VizConnect, Inc. 专门为公司提供战略业务发展咨询服务。该公司的服务组合包括房地产收购和开发、股权建设、创收和资产收购。VizConnect 战略业务路线图的第一阶段针对四个关键行业领域,并将其核心经济增长支柱集中在房地产开发、绿色能源生产、医疗/制药和颠覆性先进技术领域,包括人工智能计划和基于区块链的平台解决方案,提供广泛的市场参与和多样化的合作与发展机会。该公司经验丰富的团队致力于提高客户价值、最大限度地发挥现有能力、提高股东绩效和盈利能力、提高成本效率、通过持续改进分析优化业务工作流程并简化业务战略以取得成功的结果。
人员 亚利桑那州立大学 (ASU) 由中央大学技术办公室 (UTO) 和研究技术办公室 (RTO) 提供服务。UTO 是中央 IT 组织,拥有超过 540 名全职员工,涉及多个服务领域,包括桌面支持、有线和无线网络、公共和私有云、身份管理、信息安全和 Web 应用程序开发。UTO 负责监督校园核心 IT 服务,例如工资单、电子邮件、即时消息、用户文件存储和文档创建/协作。UTO 还负责处理 ASU 有关 IT 服务、数据管理和信息安全的政策。RTO 专注于直接支持研究和研究人员的 IT 服务。具体而言,RTO 包括 85 名全职员工,涵盖研究计算、研究软件工程、研究数据管理、商业智能和 Web 服务。RTO 由首席研究信息官监督,首席研究信息官向大学研究执行副总裁汇报。研究计算人员由计算科学家、程序员、工程师和数据库管理员组成,他们在计算的所有领域都拥有专业知识,包括科学和并行计算、大数据分析(内存)、定制软件开发、数据库工程和科学可视化。
可穿戴设备是一种快速增长的技术,对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响,功耗,处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始,并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里,我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图,可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念,我们提供了一个系统的概述,其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体(CMOS)和新兴记忆技术(例如MEMRISTIVE设备)的神经形态处理器的重要潜在景观。此外,我们根据足迹,功耗,延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件,算法和设备以外的挑战,这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
摘要。本文旨在直接分析量子计算算法的能力,特别是 Shor 和 Grovers 算法,分析其时间复杂度和强力能力。Shor 算法使我们能够以比传统系统快得多的速度找出大素数的素因数。这对依赖于传统算法无法计算大素数素因数的经典密码系统构成了威胁。Grover 算法使我们的计算机系统搜索能力提高了一倍,这将对密码系统密钥和哈希的强力能力产生重大影响。我们还分析了这些算法对当今经典密码系统的影响,以及可以对安全算法进行的任何重大改进,以使其更安全。
332013,Choi和Al。 2013,Kim和Al。 2013,Tian和Al。 2013,2013,Ajmal and Al。 2014,宝贝和al。 2014年,Cycuss和Al。 2014年,Lazarus和Banias 2014,Liu and Al。 2014,Pohuba和Al。 2014年,张和Al。 2014,2015,2015,JHI和AL。 2015,2015,Sharma和Al。 2015,SOH和AL。 2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2013,Choi和Al。2013,Kim和Al。 2013,Tian和Al。 2013,2013,Ajmal and Al。 2014,宝贝和al。 2014年,Cycuss和Al。 2014年,Lazarus和Banias 2014,Liu and Al。 2014,Pohuba和Al。 2014年,张和Al。 2014,2015,2015,JHI和AL。 2015,2015,Sharma和Al。 2015,SOH和AL。 2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2013,Kim和Al。2013,Tian和Al。 2013,2013,Ajmal and Al。 2014,宝贝和al。 2014年,Cycuss和Al。 2014年,Lazarus和Banias 2014,Liu and Al。 2014,Pohuba和Al。 2014年,张和Al。 2014,2015,2015,JHI和AL。 2015,2015,Sharma和Al。 2015,SOH和AL。 2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2013,Tian和Al。2013,2013,Ajmal and Al。2014,宝贝和al。2014年,Cycuss和Al。 2014年,Lazarus和Banias 2014,Liu and Al。 2014,Pohuba和Al。 2014年,张和Al。 2014,2015,2015,JHI和AL。 2015,2015,Sharma和Al。 