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衰落信道中操作分集阶的分析表征
I. 引言 随着微电子技术和计算能力的不断进步，新一代无线技术的涌现使几代人之前看似未来主义的用例成为可能 [1]。然而，在这些新技术成为商业现实之前，需要彻底评估和评估它们的性能，并且必须充分了解与其性能扩展规律和操作限制相关的见解。深入研究通信理论基础，不可否认的是，渐近分析几十年来一直是评估系统性能的非常有用的工具 [2]。里程碑式的工作 [3] 为无线通信系统的渐近性能分析奠定了基础。在与信噪比 (SNR) 的概率密度函数 (PDF) 的平滑度相关的合理温和条件下，当平均 SNR γ 足够大时，错误概率度量可以表示为 P op ≈ α ( γ th /γ ) b ，其中 γ th 是给定性能所需的阈值 SNR 值。编码增益或功率偏移（由 α 捕获）和分集阶（DO，由 b 捕获）的概念在无线文献中无处不在，作为表征性能缩放定律的一种方式：通过将平均 SNR 增加一定量，我们可以获得多少性能提升？直到今天，Wang 和 Giannakis 的幂律
时变量子信道的量子中断概率 - PhysRevA.105.012432.pdf
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阿片类药物诱导的痛觉过敏和公差是由HCN离子通道驱动的
长时间暴露于阿片类药物会引起对疼痛刺激的敏感性（阿片类药物诱导的痛觉过敏，OIH），并且需要增加阿片类药物剂量以维持镇痛（阿片类药物诱导的耐受性，OIT），但是这两个过程的基础机制仍然保持模糊。我们发现，雄性小鼠原发性伤害性神经元中HCN2离子通道的药理阻滞或遗传缺失完全消除了OIH，但对OIT没有影响。相反，对中央HCN通道的药理抑制可缓解OIT，但对OIH没有影响。C-FOS的表达是神经元活性的标志物，通过诱导OIH的二阶神经元增加了C-FOS的表达，并且通过HCN2的外围阻滞或HCN2的遗传缺失来预防增加的HCN2，但HCN通道的脊柱障碍块对C-FOS的脊柱块对C-FOS的表达没有影响。总体而言，这些观察结果表明，OIH是由外围伤害感受器中的HCN2离子通道驱动的，而OIT则由位于CNS中的HCN家族的成员驱动。诱导OIH增加了伤害性神经元的cAMP，因此HCN2激活曲线的转移导致伤害感受器的增加。 HCN2的移位是由组成型活性μ-阿片受体（MOR）表达引起的，并被MOR拮抗剂逆转。 我们将阿片类药物诱导的MOR识别为六跨膜剪接变体，我们表明它通过组成型与G s的耦合而增加了cAMP。 因此， HCN2离子通道驱动OIH，可能是OIT，并且可能是成瘾治疗的新型治疗靶标。诱导OIH增加了伤害性神经元的cAMP，因此HCN2激活曲线的转移导致伤害感受器的增加。HCN2的移位是由组成型活性μ-阿片受体（MOR）表达引起的，并被MOR拮抗剂逆转。我们将阿片类药物诱导的MOR识别为六跨膜剪接变体，我们表明它通过组成型与G s的耦合而增加了cAMP。HCN2离子通道驱动OIH，可能是OIT，并且可能是成瘾治疗的新型治疗靶标。
优化所有渠道的供应链
2023年，全渠道履行领域出现了两大强劲趋势：仓库自动化和人工智能 (AI)。仓库自动化，尤其是在订单处理、拣选和包装方面的应用也表现强劲。这得益于其长期的成本节约、效率的提升、高准确性以及持续的创新。人工智能在数据分析方面展现出巨大潜力，有助于提高库存准确性和预测能力。
Maya：利用形式控制来混淆电力侧通道
由于信息通过功耗泄露，计算机的安全面临风险。攻击者可以使用高级信号测量和分析从此侧信道恢复敏感数据。为了解决这个问题，本文介绍了 Maya，这是一种简单有效的电源侧信道防御方法。其理念是使用形式控制以应用程序透明的方式重新塑造计算机消耗的功率——防止攻击者了解正在运行的应用程序的任何信息。借助形式控制，即使运行时条件发生不可预测的变化，控制器也可以可靠地将功耗保持在接近所需目标函数的位置。通过智能地选择目标函数，控制器可以使功率遵循任何所需的形状，看似携带活动信息，但实际上与应用程序无关。Maya 可以在特权软件、固件和硬件中实现。我们在三台机器上仅使用特权线程来抵御基于机器学习的攻击，并展示了其有效性和易于部署性。Maya 已经挫败了新开发的远程电源攻击。
Petz 恢复通道的量子算法和非常好的测量
1 加州理工学院量子信息与物质研究所，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 91125 2 西蒙斯计算理论研究所，美国加利福尼亚州伯克利 94720 3 麻省理工学院机械工程系和电子研究实验室，美国马萨诸塞州剑桥 02139 4 杜克大学物理系和电气与计算机工程系，美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 5 斯坦福大学信息系统实验室，美国加利福尼亚州斯坦福 94305 6 路易斯安那州立大学赫恩理论物理研究所、物理与天文系和计算与技术中心，美国路易斯安那州巴吞鲁日 70803 7 斯坦福大学斯坦福理论物理研究所，美国加利福尼亚州斯坦福 94305
量子通道的Lyapunov指数：熵公式和通用属性
