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World File Search System开销
按下工具ACO203XL
由于背部冲程限制而节省时间。作为按压工具中的全方位，ACO203XL可用于最高108毫米的所有尺寸。对于不需要整个80毫米的应用程序，该工具配备了背部冲程限制，以使中风适应40毫米，并在按下最大较小尺寸的54毫米时节省时间。归功于紧凑的设计（仅3,2千克和46厘米长），并且可旋转的头部非常易于处理，甚至适用于开销。多亏了新的，已实施的蓝牙技术，可以通过Novocheck应用程序请求与设备相关的数据。
QuCloud+：用于单/双量子比特的整体量子比特映射方案...
对于NISQ超导量子计算机来说，量子比特映射对于保真度和资源利用率至关重要。现有的量子比特映射方案面临诸如串扰、SWAP开销、设备拓扑多样等挑战，导致量子比特资源利用不足和计算结果保真度较低。本文介绍了一种解决这些挑战的新型量子比特映射方案QuCloud+。QuCloud+有几项新的设计。（1）QuCloud+支持2D/3D拓扑量子芯片上的单/多程序量子计算。（2）QuCloud+利用串扰感知社区检测技术对并发量子程序的物理量子比特进行分区，并进一步根据量子比特度数分配量子比特，提高保真度和资源利用率。（3）QuCloud+包含X-SWAP机制，可避免串扰误差较大的SWAP，并支持程序间SWAP以降低SWAP开销。 (4) QuCloud+根据最佳实践的保真度估计来调度要映射和执行的并发量子程序。实验结果表明，与现有的典型多道程序研究[12]相比，QuCloud+可实现高达9.03%的保真度提升，并节省映射过程中所需的SWAP，减少插入的CNOT门数量40.92%。与最近的一项研究[30]相比，该研究通过映射后门优化进一步减少门数量，在使用相似门数量的情况下，QuCloud+将映射后的电路深度减少了21.91%。
马约拉纳表面代码的新变化：用于容错量子计算的玻色子和费米子缺陷
马约拉纳零模式 (MZM) 是拓扑保护量子计算硬件的有希望的候选者，然而它们的大规模使用可能需要量子纠错。马约拉纳表面码 (MSC) 已被提议实现这一目标。然而，许多 MSC 属性仍未得到探索。我们提出了一个统一的 MSC“扭曲缺陷”框架——编码量子信息的任意子类对象。我们表明，MSC 中的扭曲缺陷可以编码两倍于基于量子位的代码或其他 MSC 编码方案的拓扑保护信息量。这是因为扭曲同时编码了逻辑量子位和“逻辑 MZM”，后者增强了微观 MZM 可以提供的保护。我们解释了如何使用逻辑量子位和逻辑 MZM 执行通用计算，同时可能使用比其他 MSC 方案少得多的资源。所有 Clifford 门都可以通过编织扭曲缺陷在逻辑量子位上实现。我们介绍了基于格子手术的逻辑 MZM 和逻辑量子位计算技术，实现了 Clifford 门的效果，且时间开销为零。我们还表明，逻辑 MZM 可能会在足够低的准粒子中毒率下改善空间开销。最后，我们介绍了一种新颖的 MSC 横向门模拟，通过编织微观 MZM 实现小代码中的编码 Clifford 门。因此，MSC 扭曲缺陷为容错量子计算开辟了新途径。
IEEE 1838符合2.5/ ... div>的符合扫描加密和完整性
摘要-2.5D和3D综合电路（IC）是传统2D SOC的自然演变。2.5D和3D集成是在插头或堆栈中组装预先制造的芯片的过程。此过程会损坏芯片或导致连接故障。因此，芯片后测试的重要性。IEEE STD 1838（TM）-2019（IEEE 1838）设计的设计（DFT）标准定义了用于访问chiplet上DFT功能的强制性和可选结构。兼容的chiplet形成了一个DFT网络，攻击者可以利用该网络来违反在串行路径上传递的消息的机密性或完整性。在这项工作中，我们将消息完整性验证系统与扫描加密机制相结合，以保护IEEE 1838符合DFT实施的扫描链。扫描加密可防止未经授权的参与者将有意义的数据写入扫描链中。消息完整性验证使可检测到的不信任来源的消息。结合使用，两个安全性基原始人都保护了扫描链免受堆栈中恶意芯片的影响，基于扫描的攻击和蛮力攻击。拟议的解决方案在典型的DFT实施的设计中导致的设计少于1％的面积开销，由超过500万门组成，测试时间开销少于1％。索引术语-3DIC，chiplet，可测试性设计（DFT），硬件安全性，信任根
对称性和量子查询到通信模拟
Buhrman，Cleve和Wigderson（stoc'98）表明，对于每个布尔函数f：{ - 1，1，1，1，1，1，1，1} n→{ - 1，1，1，1}和g∈{and 2，xor 2}，有界的 - error-error-error量量子通信的量子f for f o（q q q o q o q o（q q（q f）q q o q q o q q for n q o（q q q o q o q o q（q） f的复杂性。这是通过使用一轮O（log n）量子的通信来实现每个查询的Alice来实现F的最佳量子查询算法。这与经典环境形成鲜明对比，在经典环境中，很容易显示R CC（f o g）≤2r（f），其中r cc和r分别表示有界的 - 误差通信和查询复杂性。Chakraborty等。 （CCC'20）表现出一个总功能，需要BCW模拟中的log n开销。 这确定了一个令人惊讶的事实，即在某些情况下，量子减少本质上比经典降低更昂贵。 我们以多种方式改善了它们的结果。Chakraborty等。（CCC'20）表现出一个总功能，需要BCW模拟中的log n开销。这确定了一个令人惊讶的事实，即在某些情况下，量子减少本质上比经典降低更昂贵。我们以多种方式改善了它们的结果。
