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区域报告：英格兰东部 2024 年 3 月
曼彻斯特是另一个典型案例，展示了一个区域城市如何发展成为科技中心。英国科技集群主席凯蒂·加拉格尔 OBE 强调了曼彻斯特在这一领域的作用：“曼彻斯特的科技行业证明了这座城市坚韧不拔和创新的精神。它已成为技术进步的灯塔和科技人才的中心，为英国在全球科技舞台上的地位做出了重大贡献。”这种观点凸显了曼彻斯特如何拥抱技术创新，吸引初创企业和成熟企业落户这座城市。格拉斯哥市创新区总监 Alisdair Gunn 对格拉斯哥也有类似的看法，强调该市在英国科技生态系统中日益增长的重要性。“格拉斯哥正在成为英国科技生态系统中的重要参与者，我们的创新区促进了学术界、商界和公共部门之间的合作。”
区域报告：苏格兰2024年3月 - 巴克莱鹰实验室
曼彻斯特是另一个典型的案例，即区域城市如何发展成为技术枢纽。英国科技集群主席凯蒂·加拉格尔·奥贝（Katie Gallagher Obe）强调曼彻斯特在这一景观中的作用：“曼彻斯特的技术领域证明了该市的韧性和创新精神。它已成为技术进步和技术人才的枢纽的灯塔，为英国在全球技术阶段的地位做出了重大贡献。”这种情绪强调了曼彻斯特如何拥抱技术创新，吸引了初创公司和已建立的公司到该市。格拉斯哥市创新区总监Alisdair Gunn呼应了格拉斯哥的类似叙述，强调了该市在英国技术生态系统中的重要性。“格拉斯哥正成为英国技术生态系统中的重要参与者，我们的创新区促进了学术界，商业和公共部门之间的合作。”
大豆酪蛋白消化琼脂平板含 0.1% 聚山梨醇酯 80（伽马射线照射）（三件装）
大豆酪蛋白消化物琼脂是一种广泛使用的培养基，它支持多种生物的生长，甚至是奈瑟菌、李斯特菌和布鲁氏菌等苛刻菌的生长。添加血液的培养基提供了完美界定的溶血区，同时由于其含有氯化钠，可防止红细胞溶解。它在医疗行业中经常用于生产抗原、毒素等。它简单且不含抑制剂的成分使其适用于检测食品和其他产品中的抗菌剂。胰蛋白胨大豆琼脂被各种药典推荐作为无菌测试培养基（6、3）。胰蛋白胨大豆琼脂符合 USP（6）的规定，用于微生物限度测试和抗菌防腐剂有效性测试。Gunn 等人（2）使用该培养基来培养苛刻菌，并研究添加 5%v/v 血液后的溶血反应。胰蛋白胨和大豆蛋白胨的组合使该培养基营养丰富，可提供氨基酸和
2025 CC 180 Fife委员会 - 内阁委员会
参加：首席执行官肯·古莱（Ken Gourlay）；财务主管Elaine Muir，金融业务伙伴Alison Binnie，Helena Couperwhite，委员会服务经理Helena Couperwhite和Michelle McDermott，法律和民主服务委员会官员和米歇尔·冈恩（Michelle Gunn），商业技术解决方案，财务和公司服务经理；住房服务主管John Mills和住房服务服务经理Gavin Smith； Ross Spalding，服务经理（气候变化和零废物）和首席官员Hugh Muschamp（气候变化和零浪费），计划服务；保罗·沃恩（Paul Vaughan），社区和社区服务主管，社区和社区服务社区投资经理Sharon Murphy；教育主管Angela Logue，质量改善官Craig Martin和教育服务校长汉娜·麦格雷戈（Hannah MacGregor）；莱斯利·克雷格（Lesley Craig），首席顾问和邓肯·夏普（Duncan Sharp），洪水，海岸线和港口，道路和运输服务部的道路和运输服务部负责人约翰·米切尔（John Mitchell）。
来自经典预言机的量子状态混淆
量子密码学中一个尚未解决的主要问题是是否有可能混淆任意量子计算。事实上，即使在经典的 Oracle 模型中，人们仍然很难理解量子混淆的可行性，在经典的 Oracle 模型中，人们可以免费混淆任何经典电路。在这项工作中，我们开发了一系列新技术，用它们来构建量子态混淆器，这是 Coladangelo 和 Gunn (arXiv:2311.07794) 最近在追求更好的软件版权保护方案时形式化的一个强大概念。量子态混淆是指将一个量子程序（由一个具有经典描述的量子电路 C 和一个辅助量子态 | ψ ⟩ 组成）编译成一个功能等价的混淆量子程序，该程序尽可能隐藏有关 C 和 | ψ ⟩ 的信息。