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构建和分离量子伪随机
众所周知，对于几乎所有现代经典和量子加密任务来说，计算假设都是必需的。对经典隐身性的最小假设是单向函数（OWF）的存在。该假设已知与许多其他加密应用的存在相当，例如伪数编号生成，伪界函数，数字签名，对称键加密和承诺（请参阅，例如，参见[GOL01，GOL04]）。量子设置呈现出截然不同的图片：已知各种量子原始图，足以构建密码学，但可能比单向功能弱。最近，Tomoyuki Morimae创造了Microcrypt一词，是Impagliazzo的五个世界[IMP95]的补充，是指此类量子原始素（及其加密应用）2。MicroCrypt的租户之一是伪兰态（PRS），首先由JI，Liu和Song [JLS18]引入。这是一个有效生成的量子状态{| ϕk⟩}k∈{0，1} n，因此很难在多个副本上区分（a）|的多个副本。 ϕ k⟩从家族中采样，（b）均匀（HAAR）随机量子状态。ji，liu和Song还提供了OWF的Black Box结构。许多加密应用是基于MicroCrypt假设而知道的。也许更令人惊讶的是，MicroCrypt还包含一些隐藏狂的任务，即安全的多方计算[MY22B，BCKM21，GLSV21]和Quantum Publicum public Keys [BGHD + 23]。Subsequent to [ JLS18 ], many other tenants of Microcrypt have been introduced, such as pseudorandom function-like states ( PRFS ) [ AGQY22 ], efficiently samplable statistically far-but-computationally-indistinguishable pairs of (mixed) quan- tum states ( EFI pairs) [ Yan22 , BCQ23 ], one-way state generators [ MY22b ]和伪兰态具有破坏证明[BBSS23]。到目前为止，所有主要微型晶体3的变体已被证明在微晶中，包括对称 - 关键加密，承诺（最近，也承诺对量子状态[GJMZ23]），PRGS，PRFS，PRFS，GALBLED CICUCTITS，GALBLED CICUCTITS，MESSAGE AUTHERTICATION代码和数字信号。引起惊喜的关键因素是不可思议的和鲁迪奇的单向功能（微型级）和公钥加密4和遗忘转移（Cryptomania）[IR89]之间的分离。新的结构规定了古典不可能，因为它们涉及量子状态，例如承诺和多方计算取决于量子通信，加密方案具有量子密文。这些量子原语的证据比微小的弱点弱来自Kretschmer的PRS和OWF S [KRE21]的量子甲骨文分离。分离的甲骨文由一个族{u n}n∈N组成，其中u n是指数列表的许多HAAR随机n -qubit nimaries {u k}k∈{0，1} n。相对于此甲骨文，有一个简单的prs结构：k∈{0，1} n，让| ϕ k⟩：= u k | 0 n⟩。请注意，如果我们只考虑UNINERIES U K在标准基础上的行动，即一组状态U K | x⟩对于x∈{0，1} n，因此，对于每个n，可以将kretschmer的甲骨文视为提供2 2 2 n“本质上是Haar随机”状态5。在另一项作品中，Bouland，Fefferman和Vazirani [BFV19]显示了6 a prs构造相对于一个家庭{u n}n∈N，其中u n =（u，u - - 1）对于HAAR Random
人工智能与机器学习
图 图 1 图灵测试模型 ................................................................................................................................ 4 图 2 索菲亚机器人 ................................................................................................................................ .8 图 3 人工智能、机器学习和深度学习 ...................................................................................... 11 图 4 机器学习的类型 ...................................................................................................................... 15 图 5 Python 和 OpenCV 框架 ...................................................................................................... 22 图 6 Haar 级联特征 ............................................................................................................................. 23 图 7 人脸特征提取 ............................................................................................................................. 24 图 8 人脸识别涉及的步骤 ............................................................................................................. 25 图 9 视频捕获 ............................................................................................................................. 26 图 10 检测到的人脸（x、y、w、h）坐标 ............................................................................................. 27
