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World File Search System错误率
Shannon-limit接近量子密钥分布的信息对帐
抽象信息对帐（IR）纠正了筛分键中的错误，并确保量子密钥分布（QKD）系统的控制性。基于极地代码的IR计划可以实现高对帐效率；但是，偶然的高帧错误率降低了QKD系统的安全关键率。在本文中，我们提出了一个接近（SLA）IR方案的香农限制，该方案主要包含两个阶段：正向对帐阶段和确认对帐阶段。在正向对帐阶段，筛分的键被分为子块，并通过改进的块检查的连续取消列表解码器进行了进行。后期，只有故障校正子块执行额外的确认对帐阶段，从而降低了SLA IR方案的帧错误率。实验结果表明，SLA IR方案的总体故障概率降低到10 - 8，效率提高到1.091，IR块长度为128MB。此外，当量子位错误率为0时，提出的SLA IR方案的效率为1.055，达到了香农限制。02和1 GB的输入量表，比最先进的基于极地代码的IR方案大百倍。
指南 - 分类、模拟、优化和人工智能
反复试验在机器学习中起着重要作用。当模型发现其预测与实际数据集之间存在错误或差异时，它会尝试纠正其思维，使其预测接近实际情况。这个过程通常称为“训练模型”。实际数据集被分成训练集和验证集，通常按 90/10 的比例分配，其中 90% 用于训练，10% 用于验证其预测或错误率。这时，数据科学家可能会更改模型应该从中学习的特征，例如价格、产品、位置和/或模型的参数；这些是训练期间学习的训练数据集的属性。通常，参数是模型自行学习并在试图降低其预测错误率时自动调整的东西。
CMOS 电路中中子引起的软错误
电路在暴露于辐射时。绝大多数商用电路在从海平面到飞机飞行高度（< 20 km）的自然环境中运行，其中错误主要由大气中子与硅的相互作用引起。最初，在 14 MeV 和 100 MeV 中子辐照下，测量了电源电压为 2V 至 5V 的静态存储器的软错误率 (SER)。由于电源电压降低而导致的错误率增加已被确定为未来低压电路运行的潜在危害。提出了一种用于准确表征制造过程 SER 的新方法，并通过对 0.6 jj.m 工艺和 100 MeV 中子的测量对其进行了验证。该方法可应用于预测自然环境中的 SER。
表面代码阈值下方的量子误差校正
量子误差校正1-4通过将多个物理量子器组合到逻辑量子位中，提供了达到实用量子计算的途径，其中添加了更多的量子器，将逻辑错误率指数置于指数抑制。但是，仅当物理错误率低于临界阈值时，这种指数抑制才会发生。在这里，我们在我们最新一代的超导处理器柳树：距离-7代码和与实时解码器集成的距离-7代码和距离-5代码上介绍了两个以下阈值表面代码记忆。将代码距离增加2时，我们较大的量子存储器的逻辑错误率被λ= 2.14±0.02抑制，最终以101 Qubit的距离-7代码为0.143％±0.003％误差误差误差。这种逻辑记忆也超出了盈亏平衡，超过了其最佳物理值的寿命2.4±0.3。实时解码时，我们的系统保持低于阈值的性能，在5到100万个周期的距离时，平均解码器延迟为63微秒，周期时间为1.1微秒。我们还将重复代码运行到距离29，发现逻辑性能受到罕见相关误差事件的限制，大约每小时发生一次或3×10 9周期。我们的结果表明设备性能，如果缩放，则可以实现大规模易于故障量子算法的操作要求。
人工智能安全的关键概念：机器学习的规范
机器学习系统旨在从数据中学习模式和关联。通常，机器学习方法由输入和输出关系的统计模型以及学习算法组成。3 为了使机器学习方法能够学习模式和关联，人类操作员可以指定要优化的目标函数。4 目标函数是学习算法的核心部分，它指定了模型在接收到更多有关其要表示的输入输出关系的信息（数据形式）时应如何变化。目标函数可以被认为是表达模型在实现人类指定的目标方面有多好。换句话说，目标函数可以被认为是一个数学表达式，如果模型表现不佳（对应高错误率），则目标函数取大数值，如果模型表现良好（对应低错误率），则目标函数取小数值。
开发高度集成和耐辐射的软件定义的无线电平台，用于太空系统中的多波段无线电应用