我们证明了我们的混淆器在应用于任何伪确定性量子程序（即计算（几乎）确定性的经典输入/经典输出功能的程序）时是安全的。我们的安全性证明是关于一个高效的经典预言机的，可以使用经典电路的量子安全不可区分混淆来启发式地实例化它。我们的结果改进了 Bartusek、Kitagawa、Nishimaki 和 Yamakawa (STOC 2023) 的最新工作，他们也展示了如何在经典预言机模型中混淆伪确定性量子电路，但仅限于具有完全经典描述的电路。此外，我们的结果回答了 Coladangelo 和 Gunn 的一个问题，他们提供了一种关于量子预言机的量子态不可区分混淆的构造，但留下了一个具体的现实世界候选者的存在作为一个悬而未决的问题。事实上，我们的量子状态混淆器与 Coladangelo-Gunn 一起为所有多项式时间函数提供了“最佳”复制保护方案的第一个候选实现。我们的技术与之前关于量子混淆的研究有很大不同。我们开发了几种新颖的技术工具，我们期望它们在量子密码学中得到广泛应用。这些工具包括一个可公开验证的线性同态量子认证方案，该方案具有经典可解码的 ZX 测量（我们从陪集状态构建），以及一种将任何量子电路编译成“线性 + 测量”（LM）量子程序的方法：CNOT 操作和部分 ZX 测量的交替序列。
来自经典预言机的量子状态混淆
量子密码学中一个尚未解决的主要问题是是否有可能混淆任意量子计算。事实上，即使在经典的 Oracle 模型中，人们也可以自由地混淆任何经典电路，但关于量子混淆的可行性仍有许多需要了解的地方。在这项工作中，我们开发了一系列新技术，用于构建量子态混淆器，这是 Coladangelo 和 Gunn (arXiv:2311.07794) 最近在追求更好的软件版权保护方案时形式化的一个强大概念。量子态混淆是指将量子程序（由具有经典描述的量子电路 𝐶 和辅助量子态 | 𝜓 ⟩ 组成）编译成功能等价的混淆量子程序，该程序尽可能隐藏有关 𝐶 和 | 𝜓 ⟩ 的信息。我们证明了我们的混淆器在应用于任何伪确定性量子程序（即计算（几乎）确定性的经典输入/经典输出功能的程序）时是安全的。我们的安全性证明是关于一个高效的经典预言机的，可以使用量子安全不可区分混淆来启发式地实例化经典电路。我们的结果改进了 Bartusek、Kitagawa、Nishimaki 和 Yamakawa (STOC 2023) 的最新工作，他们还展示了如何在经典预言机模型中混淆伪确定性量子电路，但仅限于具有完全经典描述的电路。此外，我们的结果回答了 Coladangelo 和 Gunn 的一个问题，他们提供了一种关于量子预言机的量子态不可区分混淆的构造，但留下了一个具体的现实世界候选者的存在作为一个悬而未决的问题。事实上，我们的量子状态混淆器与 Coladangelo-Gunn 一起为所有多项式时间函数提供了“最佳”复制保护方案的第一个候选实现。我们的技术与之前关于量子混淆的研究有很大不同。我们开发了几种新颖的技术工具，我们期望它们在量子密码学中得到广泛应用。这些工具包括一个可公开验证的线性同态量子认证方案，该方案具有经典可解码的 ZX 测量（我们从陪集状态构建），以及一种将任何量子电路编译成“线性 + 测量”（LM）量子程序的方法：CNOT 操作和部分 ZX 测量的交替序列。
hport 指挥部 军衔 auic bsc 等级 b desgfill - MyNavyHR
HPORT COMMAND BILLET AUIC BSC Rank B DESGFILL N NEWS CVN 79 JFK DIV WEP GEN 50585 17900 CWO3 7361 2504 SDGO HSC 8 A/C OMNT AV/WP/GUN 09951 32010 CWO2 7361 2510 SDGO LHD 4拳击手枪械/军械 21808 6750 CWO3 7360 2511 NORVA HSC 11 A/C OMNT AV/WP/GUN 09954 32010 CWO2 7360 2511 MAYPRT HSM 50 A/C OMNT AV/WP/GUNN 4821A 32010 CWO2 7360 2512 贾克斯VP 10 A/C OMNT AV/WP/GUNNER (G509639 32010 CWO2 7360 2601 BREM CVN 76 REAGAN DIV WEP GEN 22178 20230 LTJG 6360 2601 JAX HSM 70 A/C OMNT AV/WEPS (G6) 09884 29010 CWO2 7360 2602 红色项目是热门填充，可以在正常详细说明窗口之外进行讨论。