Clifford电路中的单T门驱动到通用纠缠频谱统计
在过去的几年中，对非平衡环境中纠缠增长的动力学进行了深入探索，揭示了富含等级现象的丰富结构和普遍性类别[1-5]。最近，沿着该方向的研究已从热带测量范围扩展到完整的纠缠谱（ES）[6]，后者捕获了纠缠的最终结构。已经表明，ES的动力学能够区分不同复杂性[7-9]的随机统一回路，以及基础汉密尔顿基础的热化和局部融化阶段[10-13]。此外，ES中级别排斥的开始信号是操作员前线的传播，这是量子混乱的重要诊断和信息争夺[14-16]。Clifford电路的分析提供了一个清晰的例子，即ES反映由量子电路产生的状态的复杂性。这些电路可以通过经典地进行效率模拟，因此由于单质量旋转受限而无法获得通用量子计算的能力[17，18]。尽管Clifford电路可以产生与HAAR随机状态相同的最大纠缠熵的状态[19]，但此类状态的ES要么是（对于稳定剂初始状态）[4，20]或Poisson分布（对于随机初始产品状态）[8]与Wigner-Dyson（Wigner-Dyson（W-D）相反，因此在Haar的状态下分布在Haar的情况下。重要的相关问题是降低和随机基准测试的问题，即相位检索，量子状态的区分性和量子通道速率误差的估计[21-28]。此外，如[6，8]所示，泊松和W-D之间的过渡与随机量子电路的出现不可逆性有关，这反过来又与以下事实有关，即由Clifford电路产生的最大纠缠侵入型的爆发与Haar随机状态的极大不同。这些任务需要构建T - 设计，即一组大门，它重现了HAAR测量的第一矩[29]。通用门的随机电路可以构建4 - 设计，基于Clifford组的随机电路可以构建3 - 设计，但未能是4 - 设计，这是一个人需要几种降低剂量的协议。众所周知，Clifford组产生了4-设计的良好近似[30]。因此，人们期望一个较小的扰动 - 克利福德（Clifford）外部的几个门 - 应该屈服于4个设计。特别是，受干扰的Clifford电路应该能够重现以通用量子电路演变的系统的纠缠熵的波动，通常需要比复制平均纠缠熵所需的更高级设计。在本文中，我们回答了一个问题，即人们需要添加到Clifford电路中的T门的密度，以将ES从泊松转换为W-D分布，这是通用量子电路的必要条件。此外，我们提出了一个关于过渡到未脱版性和更高T-设计的猜想。如图1（左图）。但是，在时间演变的第二阶段时，ES可能会发生变化。我们首先使用随机Clifford电路进化随机产品状态，直到它们的纠缠熵达到最大值。然后，我们将作用于一定数量的随机量子尺的T门插入电路中，然后继续随机使用Clifford电路演变。由于纠缠熵在插入T门之前已经饱和，因此无法进一步增加。我们提出一个问题：热力学极限中需要多少个t门才能将ES从泊松变为w- d分布？值得注意的是，我们使用各种ES统计量度的有限尺寸缩放分析，即单个T门有足够的能力毒化在热力学极限下纯Clifford电路的泊松统计。n量子位量表系统的W-D分布的偏差为E-γn t n，其中γ是一个阶的常数，n t是插入的T门的数量。这表明在有限的系统大小限制中，ES流向W-D分布
人体神经心理学
博士Mariska Vansteensel 脑机接口：通过脑信号进行通信摘要：因肌萎缩侧索硬化症或脑干梗塞等疾病导致的闭锁综合征（LIS）患者在说话和交流方面存在严重问题。脑机接口 (BCI) 是一种通过脑信号控制通讯辅助设备的技术，被视为 LIS 患者的一种可能解决方案。乌得勒支大学医学中心等机构的研究表明，BCI 确实可以为 LIS 患者的日常生活提供帮助。然而，在 BCI 能够广泛部署之前，仍需要采取一些重要步骤，包括针对不同用户和情况定制 BCI 方面。简介：Mariska Vansteensel 博士是荷兰乌得勒支 UMC 乌得勒支脑中心的助理教授。她也是国际BCI协会的现任主席。她的主要研究目标是让丰富的神经科学知识直接造福于疾病或残疾患者。自 2007 年以来，她的研究主要集中于基于植入式心电图 (ECoG) 的脑机接口 (BCI) 的开发和验证，用于帮助患有严重运动和言语障碍的人进行交流。她进行了概念验证研究，与接受 ECoG 电极进行诊断的癫痫患者合作，并进行了全球首个关于在严重运动障碍者的日常生活环境中使用完全植入式 BCI 的研究。在她目前的研究中，她利用感觉运动区域的详细组织来实现更高维的 ECoG-BCI 控制并实现更快、更高效的基于 BCI 的通信。她认为 BCI 研发应该遵循以用户为中心的方法，以便
![arXiv:2501.03144v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fb14ff9a45d072705a8b7332dec8c1dbd9ad4d5a.png)
arXiv:2501.03144v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 9 日
量子态断层扫描 (QST) 仍然是对量子设备进行基准测试和验证的主要方法；然而，由于所需的总状态副本数量和经典计算资源呈指数增长，它在大型量子系统中的应用变得不切实际。最近，经典阴影 (CS) 方法作为一种计算效率更高的替代方法被引入，能够准确预测关键的量子态特性。尽管 CS 方法有诸多优势，但仍有一个关键问题：CS 方法是否可以扩展以执行具有保证性能的 QST。在本文中，我们通过引入一种基于 Haar 随机投影测量的投影经典阴影 (PCS) 方法来应对这一挑战，该方法可以保证 QST 的性能。PCS 通过在目标子空间上加入一个投影步骤来扩展标准 CS 方法。对于由 n 个量子比特组成的一般量子态，我们的方法至少需要 O (4 n ) 个总状态副本才能实现重建密度矩阵与真实密度矩阵之间 Frobenius 范数的有界恢复误差，对于秩 r < 2 n 的状态，该误差降至 O (2 nr ) — 在两种情况下均满足信息论最优界限。对于矩阵积算子状态，我们证明了 PCS 方法可以仅用 O ( n 2 ) 个总状态副本即可恢复真实状态，从而改进了之前建立的 O ( n 3 ) 的 Haar 随机界限。模拟结果进一步验证了所提 PCS 方法的有效性。
使用脸的外国人检测器...
