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World File Search System成功概率
用于非常规计算的激子-极化子凝聚态建模
近年来，对计算资源的需求巨大，这导致人们投入大量精力从理论上简化复杂问题，并开发各种技术平台来解决特定类别的难题。激子极化子似乎是一种非常有前途的物理系统，是这种技术进步的完美基础。主要研究工作集中在描述高复杂性计算问题与物理系统状态之间的对应关系。结果表明，使用激子极化子，可以实现具有非平凡相配置的 𝑘 -局部哈密顿量，其中 𝑘> 2。除此之外，新贡献在于引入了复杂的耦合切换方法，提供了一种显著提高使用激子极化子平台解决优化问题的成功概率的方法，并且适用于一般的增益耗散模拟器。从算法的角度来看，可以将该方法用作传统计算机架构上的一种有用的启发式方法。此外，还考虑了不同计算任务之间的现有对应关系，并提出了将任意计算任务编码/解码到光学/光子硬件中的方法。考虑了最通用和最复杂的机器学习方法，并考虑了潜在的架构映射。结果表明，使用非线性自旋簇，可以近似预定的架构，累积误差很小，突破了可用计算的极限。这种新的替代方法允许人们在许多凝聚态系统上直接实现神经网络算法，具有各种优点，例如减少了实现更传统的神经网络实现方法所需的额外变量的开销。由于激子极化子具有有前途和诱人的特性，并且具有前瞻性技术，因此除了现有的应用外，还开展了潜在应用的研究，重点是周期性结构及其分析描述。通过强调分析形式，引入的方法可以确定凝聚态的速度分布如何随参数（例如捕获和耗散电位）而变化，从而避免大量计算。建立了行为和相图，为超快信息处理和模拟模拟器的可控激光或极化子流开辟了道路。总而言之，我们可以完全有信心地说，激子-极化子是一个有前途的平台，但尚未充分发挥其潜力。
2022-2027 年经济发展战略
当前的地缘政治和经济挑战，后者源于高通胀率、经商成本、劳动力市场紧张以及英国脱欧带来的长期影响和机遇 需要将这一战略与西肯特伙伴关系的重新定位及其更新的优先事项、肯特和梅德韦经济复兴和复原计划以及我们的英国共享繁荣基金投资计划紧密结合起来，以最大限度地发挥其影响。 最近的西肯特案例更新表明，虽然该地区是肯特郡总增加值（“GVA”）和每份工作 GVA 的最大贡献者，但该地区仍有进一步的经济增长潜力，以提高该地区与与伦敦等距的可比地区的排名。 ① 公共部门竞标环境仍然非常具有竞争力，尤其是对于像塞文诺克斯这样被认为富裕且不得不自筹资金完成过去项目的地区。 与西肯特伙伴关系密切合作，该区需要加强其项目渠道，并与具有互补竞标技能和经验的合作伙伴合作，以提供更大的未来成功概率。新的混合工作方式带来的机遇以及抓住不断变化的消费模式、新投资和创业机会的潜力。继续支持所有商业街和受疫情影响特别严重的行业的复苏。向净零碳经济过渡，利用机会开发和利用新技能和技术，改善我们的自然环境，但同时也认识到这一过渡需要充足的资金。需要支持我们的农村经济，因为它正经历一段变革时期，特别是随着补贴直接支付系统的转变、劳动力市场的变化以及在全球市场中保持相关性和竞争力的需要。在通货膨胀和当前生活成本危机日益严峻的挑战下，采取超本地化战略，确保支持有针对性地满足我们社区的特定需求，特别是通过就业和技能举措。
利用量子剪刀实现长距离连续变量量子密钥分发
