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关于利用AI（人工智能）进行一侧交替交通的演示实验
ii 机器学习：人工智能研究的一个领域，通过分析数据来发现预测的模式和规则。 学习主要有三种类型：监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。
良好量子 LDPC 码的单次解码
摘要：量子 Tanner 码是一类具有良好参数（即恒定编码率和相对距离）的量子低密度奇偶校验码。在本文中，我们证明量子 Tanner 码还可以促进对抗噪声的单次量子纠错 (QEC)，其中一个测量轮（由恒定权重奇偶校验组成）足以在存在测量误差的情况下执行可靠的 QEC。我们为 Leverrier 和 Zémor 引入的顺序和并行解码算法建立了这一结果。此外，我们表明，为了抑制 QEC 多轮重复中的错误，在每一轮中运行并行解码算法恒定时间就足够了。结合良好的代码参数，由此产生的 QEC 的恒定时间开销和对（可能与时间相关的）对抗噪声的鲁棒性使量子 Tanner 码从量子容错协议的角度来看具有吸引力。
基于信道可靠性估计的极化码穿孔方案
由Arikan提出的极性码编译码算法复杂度低，对于给定的码长具有优异的性能，自提出以来就受到了广泛的关注和欢迎。穿孔极化码的构造使得编码更加灵活，适用于更加多样化的场景。本文提出了一种改进的极性码穿孔方案，在传统穿孔极化码的限制下，基于信道可靠性估计方法计算各个极化子信道的误码概率，对可靠性较低的极化子信道进行穿孔。此外，为了获得更好的译码性能，该方案将穿孔比特的初始对数似然率(LLR)设置为无穷大(或负无穷大)。仿真结果表明，本文提出的改进穿孔极化码的性能优于传统穿孔极化码。
`-Adic t-删除校正量子码的构造
在传统（经典）纠错中，Levenshtein 于 1966 年引入的删除纠错 [1] 近来引起了广泛关注（例如，参见 [2] 及其参考文献）。在纠正擦除时，接收方知道擦除的位置 [3]–[5]。与此相反，接收方不知道删除的位置，这给纠正删除和构造适合删除纠错的代码增加了额外的难度。部分由于删除纠错和量子纠错的共同困难，量子删除纠错的研究最近才刚刚开始 [6]–[8]。这些研究提供了量子删除纠错码的具体示例。 [6] 提出了第一个系统地构造1-删除校正二元量子码，其中对任意正整数k，构造了((2 k +2 − 4 , k )) 2 码。最近，[9]，[10] 提出了第一个系统地构造t-删除校正二元量子码，适用于任意正整数t。现有研究存在以下问题：（1）没有系统地构造纠正1以上删除的非二元量子码。（2）现有的稳定器量子纠错研究不能以明显的方式重复使用，而置换不变码
桑树码码头主要开放日2024
桑树伍德码头小学生致力于在我们所做的一切中努力努力卓越。我们的愿景是，学生成为富有创造力和雄心勃勃的学习者，他们始终努力尽力而为，因为他们受到学校内杰出的团队的激励和指导。他们将能够为当地社区做出贡献，并了解他们的行动如何影响更广阔的世界。他们将是关怀公民，他们知道如何保持自己的安全，并意识到自己在照顾他人方面有角色。随着我们开发教学和课程，我们的目标是在我们所做的一切中取得杰出的成就。
使用QR码修改和椭圆曲线密码
抽象的身份证或Kartu Tanda Penduduk（KTP）对于印尼人民至关重要。KTP包含个人信息，例如国家身份编号（NIK），姓名，地址，性别等。由于KTP具有必不可少的数据，并且仍在常规上打印，因此如果丢失了KTP，则存在一个漏洞，并且所有者的数据被披露，以便如果不负责任的人找到它，则可以使用数据来模仿所有者。在Haque等人，[1]提出的先前方法中，数据存储在QR码中。但是，没有验证方法可以使原始所有者合法化，并且系统没有登录功能。为了克服Haque等人的弱点，方法[1]，使用椭圆曲线EL-Gamal（ECEG）对所有者的NIK进行了加密，并在将其存储在QR码中之前，在将其存储之前使用ECDSA进一步签名。对于在数据库中获取所有者的数据，应在扫描QR码后进行验证过程。使用提出的方法，猜测攻击成功的可能性为1 /（n -1）。同时，模拟攻击成功的可能性为1 /（Q1 * Q2 * L）。
面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
用于片上储能的微型锂离子电池
微机电系统、微传感器、微型机器人、植入式医疗设备等先进微电子产品的出现，加速了片上微型电化学储能装置的发展。1 – 3 传统的电化学储能装置（如商用锂离子电池和超级电容器）采用夹层式电池结构，由于电池尺寸、外形尺寸和可集成性的限制，难以在某些微系统中应用。4 – 6 定制化的微电化学储能装置具有重量轻、形状多样、超紧凑的特点，可以与微系统集成，满足特定的片上应用需求。7,8 其中，微型锂离子电池（micro-LIB）具有相对较高的能量/功率密度和良好的循环寿命，被认为是微型电源的优选候选者。9 – 11
factive®320mg膜涂层片
肌腱病和肌腱破裂：包括fastive在内的氟喹诺酮与所有年龄段的肌腱炎和肌腱破裂的风险增加有关。这种不良反应最常涉及跟腱，而跟腱破裂可能需要手术修复。肌腱炎和肌腱破裂（肩部），手，二头肌，拇指和其他肌腱部位也已被报道。在服用皮质类固醇药物的患者以及肾脏，心脏或肺移植术的患者中，通常60岁以上的老年患者患有氟喹诺酮相关肌腱炎和肌腱破裂的风险进一步增加。除了年龄和皮质类固醇使用外，还可能独立增加肌腱破裂的风险包括剧烈的身体活动，肾衰竭以及先前的肌腱疾病，例如类风湿关节炎。肌腱炎和肌腱破裂也发生在服用没有上述危险因素的氟喹诺酮类药物中。肌腱破裂可能在治疗完成期间或之后发生；据报道，在完成治疗后长达几个月发生的病例已有报道。的情况。应建议患者以肌腱炎或肌腱破裂的第一个迹象休息，并联系其医疗保健提供者，以改用非喹诺酮抗菌药物。