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安全的数字加密钱包量后...
Bloczincir是一本不变的数字录音簿，在由妥协算法管理的集中式网络上工作。Bloczincirde用户用作密码数字加密钱包中生产的钱包开关和钱包地址的个人标识符，而不是真实的身份信息。数字加密钱包是与块分开开发的应用程序。但是，没有它们，就不可能与Blockzincir进行交互，例如转移操作的实现和智能合约应用程序的操作，因为没有什么代表块状用户。今天，在数字加密钱包应用中，椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）用于开关生产过程。该算法的安全性是基于椭圆曲线上离散对数问题的难度。在1994年，在多项式存在下，在存在量子计算机的情况下，可以在存在量子计算机的情况下解决由shor和清晰的加密系统所暗示的算法。这意味着无法确保使用ECDA创建的加密钱包的安全性（例如在存在量子计算机存在的所有系统）无法确保。量子资金RAI在2016年召集，因为需要标准化密码系统。在此呼叫的范围内，选择基于笼子的晶体二利锂和猎鹰算法作为数字签名标准。在这项研究中，为比特币和Ethe Reum Blocks提供了在加密钱包开关生产阶段中使用晶体 - 二硫硫哲数字签名算法的，用于Quantum Safe Safe数字加密钱包，并使用Rust Programming语言执行这些应用。指示了量子后为经典和后量词开发的钱包应用程序钱包信息的平均创建时间。此外，还指出了在研究范围内开发的数字加密钱包应用程序的处理和验证过程的平均实现周期，这些应用程序通过创建经典和后量子块链原型。
用机器学习控制的量子量
摘要我们制定对量子问题的控制，以执行任意量子计算作为优化问题。然后，我们为其解决方案提供了一种示意图机器学习算法。想象一下一条长条“量子物质”，并具有某些假定的物理特性，并配备了定期间隔的电线以提供输入设置并阅读结果。在展示了如何将来自设置到结果的相应地图解释为量子电路之后，我们提供了一个机器学习框架，以“学习”在哪些设置上实现通用门集的成员。为此，我们设计了一个损失函数来衡量提出的编码未能实现给定电路的严重差异，并证明存在“层析上完整的”电路集：如果给定编码的编码最小化该集合的每个成员的损耗函数，它也将用于任意电路。最佳，任意量子门，因此可以使用这些东西实现任意量子程序。
维护量的维度减少和...
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sc tokai应用物理学会学术演讲（JSAP SCTS 2014）
简介：在过去的几十年中，碳纳米材料（例如碳纳米纤维（CNF）和石墨烯）由于其宏伟的特性而引起了强烈的科学兴趣[1，2]。关于石墨烯的大部分研究都是针对合成高质量和大面积石墨烯方法的探索。有希望的方法是脉搏激光沉积和化学蒸气沉积。虽然在理解石墨烯合成方面已经取得了重要成就，但它们的形成机制尚不清楚。现场技术的最新进展现在为研究原子水平研究固相相互作用的新可能性提供了新的可能性。在这里，我们报告了通过原位透射电子显微镜（TEM）直接观察到铜含有铜纳米纤维（CU-CNFS）的结构转化。实验：使用kaufmann型离子枪制造Cu-CNF（iontech。Inc. Ltd.，模型3-1500-100FC）。所使用的样品是尺寸为5x10x100 µm的市售石墨箔。通过在CNFS生长过程中连续供应Cu，在室温下用1 keV ar +离子辐射石墨箔的边缘。在其他地方详细描述了离子诱导的CNF生长机理的细节[3]。然后将Cu-CNF安装在200 kV的TEM（JEM2010，JEOL CO.，JEOL CO.）的阴极微探针上，并研究了Cu-CNFS向石墨烯的结构转化，在电流 - 电压（I-V）测量过程中进行了研究。结果和讨论：在I-V测量过程中，高温是通过Cu-CNF结构中的Joule加热获得的。焦耳CNF的加热导致其表面石墨化，最后在转化为严重扭曲的石墨烯中。tem图像表明，最初，CNF在本质上是无定形的，而I-V过程中的电流流动引起了CNF的晶体结构的急剧变化，形成了石墨烯的薄层（1-3层）。作为结果，在产生的电流大大增加的情况下，改进了结构的电性能，比初始值高1000倍（从10 -8到10 -5 a）。该过程采用三个步骤进行：Cu纳米颗粒的聚集，无定形碳扩散到Cu中，以及在进一步加热下的Cu纳米颗粒的电迁移。
我们将于2022财年开始开发无人航天建设创新技术。
[目标/摘要] 要实现月球基地的建设，重要的是对月球表面进行地形和地质调查，并管理地质和地质风险管理，就像地球上的建设过程一样。该项目将结合岩土工程、机器人、测量、资源工程等多个领域的尖端技术，同时进行月球表面测量和地形测绘以及地质和土壤测量，并开发无人测量系统来创建三维地质和土壤图。
考虑叫牌的麻将AI - 信息科学广场
摘要：近年来，人工智能在将棋、黑白棋等具有完美信息的游戏中已经可以与顶级职业选手相媲美，但在具有不完美信息的游戏中却只取得了部分成功。例如，一些研究人员已经在扑克游戏中实现了与顶级职业选手相媲美的人工智能，但在麻将游戏中却未能实现，麻将是一种信息不完美且复杂度高于扑克的游戏。Mizukami 等人(2013, 2014) 构建了一个接近顶级职业麻将水平的人工智能。但是，这种人工智能无法夺取一张牌来为每个 Yaku 构建一个组合。另一方面，Harada 等人构建了麻将人工智能——全手牌提取（CHE），该人工智能考虑了高概率构建的役牌。基于此工作，我们将 CHE 应用于麻将人工智能，该人工智能可以认领一张牌，从而为每个役牌构建一个组合。在使用 CHE 的麻将游戏中，所提出的人工智能的有效性得到了证实。
第 24 个量热日 - ELIB-DLR
我们非常遗憾，由于疫情，我们通常在会议期间进行的个人接触和科学交流今年无法在实际聚会中实现。与此同时，我们希望能够再次在通常的条件下在布伦瑞克举办第 25 届量热学会议，作为一场现场活动。我们非常高兴能够在线上论坛上介绍前沿的科学主题和最新发现，以便尽管情况如此，但会议仍将为所有参与者带来丰富内容。我们希望每个人都能享受量热学会议日，我们期待在互联网上进行激动人心的讨论、热烈的交流和鼓舞人心的对话。我们还要感谢所有参与者在特殊情况下接受在线形式，如果我们遇到任何轻微的技术中断，请您谅解。我们现在迫不及待地想看到和听到即将到来的演讲，并想借此机会感谢所有讲师和演讲者的努力。我们将竭尽全力使这次活动取得令人难忘的成功。