m k l（v）ρl（v）†dµ（v），l：m k→m k是可测量的函数，µ是m k的度量。在最近的一项工作[8]中，当L恒定并且等于身份矩阵时，作者考虑了此类通道φL的Lyapunov指数。在这篇论文中还考虑了φ-erg属性和纯化条件（请参见第6节的定义）。在上一篇论文（请参见[11]）中，我们表明，对于固定度量µ，它对函数lφ-erg属性是一般性（实际上，我们表明了不可约性条件是通用的）。这里的新颖性是，我们将证明纯化条件在L上也是固定度量µ的通用（请参见第9节）。此变量L的引入使我们能够在这种类型的问题中考虑通用性质的问题。我们在复杂矩阵集中使用C 0拓扑。对于附录第10节中读者的好处，我们介绍了[11]中的结果和Lyapunov指数与预先作品的关系的概述。在[8]之后，一个人可以考虑与l和µ相关联，两个相关的程序：一个用x n，n∈N表示，在射影空间p（c k）上取值；另一个用ρn，n∈N表示为d k（其中d k是一组密度运算符）。自然过渡概率在[8]中定义。分析这两个过程的ergodic属性时，φ-erg属性和纯化特性起着重要作用（请参见第6节）。在这里，我们考虑了第8节中通道的量子熵的概念，该概念最初在[3]中介绍。这表明引入的概念是自然的。对于固定的µ和一般L，在[11]中提出了熵的自然概念（请参阅未来第3节），以便在这种情况下开发吉布斯形式的版本。在[11]中的示例8.5中也介绍了某个通道（与固定马尔可夫链有关），其中使用该定义获得的值与熵的经典值相吻合。熵的这种定义是对论文[3]，[5]和[4]的概念的概括。这种特殊形式的定义熵在某种程度上是受[28]的结果启发的，该结果考虑了迭代功能系统。我们称[11]中示例8.5中描述的示例在量子信息中的Markov模型中称为示例。这是我们第8节中考虑的主要例子。
具有极化模式色散的量子通道的有效纠缠蒸馏
远程网络节点共享的量子纠缠是有望在分布式计算，加密和感应中应用的宝贵资源。然而，由于纤维中的各种反矫正机制，通过填充途径分发高质量的纠缠可能是具有挑战性的。尤其是，光纤维中的主要极化解相机制之一是极化模式分散（PMD），这是通过随机变化的双向反射方式对光脉冲的失真。为了减轻纠缠颗粒中的分解作用，已经提出了量子纠缠蒸馏（QED）算法。一个特定类别的QED算法的一个特定类别之所以脱颖而出，是因为它在所涉及的量子电路的大小和粒子之间的纠缠初始质量上都具有相对放松的要求。但是，由于所需颗粒的数量随着蒸馏弹的数量而成倍增长，因此有效的复发算法需要快速收敛。我们提出了一种针对受PMD降级通道影响的光子量子置量对的复发QED算法。我们提出的算法在每一轮蒸馏中都实现了最佳的确定性以及最佳成功概率（根据实现最佳限制的事实）。最大化的实现可提高从线性到二次的蒸馏弹数，从而提高了效能的收敛速度，因此显着减少了回合的数量。结合了达到最佳成功概率的事实，所提出的算法提供了一种有效的方法，可以通过光纤维具有很高的纠缠状态。
第一单元 HCI 基础 人类：I/O 通道 – ...
对光高度敏感，因此我们可以在低照度下看东西。 它无法分辨精细的细节，并且容易受到光饱和的影响。 这就是我们从黑暗的房间走到阳光下时会暂时失明的原因：视杆细胞一直处于活跃状态，并被突然的光线饱和。 视锥细胞 视锥细胞是眼睛的第二种受体。 它们对光的敏感度不如视杆细胞，因此可以忍受更多的光线。 视锥细胞有三种，每种对不同波长的光敏感。 这使我们能够看到彩色图像。眼睛有大约 600 万个视锥细胞，主要集中在视网膜中央凹。 中央凹是视网膜的一小部分，图像可在此固定。 盲点 盲点也位于视网膜上。 尽管视网膜主要被光感受器覆盖，但在视神经进入眼睛的地方有一个盲点。 盲点没有视杆细胞或视锥细胞，但我们的视觉系统会对此进行补偿，所以在正常情况下我们无法意识到它。 神经细胞 视网膜还有专门的神经细胞，称为神经节细胞。 有两种类型： X 细胞：这些细胞集中在中央凹，负责早期检测模式。 Y 细胞：这些细胞在视网膜中分布更广泛，负责早期检测运动。 视觉感知 了解眼睛的基本构造有助于解释视觉的物理机制，但视觉感知不止于此。 视觉器官接收到的信息必须经过过滤并传递给处理元素，以便我们识别连贯的场景，消除相对距离歧义并区分颜色。 让我们看看我们如何感知大小和深度、亮度和颜色，它们对于有效的视觉界面的设计都至关重要。
MISO 广播信道中 RIS 架构的能效比较
摘要 — 在本文中，我们开发了多用户多输入单输出 (MISO) 广播信道 (BC) 的节能方案，并辅以可重构智能表面 (RIS)。为此，我们考虑了三种 RIS 架构：局部被动对角 (LP-D)、全局被动对角 (GP-D) 和全局被动超对角 (GP-BD)。在全局被动 RIS 中，RIS 的输出信号功率不大于其输入功率，但一些 RIS 元件可以放大信号。在局部被动 RIS 中，每个元件都不能放大入射信号。我们表明，如果 RIS 元件的静态功率不太高，这些 RIS 架构可以显着提高能源效率 (EE)。此外，GP-BD RIS 的复杂度和静态功率高于 LP-D RIS 和 GP-D RIS，可提供更好的频谱效率，但其 EE 性能高度依赖于静态功耗，可能比其对角对应物更差。索引词——能源效率、可重构智能表面（RIS）、超对角RIS、全局无源RIS、MISO广播信道。