Oracle的C AI方法
办公室 继 2024 年 10 月 24 日宣布方法 C AI Oracle 之后，专注于区块链技术研发和投资计划的 AIM 上市投资公司 QBT 欣然确认已提交一项新的专利申请，涵盖方法 C 的颠覆性 AI Oracle（“AI Oracle”）：“二叉决策树的实现”。该专利申请描述了在 ASIC 芯片上极其高效的 AI Oracle 硬件实现的细节。公司开发了 AI Oracle 实现的现场可编程门阵列（“FPGA”）版本，相应的 PPA（功率性能面积）结果提供了有关在用于比特币挖矿的定制硅片上实现该解决方案的相关开销的洞察。公司已确定 AI Oracle 实现所需的总面积在双 SHA-256 通道的 ~1% - 4% 之间，双 SHA-256 通道是几乎所有用于比特币挖矿的 ASIC 芯片的基本计算块，具体取决于所使用的逻辑门制造技术。相同的百分比也适用于能耗，即运行 AI Oracle 的能耗成本相当于不带 AI Oracle 的 ASIC 矿机能耗的约 1% - 4%。与 AI Oracle 确定的避免计算的两倍 SHA-256 百分比相比，上述数字几乎代表了无关紧要的开销。由于 QBT 拥有 AI Oracle 实施的知识产权（“IP”），即 ASIC 设计的逻辑门架构，公司现在将寻求利用其新 IP 实施相关的商业战略，以将这一专有资产货币化。QBT 首席执行官兼执行董事长 Francesco Gardin 评论道：“AI Oracle 片上实施规范中包含的关键要求是使用面积有限、能耗低和处理速度快。我们已经确定 AI Oracle 不会影响任何给定 ASIC 芯片 SHA-256 架构的性能。我们的 FPGA/ASIC 设计团队已满足所有三个要求。这对团队和 QBT 来说都是一个出色的结果。此外，AI Oracle 实施开销约为双 SHA-256 通道的 1% 到 4%，这是一个非常令人印象深刻的结果。“虽然专利申请旨在保护 AI Oracle 实施的这些创新应用，但 Oracle 生成的核心技术，即构建机器学习模型 C 生成的 AI Oracle 的参数，一直保持独立，因为它们代表了公司的一项资产，公司打算将其作为工业机密进行保护。”
2023-2027 年理事会计划
这一主题以理事会的改进计划（2022 年 6 月发布）为基础，以确保持续改进和服务转型。理事会各部门的后台服务将重新设计为集中式模式，以确保这些服务尽可能高效。所有理事会都将接受审查和重组，以支持理事会计划的成果。理事会将加快数字化转型，以提高流程自动化程度并提高客户可访问性。理事会的财产和资产将得到合理化，以减少不必要的开销并支持理事会的净零承诺。
适用于 V2V 通信的实用后量子认证
摘要 — 我们解决了支持后量子密码 (PQC) 及其在安全关键型车对车 (V2V) 通信中的巨大开销这一非典型挑战，处理了 V2V 有限无线电频谱内严格的开销和延迟限制。例如，我们表明，当前用于支持 V2V 签名验证的频谱几乎不可能采用 PQC。因此，我们提出了一种消息签名证书传输的调度技术（我们发现目前高达 93% 的冗余度），该技术可以学习自适应地减少无线电频谱的使用。结合使用，我们设计了 PQC 和 V2V 的第一个集成，在可用频谱的情况下满足上述严格约束。具体而言，我们分析了 NIST 为标准化而选择的三种 PQ 签名算法以及 XMSS (RFC 8391)，并提出了一种部分混合身份验证协议（传统密码学和 PQC 的定制融合），用于我们概述的向完全 PQ V2V 过渡的初期过渡期的 V2V 生态系统中。我们的可证明安全协议有效地平衡了安全性和性能，这一点已通过软件定义无线电 (USRP)、商用 V2V 设备以及道路交通和 V2V 模拟器进行了实验证明。我们展示了我们的联合传输调度优化和部分混合设计在现实条件下可扩展且可靠，与目前最先进的技术相比，平均延迟微不足道（每条消息 0.39 毫秒）。
移动设备上的智能数据布局选择的实时核心外围带有智能数据布局的指导
移动设备已成为AI应用程序的重要推动因素，尤其是在需要实时性能的情况下。Vision Transformer（VIT）由于其高精度而已成为这方面的基本基石。最近的努力致力于开发各种变压器体系结构，这些架构在减少计算要求的同时提供了准确性。但是，现有研究主要集中于通过诸如局部注意力和模型修剪等方法来降低理论计算复杂性，而不是考虑在移动硬件上进行现实的性能。尽管这些优化减少了计算需求，但它们要么引入与数据转换有关（例如，重塑和转置）或不规则计算/数据访问模式相关的其他开销。由于其带宽有限，这些导致在移动设备上的高架开销，这甚至使延迟比移动设备上的Vanilla VIT更糟。在本文中，我们提出了ECP-VIT，这是一个实时框架，该框架采用了受大脑功能网络启发的核心期限原则来指导VIT中的自我注意力，并使VIT模型在智能手机上的部署。我们确定了由数据转换引起的变压器结构中的主要瓶颈，并提出了针对硬件友好的核心外围引导自我注意力，以减少计算需求。此外，我们设计了用于修剪模型中密集数据转换的系统优化。ECP-VIT，提出的算法 - 系统合作量可以达到4的速度。6×至26。在四个数据集的移动GPU上进行9倍：STL-10，CIFAR100，Tinyimagenet和Imagenet。
