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QR 码 - 请求回复 - 科特兰空军基地 - AF.mil
QR 码 – 请求回复 Hunt 军事社区和军事住房办公室 (MHO) 共同努力，确保满足 Kirtland 家庭住房的需求。MHO 监督合规性，以确保 Hunt 能够达到预期。作为合作伙伴，我们有几种解决问题的方法。对于大多数问题、投诉或问题，最好从租赁办公室开始，但欢迎所有居民随时联系 MHO。第一个联系点是当地办公室社区主任或运营总监。如果您无法解决问题，请联系我们。对于大多数问题、投诉或问题，最好从租赁办公室开始，但欢迎所有居民随时联系 MHO。对于大多数住房问题，我们建议按以下顺序进行：
安全挑战随着QR码和AI生成的网络钓鱼的增量
尽管QR码网络钓鱼通常是针对各种个人和组织的机会主义威胁，但高管受到这些攻击的影响不成比例。例如，来自异常安全的数据表明，执行角色的人员收到的QR码攻击是2023年下半年的QR码攻击的42倍。这并不完全令人惊讶，因为威胁性参与者长期以来一直针对具有或多或少量身定制的网络钓鱼信息的高管和高级人员，这是一种称为“捕鲸”的技术，这主要是由于这些员工通常更高的访问公司资源的访问水平。异常安全性还报告说，大约27％的恶意QR码用于模拟2/MFA通知的网络钓鱼攻击，几乎可以肯定会产生紧迫感，并促使受害者立即采取行动。
一种可扩展且快速的人工神经网络表面码伴生解码器
表面码纠错为实现可扩展容错量子计算提供了一种非常有前途的途径。当作为稳定器码运行时，表面码计算包括一个综合征解码步骤，其中使用测量的稳定器算子来确定物理量子比特中错误的适当校正。解码算法已经取得了长足的发展，最近的研究结合了机器学习 (ML) 技术。尽管初步结果很有希望，但基于 ML 的综合征解码器仍然局限于小规模低延迟演示，无法处理具有边界条件和晶格手术和编织所需的各种形状的表面码。在这里，我们报告了一种可扩展且快速的综合征解码器的开发，该解码器由人工神经网络 (ANN) 驱动，能够解码任意形状和大小的表面码，数据量子比特受到各种噪声模型的影响，包括去极化误差、偏置噪声和空间非均匀噪声。解码过程包括由 ANN 解码器进行综合征处理，然后进行清理步骤以纠正任何残留错误。基于对 5000 万个随机量子错误实例的严格训练，我们的 ANN 解码器被证明可以处理超过 1000（超过 400 万个物理量子比特）的代码距离，这是最大的 ML-
噪声拓扑量子码中可局域纠缠的可扩展表征
摘要 拓扑量子纠错码已成为实现大规模容错量子计算机目标的主要候选者。然而，在存在噪声的情况下量化这些大尺寸系统中的纠缠是一项艰巨的任务。在本文中，我们提供了两种不同的方法，以可定位的量子比特子集纠缠来表征噪声稳定器状态，包括表面和颜色代码。在一种方法中，我们利用适当构造的纠缠见证算子来估计基于见证的可定位纠缠下限，这可以在实验中直接获得。在另一种方法中，我们使用与稳定器状态局部幺正等价的图状态来确定可计算的基于测量的可定位纠缠下限。如果在实验中使用，这将转化为从特定基中的单量子比特测量中获得的可定位纠缠下限，这些测量将在感兴趣的子系统之外的量子比特上执行。为了计算这些下限，我们详细讨论了从稳定器状态获取局部幺正等效图状态的方法，其中包括一种新的可扩展几何方法以及一种适用于任意大小的一般稳定器状态的代数方法。此外，作为后一种方法的关键步骤，我们开发了一种可扩展的图形转换算法，该算法使用一系列局部互补操作在图中的两个特定节点之间创建链接。我们为这些转换开发了开源 Python 包，并通过将其应用于嘈杂的拓扑颜色代码来说明该方法，并研究可局部纠缠的见证和基于测量的下限如何随所选量子比特之间的距离而变化。
评论文章Triboelectric nanogenerator启用了可穿戴电力的智能鞋
摘要 - 作为量子信息处理器在quantum位（Qubit）计数和功能性中生长，控制和测量系统成为大规模可扩展性的限制因素。为了应对这一挑战并保持速度不断发展的经典控制要求，完全控制堆栈访问对于系统级别的优化至关重要。我们设计了一个基于模块化的FPGA（可编程门阵列）的系统，称为Qubic，以控制和测量超导量子处理单元。该系统包括室温电子硬件，FPGA门软件和工程软件。由几个商业现成的评估板和内部开发的电路板组装的原型硬件模式。gateware和软件旨在实现基本的量子控制和测量协议。通过在劳伦斯·伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laberatory）的高级量子测试中运行的超导量子处理器上的超导量子处理器上进行量子芯片表征，栅极优化和随机基准测量序列来证明系统功能和性能。通过随机基准测量，单量和两级工艺条件的测量为0.9980±0.0001和0.948±0.004。具有快速电路序列加载能力，Qubic可以有效地执行随机编译实验，并证明执行更复杂的算法的可行性。
双模式智能鞋，用于偏瘫患者的定量评估“下肢”肌肉力量
