XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System质数
量子计算与半导体技术之间的白皮书协同作用
量子计算的功能在于叠加的独特量子物理资源和量子位的纠缠，这使得某些类别的计算的执行速度比传统计算机快得多。Grover表明，与经典算法相比，量子搜索算法具有二次加速。基于量子傅立叶变换的量子算法的量子算法比已知的经典算法1,2更快。可以更快地构成质数的量子算法可以破解当前使用的公钥加密方法（例如rsa）当应用于未来功能齐全的量子计算机上时。计算的并行化允许为最具挑战性的计算问题（例如分子的仿真，搜索算法和许多优化问题）创建线性时间算法。
Math/Comp Sci/ECE 435-002：加密概论...
我们将涵盖古典和现代密码学和密码分析。古典系统，包括替代密码，仿射密码，Vig´enere密码和Feistel Ciphers，使用基本数学来构建；攻击和解密的分析还使用基本数学，包括概率和统计的某些方面。des（数据加密标准），基于经典方法，并由AES取代（高级加密标准）。我们将开发必要的背景来了解DES和AES。现代加密系统（公共键系统）是数学上的大量数学，采用了模块化算术，质数理论，因素化理论，群体理论，现场理论，。。。）。因此，我们将不得不花费大量时间在基础数学上。我们还将讨论各种加密协议，伪随机序列（反馈移位寄存器），。。。。
DNA引入真核细胞
根据个人遗传特征区分个人的想法并不是什么新鲜事。由Karl Landsteiner在1900年发现，将血液划分为AB0系统的血液组是第一个在法医科学中使用的遗传标记物，随后由MN System（1927）和RH因子（1937）整合。但是，即使通过分析确定血型的三个系统，他们也会每十个受试者获得相同的结果。正是这种平等使输血成为可能。对于法医科学，这是一个缺点：结果可以证明采集的血液样本不是来自嫌疑人X，但他们不能肯定地证明它确实来自可疑人。样本来自嫌疑人的确定性取决于分析的蛋白质数（通常为四个）；这种安全被称为歧视的力量。这些技术组合提供的歧视力量仍然等于1：1000，肯定比从分析获得的1：10好。
确保在量子中确保在线安全
用于消息加密，仅受到已知量子计算攻击的部分影响。将当前加密密钥的长度加倍会减轻量子计算机的攻击。不对称的加密（例如RSA）是PKC的基础，并且依赖于困难的数学问题（分解质数是最常见的）。非对称加密图被广泛用于数字步骤中，例如签名和密钥交换，以确保对使用Internet至关重要的通信和网络。这些包括电子邮件交换，虚拟专用网络（VPN），安全网页连接，大多数形式的电子商务以及数字供应链等。对称和不对称的加密 - 策略通常在一起使用：不对称的加密式来执行关键的建立和一致，以及对https协议中的消息加密的对称性加密，最广泛用于Web浏览。
基于芯片的量子密钥分布
1简介信息的安全传输需求至关重要取决于组织中偏执狂的水平。因此，有必要在政府组织内（尤其是国防或大型公司，尤其是在商业秘密方面）维护安全的信息传输。但是，我们如何安全地发送消息？密码学是古老的秘密写作艺术，一直是争夺和混乱的结合。明文（消息）的良好争夺是许多对称键加密方案的基础，例如高级加密标准（AES）。还有使用一对密钥，与创建者或发件人相关的公共密钥的不对称加密算法或公共密钥分配系统，用于加密Mes-sages和私钥，仅接收器（通常是发起者）才能解密该信息。这样的公共密钥方案是敌对的 - 萨米尔 - 阿德曼（RSA）协议，该协议基本上依赖于考虑两个大质数的困难。构思更早（至少在10年前），但最终于1983年发表，Wiesner概述了
M. S. Sinha教授2025
标题：使用基因工程细胞构建计算机和AI摘要：用工程细菌执行细胞计算在微米尺度的生物计算机技术开发中非常重要，基于微处理器的计算机由于能源，成本，成本和技术约束而具有限制。在这里，我们设计并建立了具有分子工程细菌的人工神经网络，可以识别质数，元音，甚至确定可以从给定数量的直剪来获得的披萨或馅饼的最大数量。此外，“智能”细菌可以回答数学问题，例如一个数字n的阶乘是否可以由n×（n + 1）/2排除，或者是否可以将数字N的正方形表示为三个阶乘的总和。所有这些问题都是经典的抽象计算问题，并且通过在Python或C中编写代码来解决。在生物细胞中引入这种抽象的计算能力，将是生物计算机技术开发的一步，并可能有助于理解“智能”的生化性质。
