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基于代码的假设的有损加密
在2005年推出的错误（LWE）假设[REG05]的学习已成为设计后量子加密术的Baiss。lwe及其结构化变体，例如ring-lwe [lpr10]或ntru [hps98]，是构建许多高级加密启示剂的核心GVW15]，非交互式零知识[PS19]，简洁的论证[CJJ22]以及经典的[GKW17，WZ17，GKW18，LMW23]和量子加密[BCM + 18，MAH18B]的许多其他进步。虽然LWE在产生高级原语方面具有令人惊讶的表现力，但其他量子后的假设，例如与噪音[BFKL94]，同基因[COU06，RS06，CLM + 18]和多变量四边形[HAR82]相近的疾病，以前的疾病是指定的，这使得直到直接的指示，这使得Inderiveive of to Inderiveive negripivessive to and Imply to negriptive for nightimivess，量子后密码学。这种状况高度令人满意，因为我们想在假设的假设中有一定的多样性，这意味着对冲针对意外的隐式分析突破。的确，最近的作品[CD23A，MMP + 23，ROB23]使Sidh在多项式时间中经典损坏的Quantum假设曾经是宽松的。这项工作旨在解决可能导致高级量化后加密术的技术和假设方面的停滞。在大多数情况下，这种假设缺乏多功能性可能归因于缺乏利用其他量词后假设的技术。这项工作的重点在于基于代码的加密假设，例如噪声（LPN）假设[BFKL94]及其变体的学习奇偶校验。与噪声的学习奇偶校验认为，被稀疏噪声扰动的随机线性方程（带有种植的秘密解决方案）出现了。即：
电化学导向的有损生物功能化......
纳米技术和光子学领域的最新进展为开发新一代灵活、便携、多功能和高性能光纤传感器提供了可能性，例如基于有损模式谐振 (LMR) 的传感器。由于其灵活性和相对较高的灵敏度，这种新方法在过去 20 年中应运而生，并发现了许多应用，如折射率 (RI) [ 1 ]、电压 [ 2 ]、pH 值 [ 3 ]、湿度 [ 4 ] 和化学检测 [ 5 , 6 ]。此外，由于 RI 灵敏度高，基于 LMR 效应的无标记生物传感器的研究也已有大量报道 [ 7 , 8 ]。这种光学效应发生在光纤上的薄膜中。然而，必须满足基底（光纤）、薄覆盖层和外部介质的介电常数的特定条件。一般来说，薄膜介电常数的实部必须为正，同时其幅度要高于其虚部和分析物的介电常数 [ 7 ]。因此，要获得 LMR，需要选择合适的光纤覆盖材料。许多薄膜材料沉积在石英玻璃上时可以获得 LMR。这些材料包括半导体和金属氧化物或氮化物（氧化铟镓锌 [9]、氮化硅 [10]、氧化铟锡 (ITO) [11]、掺氟氧化锡 (FTO) [12]、氧化锡 [13]、氧化锌 [9, 14]、氧化铟 [15]、氧化钛 [16]，以及氧化铪、氧化锆和氧化钽 [17]、类金刚石碳膜 (DLC) [18] 和各种聚合物 [3]）。其中一些材料，例如 ITO [19-21] 和 FTO [12]，由于其独特的性能，例如良好的电导率和合适的带隙 [22]，已被报道能够在光学和电化学两个领域发挥作用（EC）传感器的询问是可以同时进行的。由于多个
具有基础扩散模型的有损图像压缩
摘要。将扩散模型纳入图像压缩功能 - 主体具有产生现实和详细的重建的潜力，尤其是在极低的比特率下。以前的方法着重于使用扩散模型作为表达解码器在条件信号中的量化错误。但是，以这种方式实现竞争成果需要对扩散模型的昂贵训练和由于迭代生成过程而导致的长时间推理时间。在这项工作中，我们使用扩散来恢复潜在的传输图像中的丢失信息，以删除量化误差作为降级任务。我们的方法使我们能够执行少于整个扩散生成过程的10％，并且不需要对扩散模型进行体系结构的更改，从而可以将基础模型用作强大的先验，而无需对骨架进行其他微调。我们提出的编解码器在定量现实主义指标中的表现优于以前的方法，并且我们验证我们的重建是最终用户质量上首选的，即使其他方法使用了两倍的比特率。
用于机载处理的自适应有损图像压缩
前言................................................................................................................................ix
在有损腔中对经典驱动量子的纠缠保护
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通过引入中级低反射索引层增强有损模式共振感应属性：补充
根据图中所示的数据分析4，计算模式tm 0的横向磁场，用于周围的介质折射率等于1在波长450、510、570和630 nm处，涵盖了LMR位于不同中间层厚度值的范围：0，150，150，150，150，350，350，350，550，700，700，850和1000 nm nms1）。对于模拟，我们使用了带有准2D版本的FimMave软件中实现的有限差异方法（FDM）。，由于它在接口上是连续的，因此比电场更容易解释，因此我们专注于横向磁场的分析。
使用加固学习的调节DNA序列设计
对应原则指出，经典力学从适当的限制中源自量子力学。然而，除了这个启发式规则之外，信息理论的观点表明，经典的力学是量子现实的压缩，较低信息的表示。量子力学通过叠加，纠缠和相干性来编码更多的信息，这些信息由于反应，相位平均和测量而丢失，将系统降低到经典概率分布。使用kolmogorov的复杂性来量化此转变，其中经典系统需要信息（n）位的信息，而量子描述仅需要O（2 n），显示复杂性的指数降低。进一步的合理性来自Ehrenfest的定理，该定理可确保量子期望值遵守牛顿的定律和路径的整体抑制，从而消除了当S≫≫时消除了非经典轨迹。因此，我们认为，我们认为经典力学是一种有损的，计算上降低的量子物理学的编码，而不是系统的量子相关性丧失，我们认为经典力学是一种有损的，计算上的编码。
使用 CFOA 设计基于 MOSFET-C 的浮动电感
如今，电感模拟是一个广泛的研究课题，因为集成电路中需要无电感网络，而模拟电感可以提供更稳定、更不敏感的网络实现，研究人员正在使用不同的有源构建块（ABB）CM 或 VM 来展示电感模拟电路，需要电感模拟设计是因为盘绕电感的尺寸和体积会消耗大量的功率和能量。有源电感设计为接地电感（GI）或浮动电感（FI），它们有损或无损，无损 GI/FI 是纯电感，可以与盘绕电感完全一样使用，而有损 GI/FI 是电感和电阻/电容的串联或并联组合。滤波器和振荡器等模拟信号处理电路采用 GI 或 FI 设计，这些电感可以用有源模拟电感代替，与盘绕电感相比工作效率更高。因此，使用带有任何有源器件的 RC 网络模拟电感器已成为实现集成电路 (IC) 形式的基于电感器的电路的替代选择。