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。
基准研究Scrna-Seq中的差异表达方法:Squair,J.W.,Gauter,M.,Kathe,C。等。(2021)自然通信https://doi.org/10.1038/s41467-021-25960-2
摘要。不同的几何方法,以对称正定定义(SPD)矩阵的形式分析和处理数据的几何方法对包括计算机视觉,医学成像和机器学习在内的众多领域具有显着的成功应用。此类应用的主要几何范式由与高度和高维度相关的光谱计算相关的一些riemannian几何形状组成。我们提供了一个可扩展的几何框架的途径,以基于半概括的希尔伯特和汤普森的几何形状,基于极端概括的特征值的有效组合,以分析和处理SPD值的数据。我们详细探讨了基于汤普森几何形状的特定地理空间结构,并建立了与该结构相关的几个属性。此外,我们基于这种几何形状来定义SPD矩阵的新型迭代平均值,并证明了它的存在和独特性,用于给定的有限点集合。最后,我们指出并证明了许多所满足此均值的理想属性。
课程描述MAP2302 |简介微分方程| 3.00学分本课程强调了普通的微分方程,一阶线性和非线性方程和应用的解决方案方法;具有恒定系数,差分操作员方法,高阶线性方程的均匀和非均匀线性方程;拉普拉斯变换及其属性,基本存在定理,串联解决方案,一阶方程的数值解决方案,初始和边界价值问题,振动和波浪以及自主系统的介绍。计算课程。
通过收集和传播有关全球HCT活动的数据,促进造血细胞移植(HCT)的卓越和卓越的访问是全球血液和骨髓移植网络的主要活动之一,该网络是与世界卫生组织工作关系的非政府组织。HCT活动是由成员社会,国家注册表和各个中心记录的,包括指示,供体类型(同种异体/自体),供体匹配和干细胞来源(骨髓/外周血干细胞/脐带血)。在2018年,89个国家(6个世界卫生组织地区)的1,768个HCT团队报告了93,105(48,680次自体和44,425个同种异体)HCT。diCations的专业是自体的浆细胞疾病和淋巴瘤,急性白血病和MDS/MPN的同种异体HCT。HCT的数量从2007年的48,709人增加。自身免疫性疾病在自体和血红蛋白疾病的同种异体HCT中的自身免疫性疾病的增加。同种异体HCT的数量增加了一倍以上,随着供体匹配的重大变化。虽然来自HLA认同兄弟姐妹的HCT只有有限的增长,但来自非相关捐助者的HCT在全球范围内显示出显着增长。自体HCT的经济增长指标/国民收入总收入和HCT活动的经济增长指标/1000万人群(相关系数[R] = 0.79)。hct的hct供体显示很强的相关性(r = 0.68),但仅从相关供体中检测到中等相关性(HLA-sistrical sivelical同胞为r = 0.48;其他相关的r = 0.45)。在全球大约十年中,使用HCT的使用以不同的速度加倍,并且有关捐助者匹配的重大变化,这是改善全球HCT访问的迹象。尽管变窄,但在发展中国家和非发达国家之间仍然存在巨大的差距。
大部分关于学习人工智能代理符号模型的研究都集中在具有固定模型的代理上。这种假设在代理能力可能由于学习、适应或其他部署后修改而发生变化的环境中不成立。在这种环境下对代理进行有效评估对于了解人工智能系统的真正能力和确保其安全使用至关重要。在这项工作中,我们提出了一种新颖的方法来差异化评估已经偏离其先前已知模型的黑盒人工智能代理。作为起点,我们考虑完全可观察和确定性的设置。我们利用对漂移代理当前行为的稀疏观察和对其初始模型的了解来生成主动查询策略,该策略有选择地查询代理并计算其功能的更新模型。实证评估表明,我们的方法比从头开始重新学习代理模型要有效得多。我们还表明,使用我们的方法进行差异评估的成本与代理功能的漂移量成正比。
SDP600 系列 SDP600 系列的特点是零漂移和出色的长期稳定性。数字化和完全校准的传感器能够实现非常高的灵敏度和出色的精度。由于出色的集成度和巧妙的封装,传感器体积小、速度快且可靠。SDP600 设计用于直接螺纹连接到带有 O 形圈密封的压力歧管,而 SDP610 设计用于管连接。在极低的压差下,它们具有出色的重复性和互换性,使 SDP600 系列成为过滤器监测、VAV 或医疗呼吸系统的最佳选择
摘要 —虽然量子计算在数据驱动领域具有巨大潜力,但应考虑量子算法中涉及的敏感或有价值信息的隐私问题。差分隐私 (DP) 是经典场景中广泛使用的基本隐私工具,现已扩展到量子领域,即量子差分隐私 (QDP)。QDP 可能成为隐私保护量子计算最有前途的方法之一,因为它不仅与经典 DP 机制兼容,而且还通过利用嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备中不可避免的量子噪声来实现隐私保护。本文概述了 QDP 的各种实现及其在 DP 设置下的隐私参数方面的性能。具体而言,我们提出了 QDP 技术的分类,对文献进行分类,根据内部或外部随机化是否用作实现 QDP 的源以及这些实现如何应用于量子算法的每个阶段。我们还讨论了 QDP 的挑战和未来方向。通过总结最近的进展,我们希望为进入该领域的研究人员提供全面、最新的评论。索引术语——量子计算、量子算法、差分隐私
所有数字传感器均包括内置数字电子元件和集成式 10 米(33 英尺)电缆,电缆末端带有用于 sc100 数字控制器的连接器。主体类型: • 可转换 - 两端均为 1 英寸 NPT 螺纹,设计用于三通安装或其他流通式安装,以及用于浸入的管道安装 • 插入 - 电极端无螺纹,设计用于插入阀组件 • 卫生 - 2 英寸法兰用于三叶草式接头 • 浸入 - 用于链条安装或管道安装
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