2在空间中辐射效应的基础知识21 2.1空间辐射环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.1.1太阳辐射。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.2银河宇宙射线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 23 2.1.3被困的颗粒。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.2电子中的辐射效应。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.2.1粒子与物质的相互作用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2.1.1粒子相互作用导致直接电离。。。。。。。28 2.2.1.2核相互作用，导致间接电离。。。。。。29 2.2.2总电离剂量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.3位移损坏。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.4单事件影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.2.4.1无损的se。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.2.4.2破坏性的See。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 2.2.4.3与技术和环境条件相关的参见类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.3空间应用的错误率确定。。。。。。。。。。。。。。。37 2.3.1辐射环境模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.3.2错误率确定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39
人类监督是利用相机陷阱图像实现准确人工智能辅助野生动物识别的关键
利用公众支持从大量数据集中提取信息已成为准确标记相机陷阱 (CT) 图像中野生动物数据的一种流行方法。然而，对志愿者工作不断增长的需求延长了数据收集与我们得出生态推断或执行数据驱动的保护行动的能力之间的时间间隔。人工智能 (AI) 方法目前在物种检测（即图像中是否包含动物）和标记常见物种方面非常有效；然而，它对图像中很少捕捉到的物种和视觉上彼此高度相似的物种表现不佳。为了充分利用人类和人工智能分类方法的最佳优势，我们开发了一个集成的 CT 数据管道，其中人工智能提供标记图像的初始传递，但由人类监督和验证（即“人在环”方法）。为了评估分类准确度的提高，我们将人工智能和 HITL 协议生成的物种标签的精度与野生动物专家注释的“黄金标准”（GS）数据集进行比较。人工智能方法的准确性取决于物种，并与训练图像的数量呈正相关。 HITL 的共同努力使 73% 的数据集的错误率低于 10%，并降低了另外 23% 的错误率。对于两个外观相似的物种，人类输入的错误率高于人工智能。虽然与仅使用人工智能相比，将人类纳入循环会增加分类时间，但准确率的提高表明这种方法对于大批量 CT 调查非常有价值。
无线网络中 LDPC 解码的量子信念传播
我们提出了量子信念传播 (QBP)，一种基于量子退火 (QA) 的低密度奇偶校验 (LDPC) 错误控制码解码器设计，该解码器在 Wi-Fi、卫星通信、移动蜂窝系统和数据存储系统中得到了广泛应用。QBP 将 LDPC 解码简化为离散优化问题，然后将简化的设计嵌入到量子退火硬件中。QBP 的嵌入设计可以在具有 2,048 个量子比特的真实最先进的 QA 硬件上支持块长度高达 420 位的 LDPC 码。我们在真实的量子退火器硬件上评估性能，对各种参数设置进行敏感性分析。我们的设计在高斯噪声无线信道上在 SNR 9 dB 下实现了 20 µ s 内的 10 − 8 比特错误率和 50 µ s 内的 1,500 字节帧错误率 10 − 6。进一步的实验测量了在真实无线信道上的性能，需要 30 µ s 才能在 SNR 15-20 dB 下实现 1,500 字节 99.99% 的帧传输率。QBP 的性能优于基于 FPGA 的软信念传播 LDPC 解码器，在 SNR 低 2.5–3.5 dB 时达到 10 − 8 的误码率和 10 − 6 的帧错误率。就局限性而言，QBP 目前无法在当前的 QA 处理器上实现实用的协议大小（例如 Wi-Fi、WiMax）LDPC 码。我们在本工作中的进一步研究提出了未来成本、吞吐量和 QA 硬件趋势方面的考虑。