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安全多党量子汇总协议
安全的多方量子计算是一种牢固且分布的技术（即聚合，乘法，比较和排序）的一种技术。凝聚是安全多方量子计算的基本算术操作之一。安全的多方量子汇总包含一组秘密和一组玩家。这些秘密与总体球员共享，并且球员的门槛数量共同执行聚合，而无需透露其秘密。现有的汇总协议是（n，n）阈值方法，其中n代表参与者的总数。如果一个播放器不诚实，则聚合协议不能齐路。在本文中，我们提出了基于阈值的A（t，n）基于阈值的汇总协议，其中t代表播放器的阈值数量。该协议使用Shamir的秘密共享，量子状态，SUM GATE，量子傅里叶变换，盲矩阵和Pauli操作员来效率且安全地汇总秘密。所提出的协议可用于构建复杂的电路[1，2，3，4，5，6，7，8，9，9，10，11，12]，例如电子投票和电子拍卖。
苏拉什特拉学院
目标： 让学生理解 C 语言的基本概念 第一单元：C 语言概述：C 语言的历史 –C 语言的重要性 –C 语言的基本结构 – 编程风格 – 常量、变量和数据类型 – 变量的声明、存储类别 – 定义符号常量 – 将变量声明为常量、易失性 – 数据的溢出和下溢。 运算符和表达式：算术、关系、逻辑、赋值运算符 – 增量和减量运算符、条件运算符、位运算符、特殊运算符 – 算术表达式 – 表达式的求值 – 算术运算符的优先级 – 表达式中的类型转换 – 运算符优先级和结合性-数学函数 – 管理 I/O 操作：读写字符 – 格式化的输入、输出。 第二单元：决策和分支：if 语句、if...else 语句 – 嵌套 if ... else 语句 – Else if 阶梯 – Switch 语句 – ?: 运算符 – go to 语句。控制语句：While 语句 – do 语句 – for 语句 – 循环跳转数组：一维数组 – 声明、初始化 – 二维数组 – 多维数组 – 动态数组 – 初始化，UNIT-III：字符串：字符串变量的声明、初始化 – 读写字符串 – 字符串的算术运算 – 将字符串放在一起 – 比较 – 字符串处理函数 – 字符串表 – 字符串的功能。用户定义函数：需要 –
人工智能：我们需要的数据，使机器与我们平等
人工智能简介在《计算机与智能》1中，图灵在论证机器无法通过图灵测试时，揭露了一些常见的谬误。特别是，他解释了为什么“询问者只需向他们提出一些算术问题，就可以区分机器和人类”，因为“机器会因为其致命的准确性而被揭穿”这一信念是错误的。事实上，机器“不会试图给出算术问题的正确答案。它会故意引入错误，以混淆询问者。”因此，机器会通过给出错误的答案，或者简单地说它无法计算答案来隐藏其超人的能力。人工智能在某些任务上取得了超越人类的表现，例如算术或游戏；在本文中，我们认为有时人工智能的能力可能需要受到人为的限制。这种刻意的限制被称为人工智能愚蠢。通过限制人工智能完成任务的能力，以更好地匹配人类的能力，人工智能可以变得更安全，即其能力不会超过人类能力几个数量级。这里的总体趋势是，人工智能在达到人类水平后，往往会迅速达到超越人类的表现水平。例如，对于围棋游戏，在几个月内，最先进的水平从强大的业余选手，到弱小的专业选手，再到超越人类的表现。从那时起，为了让人工智能通过图灵测试，或者让它的行为像人类一样，人工智能设计师必须刻意限制它的能力。
数学能力的个体差异与成人大脑表面解剖结构之间的关联
之前进行的结构磁共振成像 (MRI) 研究涉及数学能力和才能的神经解剖学相关性，但存在一些方法上的局限性。除了样本量小之外，这些研究中的大多数都采用了基于体素的形态测量法 (VBM)——这种方法虽然易于实施，但也存在一些重大缺陷。考虑到这一点，本研究首次使用基于表面的形态测量法 (SBM) 在大量正常发育的成年人样本中研究数学能力与大脑表面结构变化之间的关联。SBM 是一种可以避免 VBM 缺陷的大脑形态测量研究方法。89 名年轻人接受了一系列心理测量测试，以测量四个不同领域的数学能力：(1) 简单算术；(2) 复杂算术；(3) 高阶数学；(4) 数字智能。此外，我们还询问了参与者的期末考试数学成绩。在 MRI 扫描仪内，我们收集了每个受试者的高分辨率 T1 加权解剖图像。使用计算解剖工具箱 (CAT12) 进行 SBM 分析，并计算皮质厚度、皮质表面复杂性、脑回和脑沟深度的指标。进一步的分析揭示了以下各项之间的关联：(1) 右侧颞上回的皮质表面复杂性与数字智力；(2) 右侧中央沟的深度与成年人解决复杂算术问题的能力；以及 (3) 左侧顶枕沟的深度与成年人的高阶数学能力。有趣的是，没有观察到与之前报告的大脑区域的关系，因此，表明进行类似研究以确认本研究中发现的大脑区域的作用非常重要。
量子计算初步数学 CS 151
1.1.2 复共轭 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 5 1.2 复数运算.................................................................................................................................................................................... 6 1.2.1 加法.................................................................................................................................................................................... 6 1.2.2 减法.................................................................................................................................................................................... 6 1.2.2 减法.................................................................................................................................................................... 6 . . . . . . . . . . 6 1.2.3 乘法 . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.4 除法 . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2.5 复数幂 . . . . . . . . . . . . . . . . ...
