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将量子近似优化算法应用于组合优化问题
量子计算领域始于1980年代初，著名的物理学家Paul Benioff，Yuri Manin和Richard Feynman，独立和同时概念化了量子计算机的概念[2-5]。这个想法是基于这样的观察结果，即在classical计算机上模拟量子系统需要以量子系统大小为指数缩放的资源。因此，如果我们想模拟量子物理学，我们最好使用量子物理。后来，David Deutsch正式化了Quantur Turing机器的想法，并提出了量子电路模型[6，7]。接下来是彼得·谢尔（Peter Shor），彼得·谢尔（Peter Shor）发现了一种量子算法，该算法可以比任何已知的经典算法更快地求解质量分解[8]。发现大量的主要因素对于古典计算机来说很难，并且这种计算硬度已用于公用密钥密码系统，例如RSA [9]。但是，有了足够大的量子计算机，公用密钥系统很容易被黑客入侵。今天，量子计算机仍处于早期阶段，它们对噪声的敏感性比其经典对应物更敏感。这设置了量子电路大小的限制。尽管从理论上讲量子误差校正是驯服错误，但它仍然需要大量的Qubits [10，11]。例如，对运行Shor的算法的要求的估计值证明，有数百万量子数具有错误校正[12]。
通过全球合作和数据驱动的系统方法应对新冠疫情和未来的公共卫生挑战
这是已接受出版的作者手稿，已经过完整的同行评审，但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi：10.1002/lrh2.10253
人工智能司法应用研究综述
人工智能技术在司法审判领域的运用日益广泛，智能软件包括引导、提示、偏差预警等功能模块，可以在整个诉讼过程中辅助审判法官进行量刑、案件推送、文书自动生成等，有助于节省诉讼成本、提高审判效率。然而，智能辅助软件在应用过程中存在本质性、前提性、程序性和结果性缺陷，带来伦理风险与挑战。因此，应明确该技术的辅助审判地位，确定具体应用范围，制定司法人工智能的伦理规范，并通过差异化审判、事后监控等手段规范该技术的应用。 关键词
事故法应该如何适应自动驾驶汽车？ ...
将自动驾驶汽车（AV）引入美国的高速公路上，提出了有关我们法律体系的适应能力的重要问题，以这种技术的新风险和激励问题。挑战的重要部分是在理解如何在过渡时期导航，因为AVS与传统的人类参与者进行例行互动。本文通过算法和人类决策者之间的分析相互作用扩展了一个熟悉的多边预防框架。我的分析表明，一些熟悉的基于过失的规则（用于预防措施和产品安全性）能够适应这种情况。也就是说，平稳的过渡可能需要某些州的实质性教义/法律改革，以及对所有州的断层标准的更一般性重新概念化，不仅是AVS，而且对于人类参与者本身。
无线电波传播方法应用指南无线电通信第 3 研究组
应用：建议书所针对的服务或应用。类型：建议书适用的情况，例如点对点、点对区域、视距等。输出：建议书方法产生的输出参数值，例如路径损耗。频率：建议书适用的频率范围。距离：建议书适用的距离范围。% 时间：建议书适用的时间百分比值或值范围；% 时间是平均一年内预测信号超标的时间百分比。% 位置：建议书适用的位置百分比范围；% 位置是预测信号超标的位置百分比，例如，在一个边长为 100 到 200 米的正方形内。终端高度：本建议书适用的终端天线高度范围。
执法应用商业爆炸物检测系统选择指南，NIJ 指南 100-99
执法和惩戒标准与测试计划由美国司法部国家司法研究所 (NIJ) 科学技术办公室赞助。该计划响应了 1979 年《司法系统改进法案》的规定，该法案成立了 NIJ，并指示其鼓励研究和开发以改进刑事司法系统，并将结果传播给联邦、州和地方机构。执法和惩戒标准与测试计划是一项应用研究工作，旨在确定司法系统机构的技术需求，为特定设备设定最低性能标准，根据这些标准测试市售设备，并将标准和测试结果传播给国内外刑事司法机构。该计划通过以下机构运作：执法和惩戒技术咨询委员会 (LECTAC)，由来自联邦、州和地方机构的全国知名刑事司法从业人员组成，负责评估技术需求并确定要评估和测试的研究计划和项目的优先级。美国国家标准与技术研究所的执法标准办公室 (OLES) 制定了自愿的国家合规性测试性能标准，以确保单个设备适合刑事司法机构使用。这些标准基于实验室测试
值得信赖的无人机关系：将模式动作世界分类法应用于无人机和无人机群操作
摘要 人为因素在航空电子系统的开发和集成中发挥着重要作用，以确保它们值得信赖并能有效使用。随着无人驾驶飞行器 (UAV) 技术对航空领域变得越来越重要，这一点是正确的。本研究旨在通过利用流行的航空访谈方法（图式世界行动研究方法）结合从文献中确定的关于信任的关键问题，了解无人机操作员在驾驶无人机时的信任要求。采访了六名拥有不同经验的无人机操作员。这确定了过去的经验对信任的重要性以及操作员的期望。除了可以帮助开发值得信赖的系统的设备、程序和组织标准之外，还提出了针对培训以积累经验的建议。所开发的方法有望在人机交互中赢得信任。