量子密钥分发 (QKD) [1–3] 解决了两个用户之间共享密钥的问题。此类密钥可用于安全通信。尽管原始 QKD 协议 [2–5] 依赖于在离散量子态（如单光子的偏振）中对经典信息比特进行编码，但人们也可以利用连续变量 QKD (CV QKD) 协议，其中比特在光的正交相位上进行编码 [6–9]。尤其是，CV QKD 系统的最新进展使其与传统的离散变量系统 [10, 11] 处于竞争地位。例如，与需要单光子探测器的离散变量 QKD 协议相反，CV QKD 使用相干测量方案（如同差和/或异差检测）来测量光正交相位，与高速率相干电信系统兼容 [12–14]。此外，与大都市区域相比，CV QKD 协议在短距离内是更好的选择 [11]。然而，一旦涉及长距离，CV QKD 就有其自身的挑战来与离散变量 QKD 竞争 [15]。本文研究了如何通过使用现实的非确定性放大来增强 CV QKD 系统中的安全距离 [16]。提出的提高 CV QKD 协议速率与距离性能的解决方案之一是使用无噪声线性放大器 (NLA) [16，17]。众所周知，确定性放大不可能无噪声 [18]。NLA 只能以概率方式工作。这不可避免地会将密钥速率降低一个与 NLA 成功率相对应的倍数，这意味着，在短距离内，使用 NLA 可能没有好处。然而，由于信噪比的提高，密钥率可能会在长距离上增加。也就是说，虽然我们可用于密钥提取的数据点数量较少，但其余点的质量也可能很高，这样就可以提取出更多的密钥位。这已在理论上得到证明，方法是将 NLA 视为一个概率性的、但无噪声的黑匣子，其中成功概率的上限为 1 /g 2，其中 g 是放大增益 [16]。当我们将上述理想的 NLA 替换为提供类似 NLA 功能的现实系统时，情况可能会大不相同。
事件战略协调流程 (ISAP) 用户指南
事件战略协调流程 (ISAP) 起源于 2017 年，当时全国范围内认识到每个 IMT 都有不同的方法和产品来捕获和共享关键风险相关通信。这种差异虽然出于好意，但却造成了额外的干扰和混乱，而不是减少干扰或增加透明度。ISAP 是战略风险评估和战略运营工作的顶峰和结合，这些工作是在 2021 年和 2022 年季节开发和试行的。本文件旨在为使用 ISAP 作为其整体事件规划流程一部分的响应者提供有用的信息。本指南包括提示、建议和参考资料，以支持强有力的对话。为了确保一致可重复的流程，建议用户不要定制开发的产品，而是个性化流程以最好地适应他们的 IMT 规划周期并满足事件的需求。重要的是要认识到 ISAP 有几个组成部分，所有这些都需要流程、产品、文档，最重要的是对话。自始至终的重点应该放在激发有意义的对话，而不是填写产品或让文档驱动流程。然而，文档确实提供了决策、对话亮点和关注点的持久性和可共享性，同时提供了对事件生命周期内所做选择的演变的洞察。捕获此类项目并确保它们在负责管理事件的 IMT 和 AA 之间传输至关重要。 ISAP 基于四大支柱：1. 关键风险价值 2. 战略和战略行动 3. 响应者风险 4. 成功概率 本文档概述了该过程的支柱和步骤。请记住 - 这项工作不是一次完成，然后搁置到事件的其余部分。它是周期性的，应该根据需要重新审视、重新验证或重做。不同事件之间的频率可能不同。人们认识到，并非所有事件，甚至火灾的所有部分，都需要相同级别的 ISAP 参与。那些预期寿命较长、操作环境更复杂或资源竞争激烈的事件非常适合，而快速移动、持续时间短的事件可能价值较低。无论哪种情况，使用四大支柱和有针对性的对话都会为每场火灾提供意义。
2024 年 4 月 29 日 150-C2-5116 采取行动过程......