使用连接图网络分析光学脑信号
摘要。图网络分析 (GNA) 在理解大脑功能方面发挥了重要作用，但其应用主要局限于 fMRI 研究。连接分析 (CA) 被引入作为时间因果关系框架中的信号到图的映射。在本文中，我们研究了 GNA/CA 在 fNIRS 中的应用。为了解决使用 CA 的固有挑战，我们还提出了一种新颖的度量标准：最大交叉滞后幅度 (MCLM)，它可以有效地提取主要的因果关系信息。我们在 55 名参与者的四种认知活动（心算、运动意象、单词生成和大脑工作量）中测试了 MCLM。CA/MCLM 表现出了令人信服的建模能力，并揭示了意想不到的跨主题网络模式。我们发现运动想象和心算共享一个背景网络结构，并且 AFp8 中的右前额叶皮层是每个刺激和参与者中信息流的不变目的地。因此，CA/MCLM-fNIRS 显示出与 fMRI 一起在临床研究中使用的潜力。
通过机器学习在自然和受控的光条件下，稻田中杂草歧视的立体视频计算机视觉系统
使用立体摄像机实施了特定于现场的杂草检测和分类系统，以减少化学除草剂在稻田中的不利影响。在自然光（NLC）或受控光条件下（CLC）下，使用计算机视觉和元视觉杂种杂种分类器准确区分两个杂草品种和水稻植物。对来自右相机或左相机通道的图像进行了预处理，细分和匹配过程。使用NN-PSO算法的图像从平均值（算术或几何图像）中选择了大多数判别特征。NLC下的立体计算机视觉系统的精度分类结果为算术平均值（AM）为85.71％，几何平均值（GM），测试集为85.63％。同时，CLC下的计算机视觉系统的准确性分类结果达到了AM情况的96.95％，对于GM情况，计算机视觉系统的准确性分类结果始终高于NLC的准确性结果，为94.74％。
R19 技术硕士十/十
高级数字系统设计 (PC – I) 单元 - I 处理器算法：二进制补码系统 - 算术运算；定点数系统；浮点数系统 - IEEE 754 格式，基本二进制代码。单元 - II 组合电路：CMOS 逻辑设计，组合电路的静态和动态分析，时序风险。功能块：解码器、编码器、三态设备、多路复用器、奇偶校验电路、比较器、加法器、减法器、进位超前加法器 - 时序分析。组合乘法器结构。单元 - III 序贯逻辑 - 锁存器和触发器，序贯逻辑电路 - 时序分析（建立和保持时间），状态机 - Mealy & Moore 机，分析，使用 D 触发器的 FSM 设计，FSM 优化和分区；同步器和亚稳态。 FSM 设计示例：自动售货机、交通信号灯控制器、洗衣机。单元 - IV 使用功能块进行子系统设计 (1) - 设计（包括时序分析）不同复杂程度的不同逻辑块，主要涉及组合电路：
障碍和数学学习障碍的认知神经科学。
图1（1）支撑MD的认知和大脑系统。数学困难来自数学认知的两个核心领域的损害：（i）数字感官和数量操纵，以及（ii）算术事实检索和解决问题。在数量意义上和数量操纵上的损害是由数量的弱符号和非符号表示产生的，以及视觉空间工作记忆能力和认知控制中的“域将军”缺陷。算术事实检索和解决问题的损害是由于操纵数量内部表示的能力以及视觉空间工作记忆，认知控制以及编码和检索的视觉空间工作记忆，认知记忆控制以及关联记忆的缺陷而引起的。这些组件中的任何一个都可能损害数值解决问题技能的效率，并构成MD的风险因素。（2）MD中受损的数字，算术，记忆和认知控制电路的示意图。下颞皮层解码数形式的梭状回（FG），并与顶叶皮层中的顶内沟（IPS）一起，有助于构建数值数量的视觉量表（以绿色框和链接为单位）。分别将IPS和上侧回（SMG）与额眼球（FEF）和背外侧前额叶皮层（DLPFC）分别差异地连接了iPS和上方的回旋（SMG）。这些电路促进了空间中对象的视觉空间工作记忆，并创建了短期表示的层次结构，可以在几秒钟内操纵多个离散数量。锚定在内侧颞皮层（MTL）中的声明记忆系统 - 特别是海马，在长期记忆形成和超越单个问题属性之外的概括中起着重要作用。最后，锚定在前裂（AI），腹外侧前额叶皮层（VLPFC）和DLPFC中的前额叶对照回路（以红色为单位）和促进跨注意力系统的信息，从而促进了目标特定问题的问题和决策>