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使用光子极化伪随机基选择实现基于诱饵态的量子密钥分发的安全性和通信距离改进
摘要 本文提出了一种新的量子密钥分发（QKD）协议，即基于伪随机基纠缠光子的 QKD（PRB-EPQKD）协议。最新协议主要关注三个属性，包括协议的安全性、安全密钥大小和合法通信用户（Alice 和 Bob）之间的最大通信距离。为了实现这一点，我们首先考虑一个位于低地球轨道（LEO）型卫星上的自发参数向下（SPDC）光子源，该光子源能够产生并向 Alice 和 Bob 分发纠缠光子对。其次，我们假设 Alice 和 Bob 的光子状态测量基是通过伪随机数生成器（PRNG）相同生成的，即量子逻辑映射（QLM）。最后，我们还假设除了光子状态之外，Alice 和 Bob 还故意在每个脉冲上共享一组强度随机的诱饵状态，目的是检测窃听者（Eve）的存在。基于这些考虑，我们利用 Gottesman-Lo- Lutkenhaus-Preskill (GLLP) 公式评估了两种不同实现（即基于非诱饵状态和无限主动诱饵状态的 QKD）的安全密钥速率上限。与现有协议相比，安全密钥大小和通信距离都有显著改善，因为我们意识到在日光、下行卫星条件、精心选择的光源和良好的晶体特性下，最大通信距离可达 70000 公里。此外，使用组合的 I 型和 II 型 SPDC 光子源作为我们的纠缠光子对发生器，显著提高了光子平均数，使我们的协议对光子数分割攻击和衰减引起的大气传播更具鲁棒性。此外，该协议与现有协议相比更加安全，因为任何窃听者必须同时破解用作 PRNG 的混沌系统和 QKD 系统，才能获得有关 Alice 和 Bob 使用的测量基的任何有用信息，从而获得安全密钥。
英国武装部队性别薪酬差距
国防部 (MOD) 编写了本报告，作为公共当局每年公布其性别工资差距的法律要求的一部分。 2017 年，政府出台了世界领先的立法，规定拥有 250 名或以上员工的组织必须每年报告其性别工资差距。 该立法是《公共部门平等责任》的基础，要求相关组织每年在 3 月 30 日之前公布其性别工资差距。 这包括中位数 4 和平均数 5 的性别工资差距和性别奖金差距；获得奖金的男性和女性员工比例；以及每个薪酬四分位数的男性和女性员工比例。 如果劳动力队伍的性别工资差距较大（以正数表示），则意味着平均而言，一种性别的工资高于另一种性别，需要采取行动来解决这一问题。自 2017 年首次发布《性别薪酬差距报告》以来，武装部队内部的性别薪酬差距中位数一直在增加，从 0.2%（2017 年）增加到 1.4%（2023 年），平均性别薪酬差距从 0.9%（2017 年）增加到 1.1%（2023 年）。附件 A 中包含了更详细的信息。虽然这似乎描述了一种恶化的情况，但它反映了英国武装部队的基本征兵模式，即军人以最低级别（低薪）征兵，然后通过军衔结构晋升。因此，较低级别女性比例较大（见附件 B）将在短期内增加性别薪酬差距，但随着女性的晋升，预计差距会缩小。本报告满足了该部门的报告要求，并概述了我们缩小性别工资差距的承诺，涵盖时间范围为 2022 年 4 月 1 日至 2023 年 3 月 31 日。什么是性别工资差距？性别工资差距 6 不同于同工同酬，后者涉及从事相同或相似工作或同等价值工作的男女之间的工资差异。根据英国法律，仅仅因为性别 7 而向人们支付不同的工资是违法的。性别工资差距显示的是劳动力中所有男性和女性之间的平均工资差异，无论他们所做的工作有何差异，因此可能受到劳动力构成方式（包括职业、级别、地点等）的影响。性别工资差距也是基于每小时工资，不包括加班费。这是根据武装部队持续工作模式调查 8 和 2017 年性别工资差距规定计算的。每小时工资是正常工资 9 和截至 2023 年 3 月 31 日的工资期内支付的任何奖金（包括任何按比例分配的奖金）的总和。
基于集中式多人数据融合CNN
大脑计算机界面是人类计算机交互的一种新方法，它提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信联系（McFarland和Wolpaw，2011年）。事件相关电位（ERP）是代表皮质加工的独特相位的大脑表面的电活动的时间固定量度（Patel和Azzam，2005），它是与某人对某些刺激或特定事件的反应有关的内源性电位。ERP的典型示例是N200和P300。P300（Sutton等人，1967年）是一个正面峰值事件后约300毫秒显示的正峰波形，是ERP研究最多，使用最广泛，最突出的成分之一（David etal。，2020年； Kirasirova等。，2020）。P300分类检测是P300-BCI研究的重点，快速准确的识别对于改善p300-BCI的性能至关重要（Huang等人。，2022）。P300通常表现出低信噪比（SNR）（Zhang等人，2022）。为了突出其时间锁定的组件并最大程度地减少背景噪声，P300-BCI要求从多个试验中收集，汇总和平均数据以获得可靠的输出（Liu等人。，2018年），这是耗时且有效的。因此，在单审判中正确对p300进行分类是一个巨大的挑战。到目前为止，单个试验P300分类算法的准确性记录如下：Krusienski使用逐步线性判别分析（SWLDA）的平均分类精度约为35％。使用贝叶斯线性判别分析（BLDA）的平均分类准确性（BLDA）约为60％。Blankertz应用了收缩线性判别分析（SKLDA），并达到平均分类精度约为70％。张张通过时空判别分析（STDA），并达到平均分类准确性约为61％。Kaper开发的支持向量机（SVM）算法的平均分类精度达到64.56％。以及XIAO提出的判别规范模式匹配（DCPM）的价值为71.23％，表明DCPM在单验P300分类中的其他传统方法显着超过了其他较小的训练样本中的其他传统方法（Xu等人。，2018，2021; Xiao等。，2019a，b，2021; Wang等。，2020）。ma等。（2021）提出了一个基于胶囊网络的模型，该模型提高了单审P300的检测准确性，但是，由于大小的增加，计算变得复杂。Zhang等。 （2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。 这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人 ，2022）。 深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。 ，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人Zhang等。（2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人，2022）。深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人如今，深度学习方法在基于脑电图的目标检测技术方面取得了巨大进展（Li等人，2021），基于此，一些学者提出了其他用于P300分类的方法，例如转移学习（Wei等人。，2020），incep a-eegnet（Xu等人，2022），组合分类器（Yu等人。，2021），主成分分析（PCA）（Li等人，2020）等目前，Daniela使用了CNN（Cecotti和