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弱测量量子纠缠态的逆转
利用弱测量及相应的可逆操作，从理论上研究了量子纠缠态的可逆过程，基于单光子反转理论，提出二体反转操作协议，并将其扩展到量子通信信道中。理论结果表明，该协议在传输路径上经过弱测量和可逆测量及后续过程后，不会中断信息传输，可以将扰动后的纠缠强度演化反转回原始状态。在不同弱测量强度下，该协议都能完美地反转扰动后的量子纠缠系统，在此过程中通过弱测量操作可以从量子系统获得用信息增益所描述的经典信息。另一方面，为了实现完全可逆性，量子纠缠系统的经典信息在反转过程中必须遵循本文提出的有限范围。
旅游业对生态环境状况的影响
摘要。本文旨在分析旅游业，它是世界经济中规模最大、增长最快的行业之一，其对环境状况的影响具有重大而多方面的社会文化和经济后果。方法论基于科学和特殊的研究方法。使用分析、综合、系统化、分类、概括经济和方法来源的方法。研究表明，旅游业可以成为一种强大的经济工具，但如果规划不当，它可能会对生物多样性和原始环境产生毁灭性的影响，导致滥用水、森林和海洋生物等自然资源。在许多世界旅游发展中心，今天已经感受到缺水现象，这对当地社区的生活、工业的运作、森林的破坏和珊瑚礁的破坏产生了负面影响。本文解决了与旅游业对生态环境状况的多种影响有关的重要问题。旅游业对环境的不利影响同时破坏了沿海地区的主要旅游资源，并严重影响了其他非旅游经济活动。分析认为，当游客的使用水平超出了环境在可接受的变化范围内应对这种使用的能力时，就会产生旅游业的负面后果。事实证明，为了避免这些后果，必须以环境可持续、社会有益和经济可行的方式规划、管理和实施旅游业。
量子信息理论解决方案 5
1 − F ( | a ⟩ , | b ⟩ ) 2 ，其中 | a ⟩ 和 | b ⟩ 是纯态，并且隐含着 δ ( | a ⟩ , | b ⟩ ) := δ ( | a ⟩⟨ a | , | b ⟩⟨ b | )（保真度也类似）。我们可以固定一个基础来表示状态 | a ⟩ 和 | b ⟩ ，即 | a ⟩ = | 0 ⟩ 和 | b ⟩ = cos θ | 0 ⟩ + sin θ | 1 ⟩ 。注意 F ( | a ⟩ , | b ⟩ ) = |⟨ a | b ⟩| = | cos θ | 。迹距离也是：
X(4014) 作为分子状态的可能性
近二十年来，大量类粲偶态（称为XY Z 态）被实验观测到 [ 1 – 5 ]。对其结构提出了多种理论解释，如强夸克态 [ 6 ， 7 ]、四夸克态 [ 8 ， 9 ]、强子分子 [ 10 – 15 ]、运动学效应 [ 16 – 19 ] 以及不同组分的混合。由于大多数 XY Z 态出现在特定的强子阈值下，因此强子分子是众多奇异态中最有希望的解释之一，尽管仍存在许多争议。例如，隐粲态 X ( 3872 ) 非常接近 D¯D∗ 阈值 [ 20 , 21 ]，Zcs ( 3985 ) 接近¯DsD∗/¯D∗sD阈值 [ 22 ]。最近，LHCb 合作组报道的 T + cc 态，其质量非常接近 D∗+D0 阈值 [ 23 , 24 ]，可以解释为 D∗D 分子态 [ 25 – 30 ]。BESIII 合作组观测到的 Zc ( 4025 ) [ 31 , 32 ] 可以解释为 D∗¯D∗ 分子，
基于受控量子隐形传态的五量子比特纠缠态多代理签名方案
随着通信技术的升级和量子计算的飞速发展，经典的数字签名方案面临着前所未有的挑战，对量子数字签名的研究势在必行。本文提出一种基于五量子比特纠缠态受控量子隐形传态的多代理签名方案。该方案采用量子傅里叶变换作为加密方法对消息进行加密，与量子一次一密相比提高了量子效率。采用满足量子比特阈值量子纠错要求的五量子比特最大纠缠态作为量子通道，保证了方案的稳定性。安全性分析表明，该方案具有不可伪造、不可否认的特点，能够抵抗截获重发攻击。
通过腔 QED 中的热原子纠缠态实现热纠缠和隐形传态
量子纠缠作为一种重要资源是量子力学最显著的特征之一，在量子信息论、量子隐形传态[1]、通信和量子计算[2,3]中都发挥着核心作用。由于其基础性作用，在分离子系统之间产生纠缠态是一个重要课题。近年来，已提出了多种产生纠缠态的方法，其中之一就是 Jaynes-Cummings 模型 (JCM)。JCM 解释了量化电磁场和原子之间的相互作用 [4]。JCM 是一个简单但适用的工具。在过去的二十年里，人们致力于将 JCM 应用到量子信息[5-7]和量子隐形传态[8]中。由 JCM 诱导的纠缠态已被用作量子通道 [9]。 Zang 等人 [10] 利用两能级原子与大失谐单模腔场相互作用，将二分非最大纠缠态转变为 W 态。原子与单模电磁腔场相互作用的纠缠动力学已被研究 [11]。由于 JCM 在量子光学中的重要性，它已被扩展
SINR：样条增强隐式神经表示......
随着深度学习的出现，可变形图像配准经历了一场变革。虽然卷积神经网络 (CNN) 可以加速配准，但与迭代成对优化方法相比，它们的准确度较低，并且需要大量的训练队列。基于使用神经网络表示信号的进步，隐式神经表示 (INR) 已在配准社区中出现，用于连续建模密集位移场。使用成对配准设置，INR 可以减轻从一组患者身上学到的偏差，同时利用先进的方法和基于梯度的优化。然而，坐标采样方案使得密集变换参数化与 INR 容易产生生理上不合理的配置，从而导致空间折叠。在本文中，我们介绍了 SINR——一种使用自由形式变形 (FFD) 参数化 INR 表示的连续可变形变换的方法。SINR 允许多模态可变形配准，同时缓解当前基于 INR 的配准方法中发现的折叠问题。 SINR 在 CamCAN 数据集上的 3D 单模和多模脑配准方面均优于现有的最先进方法，证明了其在成对单模和多模图像配准方面的能力。关键词：隐式神经表征、图像配准、多模
带有AES和隐肌的安全文件共享平台
摘要：在当代数据交换的不断发展的景观中，同时确保基于云的文件传输的效率和安全性的关键需求优先。这项研究深入研究了文件传输机制的细微复杂性，提出了一种通过AES和RSA（例如AES和RSA）进行双重加密为特征的整体方法。通过加密技术的整合，再加上隐身的输注，这项研究努力建立一个弹性的框架。它的目的不仅是为了增强基于云的文件传输的安全性，而且还促进了动态云环境中有效且无缝的数据交换过程。这些加密方法的融合，从战略上补充了地理原理的融合，代表了在数据保护与云中文件传输的简化操作之间实现最佳均衡的创新迈进。