条件：参谋人员接到上级总部 (HHQ) 的命令或指挥官派出任务，要求参谋人员进行行动方案 (COA) 比较。参谋人员在整个行动过程中接受指导，在动态和复杂的作战环境 (OE) 中进行行动方案比较，以实现任务目标。混合威胁在所有五个领域（陆地、海上、空中、太空和网络空间）、所有三个维度（人力、物理和信息）和电磁频谱 (EMS) 中对部队的目标构成威胁。旅及以上级别的所有八个作战变量（政治、军事、经济、社会、信息、基础设施、物理环境和时间 [PMESII-PT]）都存在且动态；营及以下级别存在四个或更多变量。HHQ 的命令包括所有适用的叠加和/或图形、作战区域 (AO) 边界、控制措施和后续战术行动的标准。部队修改后的组织和设备表 (MTO&E) 上的所有必要人员和设备都可用。该部队按任务组织，由必要的部队组成，并从上级部队得到增援，以完成分配的任务。参谋人员与下属部队、相邻部队和 HHQ 保持通信。参谋人员组织了指挥和控制 (C2) 系统的四个组成部分，以支持决策、促进沟通和开展行动。注意：使用机密/可发布 (S//REL) 机密任务伙伴网络 (MPN) 执行任务，以实现指挥和控制、决策和与任务伙伴的共同理解（协作以及相关信息的显示和共享），这真实地描绘了任务伙伴环境 (MPE)。陆军可能会在联合战区的 MPE 内对 MPN 进行行动。在 MPN 上生成订单和其他员工产品，仅在例外情况下使用 SIPR NOFORN。环境：此任务的某些迭代应在指挥和控制网络退化、电磁频谱条件退化和/或退化、拒绝和中断的空间操作环境 (D3SOE) 下执行。此任务不应在 MOPP 4 中进行培训。标准：参谋人员独立评估 COA，并根据指挥官或指挥官指定代表批准的既定评估标准进行评估。参谋人员确定每个 COA 的优缺点，比较 COA 以确定成本和收益，从而可以推荐和选择成功概率最高的 COA。参谋人员还在 OPLAN 或 OPORD 中制定 COA。进行 COA 比较是根据 (IAW) FM 5-0、既定时间表、指挥官的意图、上级总部的命令、陆军道德和标准操作程序 (SOP) 进行的，同时遵守 GO / NO-GO 标准且不出现错误。
描述与STXBP1相关疾病的临床和发育结果
STXBP1相关疾病是最常见的遗传性癫痫和神经发育障碍之一。然而，尚未详细描述纵向癫痫病程和发育终点，这是临床试验准备就绪的关键先决条件。在这里，我们评估了162名患有STXBP1相关性疾病的人的1,281个累积患者年度癫痫发作和发育历史，并建立了自然历史框架。STXBP1相关疾病的特征是生命的第一年的动态癫痫发作模式，而幼儿期神经发育轨迹的变异性很高。癫痫发作在癫痫发作类型之间有所不同，婴儿痉挛的累积发作为6个月，局灶性发作的癫痫发作27个月。癫痫病历史在生命的前两年之间在变体亚组之间有分歧，当时蛋白质截断的变异和sTXBP1（n = 39）中有蛋白质截短的变异和缺失的人更有可能在5到6个月之间进行婴儿痉挛，随后是癫痫发作的人，随后是癫痫发作的人（n = 30），率高于30次，而seiz的风险增加了。的发展结果，包括总运动功能度量-66项目集以及Peabody发育运动量表的抓地力和视觉运动集成子集。终点的量化显示在生命的头五年中，临床亚组之间的出现分层很大，在患有和没有婴儿痉挛的人之间最为突出。我们发现，与患有更严重癫痫发作的人相比，儿童早期至晚期的癫痫发作后，癫痫发作的患者在12个月的生命中被癫痫发作抵消了12个月的癫痫发作轨迹，其中包括早期癫痫发作更为严重的人。抗塞氏菌药物反应的表征显示，随着时间的流逝，年龄依赖性反应，苯巴比妥，左甲乙酰氨酸，托托拉胺和肾上腺皮质性激素有效地减少了生命的第一年，而Clobazam和Clobazam和Ketenitig饮食则有效地有效地进行了长期癫痫发作。使用癫痫发作频率作为主要结果的虚拟临床试验在整个年龄范围内带来了广泛的试验成功概率，在1年至3.5岁之间的童年概率最高。总而言之，我们使用标准措施划定了STXBP1相关疾病中的癫痫和发育轨迹，为解释未来的治疗策略提供了基础，并为理性试验设计提供了信息。
