这是大多数量子系统的要求。本文展示了当源和探测器在低至 T = 4 K 的低温下运行时,可以实现安全的毫米波和 THz 量子密钥分发 (QKD)。我们比较了单输入单输出和多输入多输出 (MIMO) 连续变量 THz 量子密钥分发 (CVQKD) 方案,并找到了 f = 100 GHz 和 1 THz 之间的频率范围内的正密钥速率。此外,我们发现最大传输距离可以延长,密钥速率可以在较低温度下提高,并且通过使用 1024 × 1024 根天线,在 f = 100 GHz 和 T = 4 K 时实现超过 5 公里的最大秘密通信距离。我们的结果首次展示了毫米波和太赫兹 MIMO CVQKD 在系统运行温度低于 T = 50 K 下的可能性,这可能有助于开发下一代安全无线通信系统和量子互联网,用于从卫星间和深空到室内和短距离通信的应用。
摘要 :研究了光放大器存在时经典信号对多芯光纤(MCF)中量子密钥分发(QKD)的影响。首先,基于先进的非对称发送或不发送QKD(SNS-QKD)和经典的Bennett–Brassard 1984-QKD(BB84-QKD),提出了QKD与经典信号的长距离同时传输架构,并且可以根据需求调整光放大器之间的段长。然后,基于所提出的架构建立了自发拉曼散射噪声和四波混频噪声的理论模型。接下来,推导了经典信号噪声影响下安全密钥速率的计算模型。最后,实验结果表明,理论模型与实验光子吻合良好,实验与模拟噪声光子之间最大差异小于2.6 dB。仿真结果表明,当经典信号和量子信号在MCF的不同芯层中传输时,非对称SNS-QKD架构的性能优于BB84-QKD架构。
连续变量量子密钥分发利用电磁场的相干测量,即同差或异差检测。迄今为止开发的最先进的安全性证明依赖于此类测量的理想化数学模型,这些模型假设测量结果是连续且无界的变量。由于物理测量设备的范围和精度有限,这些数学模型仅作为近似值。预计在适当的条件下,使用这些简化模型获得的预测将与实际实验实现高度一致。然而,到目前为止,还缺乏对这种近似引入的误差及其对可组合安全性的影响的定量分析。在这里,我们提出了一种理论来严格解释现实异差检测的实验局限性。我们专注于集体攻击,并为渐近和有限尺寸机制提供安全性证明,后者属于可组合安全性的框架内。在此过程中,我们首次在有限尺寸范围内建立了离散调制连续变量量子密钥分发的可组合安全性。密钥速率的严格界限是通过半定规划获得的,并且不依赖于希尔伯特空间的截断。
图 4. 0 脉冲和 𝜋 脉冲的光谱。当主激光器 #0 开启时,具有不同初始波长的主激光器 #1 和 #2 都锁定到主激光器 #0 并共享相同的波长,因此 0 脉冲和 𝜋 脉冲也可以共享相同的波长。
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媒体行业越来越多地采用人工智能 (AI) 来策划和分发新闻。本评论论文研究了人工智能对新闻行业影响的当前研究状况,重点关注人工智能在新闻编辑室中的使用、人工智能对新闻报道多样性和准确性的影响、人工智能对新闻分发的影响以及人工智能使用的道德和监管问题。评论发现,人工智能有可能提高新闻行业的效率并覆盖更多人。尽管如此,它还是引发了人们对偏见、不准确性和人类编辑作用减弱的重要担忧。当使用人工智能传播新闻时,人们还担心过滤气泡和回音室。评论还强调了新闻行业使用人工智能的透明度、问责制和监管的必要性。
我们于 2021 年 11 月 8 日宣布了主题审计(附件)。目标是确定国防部在实施计划的行动以实现国防部数字现代化战略目标方面的进展情况。我们于 2021 年 12 月暂停了审计,以集中资源进行与 COVID-19 相关的审计。自暂停以来,负责实施数字现代化战略的国防部治理委员会经历了人员和组织变动。因此,我们将终止审计,以确定这些变化对我们的审计的影响并根据需要进行调整。我们计划在今年晚些时候重新宣布审计。
摘要 在过去十年中,人工智能 (AI) 不断发展,其横向应用范围覆盖新闻报道过程,媒体和技术公司也参与开发特定的工具和服务。本研究首次列出了开发适用于新闻业的 AI 系统的西班牙技术公司和机构,其服务和功能分为新闻报道过程的三个阶段:1. 信息的自动收集和记录;2. 内容的自动制作;3. 信息分发和受众关系。该研究采用深入访谈的方法,采访了 45 位西班牙专门从事 AI 开发的公司和技术中心的创新负责人(N = 25),并通过问卷调查将研究内容分为四个类别:公司简介、工具、新闻业特定服务和未来趋势。研究结果证实了西班牙技术公司在 AI 领域的明显发展,其服务和工具可用于整个新闻报道过程,主要是与货币化相关的信息收集和内容分发阶段;因此,自动化新闻制作阶段被忽视了。该产品在格式方面多种多样 - 文本、视听、声音 - 以及平台,尤其是网络和社交媒体。接受咨询的公司证明了其实施的盈利能力,并注意到媒体的兴趣日益浓厚,但他们警告称,进展不平衡,反映出对人工智能应用的“缓慢”、“不信任”和“缺乏知识”。
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