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swasthya pahal（所有人的健康）使用可持续的，多环境，可访问，负担得起，可负担，可偿还和量身定制的信息学框架
背景：非传染性疾病（NCD）需要更长的护理，为此，医疗保健系统必须获得技术先进的解决方案以增强患者护理。Swasthya Pahal（所有人的健康）是一种创新，互动，多语言，独立的，基于互联网的计算机程序，旨在改善NCD的自我管理。目的：本研究旨在通过确定Swasthya Pahal计划在医院和社区环境中在Chennai，Tamil Nadu的农村和城市环境中确定慢性NCD（糖尿病，高血压，高胆固醇和肥胖）的自我管理。可以通过使用便携式健康信息信息亭来实现入学的个人的风险因素概况，并增强其对NCD的自我管理，该信息使用可持续，多环境，可访问，可访问，负担得起，可偿还，可偿还和量身定制（SMAART）模型。方法：将对来自泰米尔纳德邦钦奈的农村地区（n = 1400）和城市地区（n = 1400）和城市地区（n = 1400）的2800名个人的方便样本进行定量研究。将收集有关社会人口统计学，健康行为和临床状况以及知识，态度和实践的数据。将测量体重，血压和随机血糖水平等客观评估。此外，还将确定Swasthya Pahal计划的有用性，接受和有效性。结果：将使用描述性分析来汇总结果。国际注册报告标识符（IRRID）：PRR1-10.2196/39950将进行适当的双变量和多变量回归分析，以确定Swasthya Pahal在更广泛的环境中有用，接受和有效性的结果变量的预测指标。所有分析将使用SAS（版本9.1； SAS Institute）进行，结果将报告为95％CI值，P <.05。结论：该研究提议通过基于SMAART信息学框架的Swasthya Pahal计划的实施来增强农村和城市社区环境中NCD的自我管理。这项研究旨在了解swasthya pahal在城市和农村环境中各种各样的人群中的实施，可接受性和可用性。
将OWSG和量子资金与Qefid
在经典的加密术中，单向函数（OWF）被广泛认为是“最小假设”，但量子加密的情况就不太清楚。最近的作品提出了两个并发候选量子密码学中最小假设的候选者：单向状态发生器（OWSGS），假定具有有效的验证算法的硬搜索问题的存在，并且EFI对，并假定存在困难的区分问题。最近的两篇论文[Khurana和Tomer Stoc'24; Batra和Jain focs'24]表明OWSG表示EFI对，但反向方向保持开放。在这项工作中，我们提供了有力的证据，表明相反的方向不存在：我们表明存在量子统一的甲骨文，而efi对存在，但OWSG不存在。实际上，我们显示了一个稍强的陈述，该语句也适用于输出经典位（QEFID对）的EFI对。因此，我们通过Oracle，QEFID对和单向拼图与OWSG和其他几个MicroCrypt原始词分开，包括有效可验证的单向拼图和不可消除的状态生成器。特别是解决了[Chung，Goldin和Gray Crypto'24]中留下的问题。使用类似的技术，我们还建立了一个完全黑框的分离（比私钥量子货币方案和QEFID对之间的较弱的分离（比Oracle分离略弱）。我们工作的一种概念含义是，有效的验证算法的存在可能会导致量子密码学中质性更强的原始素。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation
逻辑熵和量子力学中的负概率
由大卫·埃勒曼（David Ellerman）在一系列最近的论文中介绍。尽管数学公式本身并不是什么新鲜事物，但Ellerman提供了对S L的声音概率解释，以衡量给定集合上分区的区别。相同的公式是量子力学中熵的有用定义，在该定义与量子状态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式将其自身放在包括负值的概率的概括中，这一想法可以追溯到Feynman和Wigner。在这里，我们根据逻辑熵的概念来分析和重新解释负面概率。在有限的维空间中得出并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子样性能。对于有限维空间（连续），我们表明，在唯一的假设中，逻辑熵和总概率是及时保留的，一个人获得了概率密度的进化方程，而概率密度基本上与wigner函数在相位空间中的量子进化基本上相同，至少在一个人中仅在一个相结合时，只有一个稳定的动量变量。这个结果表明，逻辑熵在建立量子物理学的特殊规则中起着重要作用。
算法信息理论和量子力学简介
本文介绍了一项对算法信息理论与量子力学交集的已发表和未发表材料的调查。据作者所知，这是其类型的第一个。 审查了量子状态算法含量的三个不同概念。 引入了算法量子典型性和相互信息的概念。 探索了算法信息与量子测量之间的关系。 令人惊讶的结果之一是，在进行分解时，绝大多数的量子（纯和混合）状态将导致经典概率，而没有算法信息。 因此，大多数量子状态将其切成白噪声。 回顾了马丁·洛夫的量子分析。 算法信息理论为许多世界理论带来了新的并发症，因为它与独立性的假设相冲突。 当排除算法复杂的过程时，需要进行测量以产生与具有可克性信息的量子状态的分布。据作者所知，这是其类型的第一个。审查了量子状态算法含量的三个不同概念。概念。探索了算法信息与量子测量之间的关系。令人惊讶的结果之一是，在进行分解时，绝大多数的量子（纯和混合）状态将导致经典概率，而没有算法信息。因此，大多数量子状态将其切成白噪声。回顾了马丁·洛夫的量子分析。算法信息理论为许多世界理论带来了新的并发症，因为它与独立性的假设相冲突。当排除算法复杂的过程时，需要进行测量以产生与具有可克性信息的量子状态的分布。
介绍量子系统、测量和量子位！
5 乘积空间和 2 个量子比特 37 5.1 纠缠. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 5.4 受控非门 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 45 5.10 利用纠缠态进行量子密钥分发 . ...