实现工业需求灵活性
本报告的撰写得益于 Commonwealth Edison、ConEdison、Southern California Edison 和美国能源部的慷慨支持。作者衷心感谢支持本报告的外部审阅者、内部审阅者、同事和赞助商。外部专家审阅者包括 ConEdison 的 John Romano、Kathryn Osenni、Natalie Kaplan、Benjamin Kleinbaum 和 Jacob Ochroch。内部审阅者包括 Aimee Bell-Pasht、Neal Elliott 和 Steve Nadel。作者还衷心感谢 Energy Performance Services Inc. 的 Peter Bassett、Leidos, Inc 的 John Nicol 和 Ron Gillooly、VEIC 的 JJ Vandette、Efficiency Vermont 的 Pat Haller、Southern California Edison 的 Mark Martinez、美国能源部的 Hayes Jones 以及 Commonwealth Edison 的 Kelly Gunn 和 Ana Villarreal 的协助。外部审阅和支持并不表示隶属关系或认可。最后，我们要感谢 Keri Schreiner 的文字编辑、Roxanna Usher 的校对，以及 Mary Robert Carter、Ethan Taylor、Mariel Wolfson 和 Ben Somberg 对本报告的帮助。
生成
我们介绍了生成图像模型的第一个不可检测的水印方案。无法检测到可确保即使在进行许多适应性查询之后，也没有有效的对手可以区分被水标和未加水标的图像。尤其是，在任何有效计算的度量标准下，无法检测到的水印不会降低图像质量。我们的方案通过使用伪和误差校正代码（Christ and Gunn，2024）选择扩散模型的初始潜在，该策略保证了不可检索性和鲁棒性。我们在实验上证明，使用稳定的扩散2.1，我们的水印是质量的和稳健的。我们的实验验证，与我们测试的事先方案相比，我们的水印不会降低图像质量。我们的实验也证明了鲁棒性：现有的水印去除攻击无法从图像中删除我们的水印，而不会显着降低图像的质量。最后，我们发现我们可以在水痕迹中强牢固地编码512位，当图像未受到水印去除攻击时，最多可达2500位。我们的代码可在https://github.com/xuandongzhao/ prc-watermark上找到。
实现工业需求灵活性
本报告的撰写得益于 Commonwealth Edison、ConEdison、Southern California Edison 和美国能源部的慷慨支持。作者衷心感谢支持本报告的外部审阅者、内部审阅者、同事和赞助商。外部专家审阅者包括 ConEdison 的 John Romano、Kathryn Osenni、Natalie Kaplan、Benjamin Kleinbaum 和 Jacob Ochroch。内部审阅者包括 Aimee Bell-Pasht、Neal Elliott 和 Steve Nadel。作者还衷心感谢 Energy Performance Services Inc. 的 Peter Bassett、Leidos, Inc 的 John Nicol 和 Ron Gillooly、VEIC 的 JJ Vandette、Efficiency Vermont 的 Pat Haller、Southern California Edison 的 Mark Martinez、美国能源部的 Hayes Jones 以及 Commonwealth Edison 的 Kelly Gunn 和 Ana Villarreal 的协助。外部审阅和支持并不表示隶属关系或认可。最后，我们要感谢 Keri Schreiner 的文字编辑、Roxanna Usher 的校对，以及 Mary Robert Carter、Ethan Taylor、Mariel Wolfson 和 Ben Somberg 对本报告的帮助。