2015,SOH和AL。 2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2014年,Cycuss和Al。2014年,Lazarus和Banias 2014,Liu and Al。 2014,Pohuba和Al。 2014年,张和Al。 2014,2015,2015,JHI和AL。 2015,2015,Sharma和Al。 2015,SOH和AL。 2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2014年,Lazarus和Banias 2014,Liu and Al。2014,Pohuba和Al。 2014年,张和Al。 2014,2015,2015,JHI和AL。 2015,2015,Sharma和Al。 2015,SOH和AL。 2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2014,Pohuba和Al。2014年,张和Al。 2014,2015,2015,JHI和AL。 2015,2015,Sharma和Al。 2015,SOH和AL。 2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2014年,张和Al。2014,2015,2015,JHI和AL。2015,2015,Sharma和Al。 2015,SOH和AL。 2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2015,2015,Sharma和Al。2015,SOH和AL。 2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2015,SOH和AL。2015,Tian和Al。 2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2015,Tian和Al。2015,Wang和Al。 2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2015,Wang和Al。2015,明和AL。 2016,Strilețchi和其他。 2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。 2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2015,明和AL。2016,Strilețchi和其他。2016,Agrawal和Sharma 2017,Jain and Al。2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。 2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2017,2017,Carnalim 2017,Luo和Al。2017,Mirza和Al。 2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2017,Mirza和Al。2017,Mišić和Al。 2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2017,Mišić和Al。2017,Schneider和Al。 2017 2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。2017,Schneider和Al。2017,2017,Carnalim 2018,Roopam and Singh 2018]。
摘要 — 本文深入探讨了量子计算领域及其彻底改变数据加密方法的潜力。利用 IBM 的 Qiskit 工具,我们研究了旨在加强数据安全性的加密方法。首先,我们阐明了量子计算及其在加密中的关键作用,然后对经典二进制加密和量子加密方法进行了比较分析。该分析包括利用 Qiskit 进行量子加密实现的实际演示,强调了基于量子的加密技术所提供的稳健性和增强的安全性。在整个探索过程中,我们解决了该领域遇到的相关挑战,例如现有量子硬件固有的局限性,同时也概述了未来的发展方向。在本文的结尾,读者将认识到量子计算在塑造加密技术未来格局方面的深远影响。
摘要 目前,一系列问题开始阻碍技术进步,对计算的标准性质提出了挑战。为解决这些问题,提出的策略之一是开发新的受大脑启发的处理方法和技术,并将其应用于广泛的应用场景。这是一项极具挑战性的任务,需要多个学科的研究人员齐心协力,同时共同设计处理方法、支持计算架构及其底层技术。《神经形态计算与工程》(NCE)杂志的推出是为了支持这个新社区的努力,并提供一个论坛和资料库来展示和讨论其最新进展。通过与编辑团队同事的密切合作,NCE 的范围和特点已被设计为确保它服务于学术界和工业界日益壮大的跨学科和充满活力的社区。
独立于设备的量子密钥分发 (DIQKD) 提供了最强大的安全密钥交换形式,仅使用设备的输入输出统计数据即可实现信息论安全性。尽管 DIQKD 的基本安全原理现已得到充分理解,但为高级 DIQKD 协议推导出可靠且强大的安全界限仍然是一项技术挑战,这些界限要超越基于违反 CHSH 不等式而得出的先前结果。在这项工作中,我们提出了一个基于半有限规划的框架,该框架为使用不受信任设备的任何 QKD 协议的渐近密钥速率提供可靠的下限。具体而言,我们的方法原则上可用于基于完整输入输出概率分布或任何贝尔不等式选择来为任何 DIQKD 协议找到可实现的密钥速率。我们的方法还扩展到其他 DI 加密任务。