量子力学的数量和量子信息的数量
摘要：在这项工作中，Ti的直接照射：蓝宝石（100 fs）飞秒激光束在第三次谐波（266 nm）（266 nm），中等重复率（50 Hz和1000 Hz），用于在聚恒定（PS）薄膜上创建正常的周期性纳米结构。在一个斑点区的情况下，获得了50 Hz以及1 kHz的典型低空间频率LIPS（LSFL），并使用线扫描辐照。激光束的功能，重复速率，脉冲数（或辐照时间）和扫描速度，以导致各种周期性纳米结构的形成。发现PS的表面形态在很大的能量（1至20 µ j/pulse）下强烈取决于大量脉冲（10 3至10 7脉冲）的积累。此外，在激光辐照过程中从室温加热至97℃，修饰了纹波的形态，尤其是它们的振幅从12 nm（RT）提高到20 nm。扫描电子显微镜和原子力显微镜用于成像表面结构的形态特征。以选定的速度进行激光梁扫描，可以在聚合物膜上生成良好的纹波，并在大面积上产生均匀性。
量子和量子启发算法中的差分隐私放大
差异隐私 (DP) [1,2] 是一个严格的数学框架，用于在分析和处理数据集的同时保留每个个体的信息。直观地说，差异隐私算法可以学习由 n 个用户组成的数据集的统计属性，但几乎不会泄露每个用户的任何信息。在处理医院数据、银行、社交媒体等敏感数据时，此类机制具有重要意义。除了隐私保护数据分析外，差异隐私还在计算机科学的其他领域找到了多种应用，如机器学习 [3、4、5、6]、统计学习理论 [7、8、9、10]、机制设计 [11]。自其推出以来，已开发出多种用于隐私数据分析设计的分析工具 [12、13、14、15]。最常见的是，这些机制利用诸如在最终输出中添加噪声或将输入随机化之类的技术。可以使用简单的工具（例如基本组合规则和后处理的鲁棒性）对由这些块构建的复杂机制进行松散的分析。然而，实际应用中隐私和实用性之间的固有权衡引发了更细化规则的发展，从而带来了更严格的隐私界限。这个方向的趋势是表明多种随机性来源放大了标准 DP 机制的保证。特别是，已经证明了子采样、迭代、混合和改组等 DP 放大结果 [16，17，18，19]。鉴于过去几十年量子计算和量子信息对计算机科学不同领域产生了重大影响，一个有趣的问题是量子和量子启发算法是否可以增强差异隐私。随着如今噪声中型量子设备 (NISQ) 的出现，这个问题变得更加重要 [20]。一方面，这些设备的噪声特性（之前也被 [21] 所利用），另一方面，量子算法的潜在能力，使得这种量子或混合量子经典机制成为差异隐私角度的一个有趣研究课题。此外，机器学习和差异隐私之间的联系表明，回答这个问题可以带来对量子机器学习能力的有趣见解。
教授量子计算机编程和量子软件工程的创新方法
摘要 — 量子计算是一个新兴领域，它有望利用量子力学原理彻底改变模拟优化、数据处理等各个领域。本文概述了芬兰和西班牙大学讲师为教授量子计算机编程和量子软件工程而开发的创新教学策略。我们的课程集成了基本工具和方法，例如使用 Docker、Qiskit、PennyLane 和 Ocean SDK 进行容器化，以提供全面的学习体验。该方法包括几个步骤，从介绍量子力学的基础知识到专注于实际用例的动手实验。我们认为量子计算机编程是一个重要的主题，而且很难教授，因此制定教学计划和教学指导方针会大有帮助。索引词 — 量子计算机编程、量子软件工程、量子计算、量子信息、量子编程教育、Qiskit、Pennylane、Ocean SDK、容器化、Docker、Quantum Serverless。