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量子计算机上的差分密码分析
摘要：随着量子计算的进步，人们进行了广泛的研究以寻找密码学领域的量子优势。将量子算法与经典密码分析方法（如差分密码分析和线性密码分析）相结合，有可能降低复杂性。在本文中，我们提出了一种用于差分密码分析的量子差分查找电路。在我们的量子电路中，明文和输入差分都处于叠加态。实际上，虽然我们的方法无法通过量子计算实现直接加速，但它通过依赖叠加态中的量子概率提供了不同的视角。对于量子模拟，考虑到量子比特的数量有限，我们通过实现 Toy-ASCON 量子电路来模拟我们的量子电路。
计算机现在能做什么？人工智能第三次浪潮下重温德雷福斯
近年来，人工智能 (AI) 取得了重大进展，甚至超出了人们的乐观预测。利用数据驱动的人工智能，即深度学习技术，已经证明计算机现在可以具备范围广泛、质量卓越的能力，例如以人类的水平解决图像和文本处理任务。尤其是大型语言模型引发了关于这一快速发展领域的机遇和挑战的争论。如果将数据驱动的人工智能与知识表示和推理等符号人工智能技术相结合，那么数据驱动的人工智能剩下的基本挑战（例如事实或逻辑错误）是否会被彻底克服？通用人工智能 (AGI) 系统是否会从中脱颖而出，拥有常识，并事实上完成推动该领域在 20 世纪 50 年代兴起的数十年人工智能探索？鉴于这些问题，我们从混合人工智能的角度回顾了同样数十年关于计算机能力和局限性的哲学争论。在这里，我们讨论了混合人工智能如何更接近于反驳 Hubert Dreyfus 关于计算机不能做什么的著名论断。同时，我们揭示了混合人工智能面临的一个较少讨论的挑战：其开发者可能是其最大的限制因素。
一种基于机器学习的错误缓解方法，用于在IBM的量子计算机上开发可靠的软件开发
量子计算机有可能在某些复杂的计算问题上胜过经典计算机。但是，当前的量子计算机（例如，来自IBM和Google）具有继承噪声，该噪声会导致量子软件在量子计算机上执行的量子软件输出的错误，从而影响量子软件开发的可靠性。鉴于其可扩展性和实用性，该行业越来越涉及机器学习（ML）基于基于错误的错误缓解技术。但是，现有的基于ML的技术有局限性，例如仅针对特定的噪声类型或特定的量子电路。本文提出了一种实用的基于ML的方法，称为Q-Lear，具有新型功能集，以减轻量子软件输出中的噪声错误。我们在八台量子计算机及其相应的嘈杂模拟器上评估了Q- LEAL，全部来自IBM，并将Q-lear与基于基线的基于ART ML的最先进的方法进行了比较。结果表明，与基线相比，Q-lear在实际量子计算机和模拟器上都达到了25％的误差缓解措施。我们还讨论了Q学习的含义和实用性，我们认为这对于从业者来说是有价值的。
最终版本 6.1 计算机规范
9) 工作站：用于专业工作流程（如建筑、工程、计算机辅助绘图、产品开发、财务应用、科学应用和/或内容创建）的高性能计算机。本规范涵盖的工作站 (a) 作为工作站销售；(b) 不支持更改超出 CPU 和 GPU 制造商出厂操作规格的频率或电压；(c) 具有支持纠错机制的系统硬件，该机制通过 CPU、互连和系统内存上的专用电路检测和纠正数据错误。此外，工作站必须拥有 4 个或更多独立软件供应商 (ISV) 专业工作流程产品认证（参见上文示例）。这些认证可能正在进行中，但合作伙伴应确保在产品上市之日起 6 个月内完成。
计算机和图形
本文介绍的系统背后的主要目标是研究使用虚拟现实（VR）展示相当大的医疗设备的功效。具体来说，我们专注于安装在卡车拖车上的移动磁共振成像（MRI）扫描仪。后者是移动MRI设置不可或缺的一部分，必须作为身临其境体验的一部分呈现。因此，我们不仅必须描绘医疗机构，而且还提供了理解周围环境的手段。这对放射科医生和其他医务人员尤其重要，以确定给定的移动医疗机构是否满足了他们的需求和需求。此外，尽管使用此类MRI设备设计用于机动性，但它们的长途运输可能会耗时，麻烦且昂贵。因此，我们可以观察到需要展示此类移动MRI单元而没有与运输相关的额外费用和负担。为了实现这一目标，我们设计了一个沉浸式的环境，在该环境中，用户可以与移动MRI的现实生活量表3D模型进行交互。此外，我们还使用已建立的启发式方法验证了系统的可用性和表现力。
生物学和医学的计算机
临床评估程序在客观性方面遇到挑战，因为它们依靠主观数据。计算精神病学提出，通过引入基于生物信号的评估来检测临床生物标志物，而虚拟现实（VR）可以提供测量的生态环境，来克服这一限制。自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，已经测试了许多生物信号以改善评估程序。但是，在ASD研究中，缺乏系统地比较生物信号，以便在生态环境中同时记录ASD的自动分类，并且由于方法论上的不一致，先前研究之间的比较具有挑战性。在这项研究中，我们检查了一个由四个虚拟场景组成的VR筛选工具，并根据隐式（运动技能和眼动）和显式（行为反应）生物信号进行了比较机器学习模型。在虚拟场景中为每个生物信号开发了机器学习模型，然后将每个生物信号的最终模型合并为最终模型。使用嵌套交叉验证使用并测试了具有递归特征消除的线性支持向量分类器。基于运动技能的最终模型在识别ASD方面表现出最高的鲁棒性，达到0.89（SD = 0.08）。最佳的行为模型显示AUC为0.80，而由于眼神玻璃的限制，眼动模型需要进一步研究。与其他生物信号相比，这些发现突出了运动技能在提高ASD的客观性和可靠性方面的潜力。
PUR标准计算机和配件
Commodity UNSPSC Central processing unit CPU processors 43201503 Computer cable 43202222 Computer Equipment and Accessories 43210000 Computer 43211500 Notebook computer 43211503 Thin client computer 43211506 Desktop computer 43211507 Personal computer 43211508 Tablet computer 43211509 Mainframe computer 43211512 Ultra mobile personal computer 43211513计算机信息亭43211514计算机工作站43211515缩小计算机43211516模拟计算机43211517多秒计算机43211518准骨计算机43211520所有台式机中的所有台式机43211521计算机刀片电脑供应43211522计算机电源432115224计算机电源43224 43211700计算机显示43211900触摸屏监视器43211903监视器组件43212003视频监视器46171612
面向囚禁离子量子计算机的基于循环的穿梭，扩展摘要
I. 引言 量子计算 [1] 作为一种新范式，有望解决某些在传统计算机上难以计算的问题。离子阱量子计算机是在可预见的未来最有希望展现量子优势的候选者之一 [2]。然而，这种机器的扩展需要相应的工具支持才能充分发挥其潜力。特别是对于离子阱，有效地移动（即穿梭）离子是一个重要问题，因为不必要的移动不仅增加了所需时间，而且还增加了由于退相干而导致错误的可能性。这使得确定有效的移动时间表对于离子阱量子计算机中的有用计算至关重要。已经提出了解决该问题的第一个解决方案，例如在 [3]–[7] 中。然而，所考虑的架构相对简单，并未涵盖大部分可能的架构。在这项工作中，我们提出了一种基于循环的启发式方法的概念，用于为给定的量子电路生成有效的穿梭时间表。