海上运营技术网络安全的多代理强化学习
摘要本文展示了将自主网络防御应用于工业控制系统上的潜力，并提供了一个基线环境，以进一步探索多代理强化学习（MARL）对此问题领域的应用。它引入了通用集成平台管理系统（IPMS）的模拟环境，IPMSRL，并探讨了MARL对基于通用海事的IPMS Operational Technology（OT）的自动网络防御决策的使用。网络防御行动不如企业对IT的成熟。 这是由于OT基础架构的相对“脆性”性质源于使用传统系统，设计时间工程假设以及缺乏全面的现代安全控制。 ，由于不断增加网络攻击的复杂性以及传统以IT中心的网络防御解决方案的局限性，在网络景观中有许多障碍。 传统的IT控件很少在OT基础架构上部署，并且在它们的位置，某些威胁尚未完全解决。 在我们的实验中，多代理近端策略优化（MAPPO）的共享评论家实施优于独立近端策略优化（IPPO）。 Mappo达到了800K时间段之后的最佳政策（情节结果平均值），而IPPO只能达到一百万个时间段的情节结果平均值为0.966。 超参数调整大大改善了训练性能。网络防御行动不如企业对IT的成熟。这是由于OT基础架构的相对“脆性”性质源于使用传统系统，设计时间工程假设以及缺乏全面的现代安全控制。，由于不断增加网络攻击的复杂性以及传统以IT中心的网络防御解决方案的局限性，在网络景观中有许多障碍。传统的IT控件很少在OT基础架构上部署，并且在它们的位置，某些威胁尚未完全解决。在我们的实验中，多代理近端策略优化（MAPPO）的共享评论家实施优于独立近端策略优化（IPPO）。Mappo达到了800K时间段之后的最佳政策（情节结果平均值），而IPPO只能达到一百万个时间段的情节结果平均值为0.966。超参数调整大大改善了训练性能。在一百万个时间段中，调整后的超参数达到了最佳策略，而默认的超参数只能偶尔赢得胜利，大多数模拟导致抽签。我们测试了现实世界中的约束，攻击检测警报成功，并发现当警报成功概率降低到0.75或0.9时，MARL Defenders仍然能够分别在97.5％或99.5％的情节中获胜。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
2024年美国临床肿瘤学会年会
为了利用美国 1995 年私人证券诉讼改革法的“安全港”规定等，阿斯利康（下称“集团”）提供以下警示声明：本文件包含与集团运营、业绩和财务状况有关的某些前瞻性陈述，包括但不限于有关预期或目标收入、利润率、每股收益或其他财务或其他指标的陈述（包括本演示文稿中描述的财务目标陈述）。尽管集团认为其预期和目标基于合理的假设，并使用了制药行业惯用的预测方法和针对单个药品的风险调整预测（考虑到单个临床试验的成功概率，基于处于类似开发阶段的相关临床试验的行业范围数据），但任何前瞻性陈述本质上都涉及风险和不确定性，并可能受到可能导致实际结果与预测大不相同的因素的影响。前瞻性陈述反映编制本文件之日可用的知识和信息，本集团不承担更新这些前瞻性陈述的义务。本集团通过在这些陈述中使用“预期”、“相信”、“期望”、“打算”等词语和类似表述来识别前瞻性陈述。