电子邮件信件：adisimakrisna@pnb.ac.id intisari-在这个现代时代，很少见到诸如Siskamling之类的安全活动。替换此旧的安全活动需要新的东西。CCTV这样的技术是可以使用的工具之一。 CCTV可以使用，但有几个缺点。 所讨论的缺陷包括他们无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致存储记忆变得很多。 基于这些问题，研究人员开发了一种使用面部识别和运动检测来检测外国人的存在的系统。 开发的系统将通过检测到人的运动并将其与面部数据库匹配来检测外国人的存在。 如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。 关键字 - 面部识别，运动检测，监督相机，计算机视觉，HAAR级联分类器。 摘要 - 在这个现代时代，诸如Siskamling之类的安全活动很少见。 需要替换此旧安全活动的新事物。 CCTV等技术是可以使用的一种工具。 CCTV可以使用，但有一些缺点。 所讨论的缺陷包括无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致废物存储。CCTV这样的技术是可以使用的工具之一。CCTV可以使用，但有几个缺点。所讨论的缺陷包括他们无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致存储记忆变得很多。基于这些问题，研究人员开发了一种使用面部识别和运动检测来检测外国人的存在的系统。开发的系统将通过检测到人的运动并将其与面部数据库匹配来检测外国人的存在。如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。关键字 - 面部识别，运动检测，监督相机，计算机视觉，HAAR级联分类器。摘要 - 在这个现代时代，诸如Siskamling之类的安全活动很少见。需要替换此旧安全活动的新事物。CCTV等技术是可以使用的一种工具。CCTV可以使用，但有一些缺点。所讨论的缺陷包括无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致废物存储。基于这些问题，研究人员主动使用面部识别和运动检测来开发一种用于检测陌生人的存在的系统。开发的系统将通过检测人的动作并将其与注册的面部数据库匹配，从而检测陌生人的存在。如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。关键字 - 面部识别，运动检测，监视摄像头，计算机视觉，HAAR级联分类器。
随机量子电路的矩及其在随机电路采样中的应用
随机量子电路和随机电路采样 (RCS) 最近引起了量子信息界所有子领域的极大关注，尤其是在谷歌于 2019 年宣布量子霸权之后。虽然 RCS 科学吸收了从纯数学到电子工程等不同学科的思想，但本论文从理论计算机科学的角度探讨了这一主题。我们首先对随机量子电路的 t 设计和反集中特性进行严格处理，以便各种中间引理将在后续讨论中找到进一步的应用。具体而言，我们证明了形式为 EV ⟨ 0 n | V σ p V † | 0 n ⟩ 2 的表达式的新上限，其中 1D 随机量子电路 V 和 n 量子比特泡利算子 σ p 。接下来，我们将从高层次讨论 RCS 至上猜想，该猜想构成了复杂性理论的主要基础，支持了以下观点：深度随机量子电路可能与任意量子电路一样难以进行经典模拟。最后，我们研究了量子和经典欺骗算法在线性交叉熵基准 (XEB) 上的性能，这是 Google 为验证 RCS 实验而提出的统计测试。我们考虑了 Barak、Chou 和 Gao 最近提出的经典算法的扩展，并尝试证明扩展算法可以获得更高的 XEB 分数 [BCG20]。虽然我们无法证明具有 Haar 随机 2 量子比特门的随机量子电路的关键猜想，但我们确实在其他相关设置中建立了结果，包括 Haar 随机幺正、随机 Cliūford 电路和随机费米子高斯幺正。
本科 - 西北大学 - NWU
请注意：尽管本日历中包含的信息已尽可能准确地编制，但大学理事会和参议院对于其中可能出现的任何不准确之处不承担任何责任。特别是，每个学生在最终决定选择模块之前，有责任彻底熟悉课程时间表和可能出现的时间表冲突。如果与学生的预期选择发生冲突，则相关的模块组合是不可接受的。
三年级 B.Tech 计算机科学与工程（...
图像增强（点处理）：图像负片、阈值处理、有背景和无背景的灰度切片、幂律和对数变换、对比度拉伸、直方图均衡化和直方图规范空间域图像增强（邻域处理）：用于图像增强的低通和高通滤波、空间滤波基础、生成空间滤波器掩模 - 平滑和锐化空间滤波图像变换：一维 DFT、二维离散傅里叶变换及其逆变换、二维 DFT 的一些属性、沃尔什-哈达玛、离散余弦变换、哈尔变换、倾斜变换频域图像增强：频域滤波基础、平滑和锐化频域滤波器