摘要 - 中风会导致患者下肢和偏瘫的运动能力受损。准确评估下肢运动能力对于诊断和康复很重要。可以数字化此类评估，以便可以避免任何时间和主观性来追溯每个测试，我们测试如何将配备压力敏感鞋垫和惯性测量单元配备的双模式智能鞋用于此目的。设计了5m步行测试协议，包括左和右转弯。数据是从23名患者和17名健康受试者中收集的。对于下肢的运动能力，两名医生观察到了测试，并使用五个分级的医学研究委员会进行肌肉检查评估。同一患者的两个医生得分的平均值被用作地面真相。使用我们开发的功能集，在对患者和健康受试者进行分类时可以达到100％的精度。使用我们的功能集和回归方法实现了患者的肌肉强度，平均绝对误差为0.143，最大误差为0.395，比每个医生的得分更接近地面真实（平均绝对误差：0.217：最大误差：最大误差：0.5）。因此，我们验证了使用此类智能鞋的可能性，可以客观，准确地评估中风患者的下肢肌肉强度。索引术语 - 中途，机器学习，智能鞋，下肢的肌肉力量
DD 表格 150，“特殊测量/矫形靴和鞋的特殊测量空白”
1.仅当个人无法正确穿上常规或补充关税尺码范围内的关税发放鞋时，才会征用特殊尺寸鞋。2.如果军装发放尺码的鞋可以通过矫形或其他调整进行修改或改变，以证明符合要求，而当地服装和装备修理店有权进行此类调整，则不会征用特殊尺寸鞋。3.填写完整的原始特殊测量空白表和特殊尺寸鞋的申请表将转发至国防后勤局，地址为费城罗宾斯大道 700 号 3A 楼，邮编 19111，收件人：特殊尺寸鞋。电话号码 215-737-2482；如果需要特殊尺寸鞋类的个人的脚可以通过填写此表格清楚完整地描述，而无需使用石膏模型。在确定第一双鞋令人满意，并且根据国防后勤局条例 4235.18 在 30 天内填写 DOFC 表格 -10“试穿报告”并返回 DOFC 后，将征用额外的特殊尺寸鞋（最高可达授权限额）。
问题号。 983
集中于介绍德比鞋的印度标准的计划，即德比鞋（IS 17043：2024）第1部分：服务鞋 - 服务 - 德比鞋子和第2部分：通用鞋具有对当地制造商，政府部门，商业商业，行业协会，PSU，PSU，PSU，社会的领域和工具，领域的社会，社会，社会，社会，领域，社会，社会，领域，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，领域，领域，社会，领域，社会，领域，领域，领域，领域，社会，领域，社会，社会，社会，工具，工具，社会，，社会化，，兼职。该计划确保所有德比鞋都将携带BIS认证，表示符合这些严格的标准，并使消费者对他们的购买信心。
基于工厂的编码一个逻辑量子位的量子极性码的容错准备
最近提出了一种容错方法来准备 Q 1 码的逻辑码态，即编码一个量子比特的量子极性码。其中的容错性由错误检测装置保证，如果在准备过程中检测到错误，则完全丢弃准备。由于错误检测，准备是概率性的，其成功率（称为准备率）随代码长度的增加而迅速下降，从而阻止了大代码长度的代码状态的准备。在本文中，为了提高准备率，我们考虑工厂准备 Q 1 码态，其中尝试并行准备多个 Q 1 码态副本。使用额外的调度步骤，我们可以避免每次检测到错误时完全丢弃准备，从而反过来提高准备率。我们进一步提供了一种理论方法来估计使用工厂准备准备的 Q 1 码的准备和逻辑错误率，该方法被证明与基于蒙特卡洛模拟的数值结果紧密相关。因此，我们的理论方法可用于为大代码长度提供估计，而蒙特卡罗模拟实际上并不可行。对于电路级去极化噪声模型，我们的数值结果表明准备率显著增加，特别是对于较大的代码长度 N 。例如，对于 N = 256 ，对于实际有趣的物理错误率 p = 10 − 3 ，它从 0.02% 增加到 27%。值得注意的是，N = 256 的 Q 1 码在 p = 10 − 3 和 p = 3 × 10 − 4 时分别实现了大约 10 − 11 和 10 − 15 的逻辑错误率。与具有相似代码长度和最小距离的表面码相比，这相当于提高了大约三个数量级，从而表明所提出的方案用于大规模容错量子计算的前景。
量子随机Oracle模型中的紧密键合封码机制★
摘要。键盘包裹机制可保护量子随机甲骨文模型中所选的密文攻击（Ind-CCA-Secure KEMS），已由Boneh，Dagdelen，Fischlin，Lehmann，Lehmann，Schafner和Zhandry（Crypto 2012），Crypto 2012），Targhi and Targhi and targhi and targhi（targhi and unuh and unuh（tcc and unruh and unruh and in ccc and kirfmanz and hofmanz and hofmanz）提出。 2017）。但是，所有这些构造获得的方案的安全级别尤其是其构建基块原始安全级别的一半。在本文中，我们给出了一种将弱安全的公钥加密方案紧密转换为量子随机甲骨文模型中的IND-CCA安全KEM的转换。更准确地说，我们为确定性的公钥加密（DPKE）定义了一个称为“不相关性的可模拟性”的新安全概念，我们提出了一种方法，可以将不连接的可模拟DPKE方案转换为Ind-CCA键键封闭机制方案，而无需授予相当可能的安全性降级。此外，我们还提供了DPKE方案，其差异性可显着降低为量词后假设。结果，我们获得了量子随机甲骨文模型中各种量子后假设的Ind-CCA安全性KEM。关键字：紧密的安全性，被选为ciphertext的安全性，Quantum加密后，KEM。