可能导致实际结果与前瞻性陈述中的结果大不相同的重要因素（其中一些超出了本集团的控制范围）包括但不限于：新药研发管道交付失败或延迟或上市的风险；未能满足药品开发或审批的监管或道德要求的风险；本集团商业战略质量或执行失败或延迟的风险；定价、可负担性、可及性和竞争压力的风险；未能保持合规优质药品供应的风险；本集团药品非法贸易的风险；对第三方商品和服务的依赖的影响；信息技术或网络安全故障的风险；关键流程故障的风险；未能按照法律和监管要求以及战略目标收集和管理数据的风险；未能吸引、发展、聘用和留住多元化、有才华和能力的员工的风险；未能满足对环境影响的监管或道德期望的风险，包括气候变化；已上市药品的安全性和有效性受到质疑的风险；诉讼和╱或政府调查的不利结果的风险；集团产品的知识产权相关风险；未能实现战略计划或达到目标或预期的风险；财务控制失败或发生欺诈的风险；集团财务状况意外恶化的风险；全球和╱或地缘政治事件可能对这些风险、集团继续减轻这些风险的能力以及集团的运营、财务业绩或财务状况产生或继续产生的影响。我们无法保证与 Fusion 拟议交易的完成条件将按预期时间表得到满足，或者完全得到满足，也无法保证“FPI-2265”（Ac225-PSMA I&T）或任何组合产品将获得必要的监管批准或在获得批准后证明具有商业成功。无法保证与 Amolyt Pharma 拟议交易的完成条件将按照预期时间表得到满足，或者完全得到满足，也无法保证 eneboparatide（“AZP-3601”）将获得必要的监管批准或在获得批准后证明具有商业成功。
量子虚拟链接通过增强学习
在过去的几年中，量子物理原理在计算机网络中的应用正在在研究和行业社区之间获得动力，如第一次标准化的尝试，即互联网工程工作组（IETF）的第一次标准化[1] [1]，[2]。在这些原则中，量子纠缠已被确定为量子通信的基本资源[1]，因为它可以使量子Internet应用程序作为安全的加密密钥分布和分布式量子计算[2]。但是，量子纠缠是一个概率的过程，这很大程度上取决于相关通信设备的特征。因此，纠缠管理构成一个随机控制问题，可以作为马尔可夫决策过程（MDP）[3]提出。在这项初步工作中，我们研究了深钢筋学习（DRL）解决这些问题的能力，尤其是当两个远程通信节点之间建立量子纠缠时，链接不直接连接。在下面的段落中，我们将介绍所需的背景。Qubit和纠缠。在量子通信和量子计算中，经典位的对应物是量子位（或Qubit）。但是，尽管经典位可以采用“ 0”状态或“ 1”状态，但量子可以在两者的叠加中处于叠加，并且有一定的可能性在其中一个状态。量子位于此叠加中，直到其最终测量为止。之后，它将根据相应的概率为“ 0”值或“ 1”值。量子网络。1）。当两个量子位被纠缠时，无法以分离的方式描述其各个状态：一个状态变化，即量子读数测量，其中一个是隐含的变化，无论它们之间的物理距离如何。因此，两个纠缠量子位的测量值表现出用于设计不可能通过经典通信（例如US量子密钥分布或分布式量子计算）设计新应用的非经典相关性。一组能够在RFC中定义为量子网络的节点可以交换Qubits和分布纠缠状态[1]。这些量子节点通过光纤或卫星激光链路相互连接。在本文中，我们假设链接。何时，在两个由直接链接连接的位于两个相邻量子节点的量子位置之间建立纠缠（例如，在图。1），纠缠构成基本量子链接[1]。其成功概率指数随着距离而呈指数减小，这意味着短途纠缠（如图a -b，图。1）比长距离纠缠更可能成功（如图要克服这个问题，我们可以通过所谓的纠缠交换[1]，[4]在两个基本链接上创建虚拟链接[1]。此过程允许通过在两个端点之间的路径上消耗先前生成的基本链接来创建长距离纠缠的对。图1，消耗基本链接A -B和B -C以创建更长的虚拟链接A -c。量子节点（如图1）通过纠缠交换创建长距离纠缠的对纠缠的对被称为量子中继器[1]，它们必须将中间基本链接存储在所谓的量子记忆[1]上，以稍后消耗。量子内存寿命。在特定时间之后，以其原始状态（例如，纠缠状态）在量子存储器中存储的量子的概率仍会随时间减少[5]。这种概率被称为记忆效率ηm[5]，其衰减称为腐蚀性。此过程是量子内存与环境的渐进相互作用的结果，因为存储器不能完全