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量子至上：数据中心转型
量子计算机最近在超越传统计算机方面取得了重大进展。例如，仅使用 54 量子比特处理器，量子计算机就能够在 200 秒内完成目标计算，而传统计算机通常需要至少 10,000 年才能完成。由于量子计算机如此强大，我们当前的加密标准可能会在几分钟内被破解。这将导致数据中心基础设施发生变化，使用量子网络和量子安全，能够直接与量子计算机交互，同时保持数据安全。量子计算机也非常高效；量子处理器使用大约 1.5kW 的功率，而普通服务器机架使用 5 到 10kW 的功率。在 1.5kW 中，大部分功率仅用于冷却目的。这种转变将推动数据中心进入传统计算机无法实现的新用例。
分布式量子机器学习
量子计算机正在快速发展，第一批经典难题已经通过量子计算机得到解决 [1]。尽管这些问题是人为的，专门设计用于展示量子计算机的强大功能，但预计在未来几年内，实际问题也将取得类似的成果。除了量子计算机，量子互联网也发展迅速，第一批小规模网络已经实现 [2]。量子网络允许许多新应用，包括新形式的加密 [3] 和增强时钟同步 [4, 5]。量子网络还允许另一种应用：分布式量子计算，其中不同的量子计算机通过量子网络连接起来。我们通常确定两种类型的分布式量子计算。在第一种中，单个算法太大而无法在量子设备上运行，因此将其细分为较小的部分，每个部分都可以在量子设备上运行。在第二种中，多方可以访问通过量子网络连接的本地量子计算机。各方可以协作对其输入执行量子计算，而无需明确共享它。第一种类型是资源问题。随着硬件的发展，可以运行更大的问题，并且不再需要分发算法。第二种类型更有趣，因为它为全新的应用开辟了道路。因此，在本文中，我们将重点介绍第二种类型的分布式量子计算。分布式量子计算自然扩展了经典的多方计算，允许多方安全地协作 [6]。我们考虑分布式量子计算的两种应用。第一种是分布式算术，第二种是基于距离的分布式分类。我们展示了这两种方法在分布式环境中的工作方式，并论证了为什么信息在协议执行期间保持安全。对于这两种应用，多方提供输入并共同执行算法，这样输出只会显示给一个特定的方，而不会泄露有关各个方输入的信息。在下一节中，我们将简要介绍量子计算和分布式量子计算的一些基本概念。在第三节和第四节中，我们分别讨论了分布式量子加法器和基于距离的分布式分类器。第五部分我们提供了分布式方法的资源数量。最后我们得出了一些结论和展望。
环分裂：片上循环网络的无死锁路由算法
摘要：本文考虑使用循环拓扑作为片上网络 (NoC) 的一种有前途的无死锁拓扑。本文介绍了一种用于探索具有任何拓扑的 NoC 的新型高级模型 Newxim。本文提出了两种方法来解决循环拓扑中的循环依赖问题，这些问题由于死锁可能性增加而限制了它们在 NoC 中的应用。第一种处理死锁的方法是通用的，适用于任何拓扑；它基于在非循环子网络上绕过网络阻塞部分的思想。第二种方法——环分裂——考虑了循环拓扑的特征。本文介绍了使用无死锁路由算法对循环和网状拓扑的 NoC 的峰值吞吐量进行高级建模和比较的结果。结果表明，与网状拓扑相比，一种新的循环路由方法可将网络吞吐量提高 59%，并且网络负载分布均匀。
时空中的纠缠和意想不到的量子现象
我喜欢从另一个角度来思考：用 Van Raamsdonk [1] 的话来说，纠缠是时空的结构。当你纠缠单个量子比特时，你就创建了一个二维网络，类似于引力理论中时空内部如何从纠缠边界中出现。在这种全息方法中，纠缠生成时空的几何形状，而不是坍缩空间或时间。同时，纠缠是检测相变或诊断意外现象（如纠缠不对称和量子姆潘巴效应）的基本工具 [2,3]。此外，纠缠构建的几何形状可用于量子信息科学的应用。例如，如果爱丽丝拥有一个特殊用途的设备来准备她最喜欢的状态，她可以通过量子网络将其量子传送到几个遥远的地方 [4]。根据这个观点，纠缠不仅构建了地铁系统的轨道，而且还充当了将信息从一个车站传送到另一个车站的火车。
神经科学年度评论灵长类大脑社会认知专门网络
灵长类动物已经进化出各种认知能力来应对复杂的社会世界。为了了解大脑如何实现关键的社会认知能力，我们描述了面部处理、社交互动理解和心理状态归因领域的功能专业化。面部处理系统从单个细胞到大脑区域内的神经元群体，再到提取和表示抽象社交信息的分层组织网络，都是专门的。这种功能专业化并不局限于感觉运动外围，而是似乎是灵长类动物大脑组织一直到皮质层级顶端区域的普遍主题。处理社交信息的回路与处理非社交信息的并行系统并列，表明在不同领域应用了共同的计算。社会认知的神经基础的新图景是一组不同但相互作用的子网络，它们涉及面部感知和社会推理等组成过程，遍及灵长类动物大脑的大部分。
CJIS安全策略的示例审核清单（...
