摘要 - 现代系统的快速发展引起了人们对隐私和控制的关注。本文探讨了集中式城市操作系统的假设情况CTO,该CTO管理基础架构(如交通信号灯)并收集了大量的个人数据。我们探讨了与此类系统相关的潜在风险,包括私人公司的权力集中以及操纵用户行为的能力。个人(目前每个美国人超过2.3 GB)铸造的数字阴影不断增长,提出了有关数据安全性和滥用潜力的问题。ctos,如果实施,可以创建一个网络,在该网络中,个人信息直接链接到物理系统,并用于目标广告以外的目的。从在线服务到紧急系统的现代技术的相互联系性质增加了带有广泛后果的网络攻击的潜力。本文研究了这些问题,并探讨了确保负责任的数据管理的潜在解决方案,并减轻与超连接的城市基础设施相关的风险。
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]。
可以肯定地说,当今的计算机比70年前的计算机快得多。与现在的标准相比,当时的计算机很大,沉重,容量和处理速度非常有限。我们可以将量子计算机视为同一状态,就像一种仍然昂贵,笨重且具有许多研究潜力的新兴技术
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我们建议使用二维 Penning 阱阵列作为量子模拟和量子计算的可扩展平台,以捕获原子离子。这种方法涉及将定义静态电四极子位置的微结构电极阵列放置在磁场中,每个位置捕获单个离子并通过库仑相互作用与相邻离子耦合。我们求解此类阵列中离子运动的正常模式,并推导出即使在存在陷阱缺陷的情况下也能实现稳定运动的广义多离子不变定理。我们使用这些技术来研究在固定离子晶格中进行量子模拟和量子计算的可行性。在均匀阵列中,我们表明可以实现足够密集的阵列,轴向、磁控管和回旋加速器运动表现出离子间偶极耦合,其速率明显高于预期的退相干。通过添加激光场,这些可以实现可调范围的相互作用自旋汉密尔顿量。我们还展示了局部电位控制如何隔离固定阵列中的少量离子,并可用于实现高保真门。使用静态捕获场意味着我们的方法不受系统尺寸增加时的功率要求限制,从而消除了标准射频陷阱中存在的重大缩放挑战。因此,这里提供的架构和方法似乎为捕获离子量子计算开辟了一条道路,以实现容错规模的设备。
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。
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。
比较欧几里得(左)和最佳传输(右)barycenter在两个密度之间的比较,一个是另一个的翻译和缩放版本。颜色编码插值的进展。欧几里得插值会导致两种初始密度的混合物,而最佳传输会导致进行性翻译和缩放[3]
认识到在大规模分布计算中对弹性的需求日益增长的需求,ICL在2000年代初引入了容忍度的MPI(FT-MPI),集成了优雅处理过程失败并增强应用程序可靠性的机制。随着HPC体系结构变得更加复杂,ICL开发了Parsec(2012),这是一个基于任务的运行时框架,可以高效地执行分布式和异构体系结构。PARSEC优化资源利用率,动态适应现代计算平台,并已成为Exascale计算的基本工具。它的影响已得到广泛认可 - 在过去的三年中,它在三个戈登·贝尔奖决赛选手项目中发挥了关键作用,最终在2024年在SC24赢得了历史性的胜利。ICL继续完善和扩展Parsec的能力,确保以创新,高性能的解决方案满足未来分布式计算挑战。
本课程将介绍本科生的基础量子计算和拓扑量子计算。该课程被设计为自我包含。我们将从布尔逻辑,线性代数以及量子力学的公理和基础的基础开始。然后,我们将进入旋转,单一矩阵和量子门。作为一种应用程序,我们将讨论算法,例如Shor的算法和RSA加密。我们希望使用Anyons涵盖拓扑量子计算,并且时间是否允许进一步的主题。这为该领域的工作提供了坚实的背景。