DNA引入真核细胞
根据个人遗传特征区分个人的想法并不是什么新鲜事。由Karl Landsteiner在1900年发现，将血液划分为AB0系统的血液组是第一个在法医科学中使用的遗传标记物，随后由MN System（1927）和RH因子（1937）整合。但是，即使通过分析确定血型的三个系统，他们也会每十个受试者获得相同的结果。正是这种平等使输血成为可能。对于法医科学，这是一个缺点：结果可以证明采集的血液样本不是来自嫌疑人X，但他们不能肯定地证明它确实来自可疑人。样本来自嫌疑人的确定性取决于分析的蛋白质数（通常为四个）；这种安全被称为歧视的力量。这些技术组合提供的歧视力仍然等于1：1000，肯定比从血液组的分析中获得的1：10好，但仍然不够。要具有更大的歧视力量，我们需要仔细研究我们的遗传组成。
机器辅助证明| Terry Tao
数学家一直依靠计算机（Human，机械或电子）和机器在研究中（甚至是Milllennia）在他们的研究中进行依靠，如果有人考虑了诸如算盘之类的早期计算工具）。例如，自从纳皮尔（Napier）和其他人的早期对数表以来，数学家就知道构建大型数学对象数据集以执行计算并做出猜想的价值。Legendre和Gauss使用了人类计算机编制的大量质数表来猜测现在称为质数定理的内容；一个半世纪后，Birch和Swinnerton-Dyer类似地使用了早期电子计算机在有限领域的电气曲线上生成足够的数据，以提出自己对这些物体的著名猜想。和许多读者毫无疑问地利用了全部最广泛的数学数据集之一，即整数序列的在线百科全书，它已经获得了许多猜想和数学领域之间的意外联系和意外联系整数。在二十一世纪，如此大的数据库也是机器学习算法的关键培训数据，该算法有望自动化或至少极大地促进了在数学中产生综合和联系的过程。除了数据生成，另一种古老的用途
CRISPR-CAS9 DNA基础编辑和质量编辑
摘要：许多遗传疾病和不良特征是由于基因组DNA的碱基对改变引起的。基础编辑，是群集定期间隔短的短质体重复序列的最新演变（基于CRISPR）基于CAS的技术，可以直接在细胞DNA中直接安装点突变，而无需诱导双链DNA断裂（DSB）。到目前为止，已经描述了两类的DNA碱基编辑器，即胞嘧啶碱基编辑器（CBE）和腺嘌呤碱基编辑器（ABES）。最近，质数（PE）进一步将CRISPR-BASE编辑工具包扩展到了所有十二个可能的过渡和横向突变，以及小的插入或缺失突变。将编辑系统向目标细胞提供的安全且有效的交付是BES治疗成功的最重要和最具挑战性的组成部分之一。由于其广泛的向流，精心研究的血清型和降低的免疫原性，腺相关载体（AAV）已成为基因组编辑剂（包括DNA-Base-eDitor）病毒式传递的领先平台。在这篇综述中，我们描述了各种基础编辑的发展，评估他们的技术优势和局限性，并讨论其治疗衰弱人类疾病的治疗潜力。
计算机科学理学士第一学期和第二学期课程大纲
编写并执行以下 C 程序：1. 读取圆的半径并求出面积和周长。2. 读取数字并找出三个中最大的一个。3. 检查数字是否为质数。4. 求二次方程的根。5. 读取数字，求出各位数字之和，反转数字并检查其是否为回文。6. 连续从键盘读取数字直到用户按下 999 并求出仅正数之和。7. 读取分数百分比并显示适当的信息。如果百分比为 70 及以上 - 优异，60-69 - 一等，50-59 - 二等，40-49 及格，低于 40 - 不及格。（演示 if-else 阶梯）8. 模拟一个带有加、减、乘、除功能的简单计算器，并使用 switch case 显示除以零的错误消息。 9. 读取 n 名学生的成绩并计算平均成绩（一维数组演示） 10. 删除一维数组中的重复元素。 11. 求一个数的阶乘。 12. 生成斐波那契数列。 13. 使用嵌套 for 循环设计以下模式：