2系统管理功能包括管理数据库，网络组件，工作站或服务器所必需的功能。这些功能通常需要特权用户访问。用户功能与系统管理功能的分离是物理或逻辑。组织可以使用不同的计算机，操作系统，中央处理单元或网络地址将系统管理功能与用户功能分开；通过采用虚拟化技术；或这些或其他方法的某种组合。系统管理功能与用户功能的分离包括Web管理接口，这些接口对任何其他系统资源的用户采用单独的身份验证方法。系统和用户功能的分离可能包括隔离不同域上的管理接口以及其他访问控件。3个托管接口包括网关，路由器，防火墙，警卫，基于网络的恶意代码分析，虚拟化系统或在安全体系结构中实现的加密隧道。4个与内部网络分离的子网络被称为非军事区或DMZ。
网络弹性能量
本文的其余部分组织如下。在第 2 部分中，网络的弹性能量 (EE) 是通过对网络点进行从 1 到网络中节点数的 (随机) 标记而得出的。标签可以看作对应于线上的等距点。因此，我们可以将标记看作是网络 (特别是节点) 在 ℤ 或 ℕ 的某个子集中的嵌入。4) 。我们坚持将该过程称为“嵌入”，而不是定义“表示”。然后，标签可用于定义网络的总弹性能量 (TEE) 或平均弹性能量 (AEE)。当考虑标签的所有排列时，TEE 是网络弹性能量的总和。AEE 是每个排列的 EE 的平均值，或者 AEE = TEE /𝑛!，其中 𝑛 是所考虑的网络中节点数。如果我们查看嵌入式网络并假设图中与连接节点相对应的挂钩实际上是由橡皮筋连接的，每个弧都有一个橡皮筋，那么术语就变得清晰了。一条边被视为一对弧：一条弧和它的反弧。因此，一条边由两条橡皮筋表示。第 3 节介绍了子网络及其行为
带有纠缠光子的量子密钥分布...
量子密钥分布（依赖量子机械资源的随机秘密密钥）是安全量子网络的核心特征。基于纠缠的协议可通过量子中继器提供额外的安全性和规模，但是在光子源上设置的严格要求已经使他们的使用情况迄今使用了。在这种情况下，基于半导体的量子发射器是一个有前途的解决方案，可确保按需以记录的多光子发射的方式生成近乎统一的纠缠光子，后者的功能与一些最佳的窃听攻击相反。在这里，我们使用连贯驱动的量子点在实验上证明了一种经过修改的Ekert量子键分布协议，具有两种量子通道方法：既有250米长的单模纤维，又在自由空间中，连接了罗马萨皮恩扎大学校园内的两座建筑物。我们的现场研究强调，量子点纠缠的光子源已准备好超越实验室实验，从而为现实生活中的量子通信开辟了道路。
缓慢而弱的吸引子计算嵌入快速和强的E-I平衡神经动力学
吸引子网络需要神经元连接是高度结构的，以维持代表信息的吸引子态，而激发和抑制平衡网络（E-INNS）需要神经元连接才能被延伸，并且稀疏以产生不规则的神经元素。尽管被视为神经回路的规范模型，但通常对两种类型的网络进行独立研究，并且鉴于它们的结构需求非常不同，因此仍不清楚它们如何在大脑中共存。在这项研究中，我们研究了连续吸引人神经网络（CANNS）和E-INN的兼容性。与重新实验数据一致，我们发现当神经元突触由两组组成时，神经回路可以表现出CANN和E-INN的特征：一组对于不规则的曲线是强的且快速的，而另一组对于吸管动力学而言弱且缓慢。另外，与仅使用一组突触相比，模拟和理论分析都表明，该网络表现出增强的性能，并加速了吸引子态的融合并保留了局部输入的E-I平衡状况。我们希望这项研究能够了解结构化神经计算如何通过神经元的不规则曲率实现。
在存在的情况下进行多体量子态控制......
量子态控制对于量子信息处理和通过量子网络传输量子信息至关重要。在本文中，我们研究如何通过设计描述系统内部几何形状或配置的时间相关物理参数来控制多体量子系统的时间演化。一个有趣的经典类比是，一只坠落的猫可以重新调整自己的方向，以便它四脚着地，最大限度地减少对身体的伤害[1-4]。这种经典现象的可控性与这样一个事实有关：猫不是刚体[5]，但可以改变身体的形状和身体各部分的相对方向，使它能够在不违反角动量守恒定律的情况下旋转。在量子领域，自主控制问题可能变得更加复杂，因为量子变形体并不是一个经过充分研究的、能够轻易表现出量子控制特性的平台。为了说明我们的方法，我们考虑一个由耦合谐振子链组成的量子系统，我们将使用它来展示在给定的控制运行时间内通过改变耦合和频率来实现量子猫态的传输和重新定位。