XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHaar
AI EVM - 使用机器学习的电子投票机
人脸识别是一种同步人脸特征的生物识别安全技术。使用人脸识别技术有助于选民验证。Haar Cascade 方法用于人脸识别，在本建议的系统中，该方法使用 Haar-Like 特征来协调人脸。对象检测算法称为 Haar Cascade。建议的方法有三个确认级别。第一个确认用户 ID，第二个要求输入选民卡号。如果选民成功完成前两个确认级别，他们将进入下一级检查。利用面部识别是第三级验证的一部分。这是确定选民是否真实的最低安全级别。
量子伪随身和经典复杂性
伪随机性是复杂性理论和密码学中的关键概念，捕获了似乎随机与计算结合的对手的概念。最近的作品将计算伪随机性的理论扩展到了量子对象，特别关注类似于HAAR度量的量子状态和单一转换[JLS18，BS19，BFV20]。ji，liu和song [jls18]定义伪兰态（PRS）合奏，为量子状态的一个钥匙家族{| ϕ k⟩}k∈{0，1}κ，从集合中的状态可以在κ中产生。从多项式的许多副本中，ϕ k⟩。他们还定义了一个伪和统一转换（PRU）的集合，就像一组有效实现的单一转换，这些变换在计算上与HAAR量度无法区分。这些定义可以分别视为伪元发生器（PRGS）和伪andom函数（PRFS）的量子类似物。然后，作者提出了假设存在量子安全单向功能的PRSS的结构，并且还为他们猜想的PRU提供了候选PRUS的结构。已知伪随机状态和统一的几种应用。PRS和PRS在量子算法中很有用：在需要与HAAR度量近似的计算应用中，PRS和PRU可能比T -deSigns更有效，这些设计与HAAR度量相似的信息理论近似与T -Chise Indepen -dent -dent的功能相似。1此外，可以使用PRS和PRU（包括量子货币计划，量子承诺，安全的多方交流，一次性的数字签名，某些形式的对称对称性键加密等[JLS18，AQY22，AQY22，MY22B，BCQ23，My223，My23，My233）来实例化多种加密原始。最后，Bouland，Fe Q e Qulan和Vazirani [BFV20]在ADS/CFT对应关系中与所谓的“蠕虫孔生长悖论”之间建立了基本联系。
实时对象检测和信息提取系统使用
互联网的出现彻底改变了我们如何访问和利用信息。因此，从Web-Browser中提取数据已成为各种应用程序的关键任务。随着在线信息的数量和多样性继续增长，对高效，准确的数据提取方法的需求变得越来越急切。响应这种需求，我们提出了一种创新解决方案：使用Yolo和Haar Cascade算法的基于网络摄像头的对象检测系统，旨在优化和增强直接从Gemini AI中提取相关数据的过程。传统的网络刮擦和数据提取方法通常由于动态的网页结构，多样化的内容格式以及对不断发展的网站的持续改编而面临挑战。我们提出的系统通过在熟悉的环境中整合高级对象检测技术来有效地解决这些挑战。这种方法不仅简化了数据提取过程，还可以解锁自动化和自定义的新机会。该系统与流行的Yolo3和Haar Cascade算法无缝集成，为个人和组织提供了一个用户友好的界面。利用最新的对象检测模型，系统准确地识别了嵌入Web内容中的各种对象，例如图像和多媒体元素。此功能对于自动化任务特别有价值
保真度衰减和在随机量子电路中积累的误差
本文研究了随机量子电路中的保真度衰减，重点是掉期操作。所考虑的模型交织了具有任意排列的2量门的层。作者分析了通过故障掉期门的组合实现的2 Quibit门和故障排列的效果。为了易于分析，该模型由可解决的模型替代，其中置换量用π→𝑅π𝑅取代，以从HAAR随机分布中取样。
量子默克尔树
提交信息是密码学的核心任务，其中一方（通常称为证明者）存储一段信息（例如，一个比特串）并承诺不更改它。另一方（通常称为验证者）可以访问此信息，后者可以稍后了解该信息并验证它没有被篡改。Merkle 树 [1] 是一种众所周知的简洁构造，其中验证者可以通过从诚实的证明者那里收到一个简短的证明来了解信息的任何部分。尽管 Merkle 树在古典密码学中具有重要意义，但却没有与 Merkle 树相关的量子类似物。直接使用量子随机预言模型（QROM）[2] 进行概括似乎并不安全。在这项工作中，我们提出了量子 Merkle 树。它基于我们所说的量子 Haar 随机预言模型（QHROM）。在 QHROM 中，证明者和验证者都可以访问 Haar 随机量子预言机 G 及其逆。利用量子 Merkle 树，我们为 Gap-k-Local-Hamiltonian 问题提出了一个简洁的量子论证。假设量子 PCP 猜想是正确的，这个简洁的论证可以扩展到所有 QMA 。这项工作提出了许多有趣的开放研究问题。
$^{87}$Sr 中十能级核自旋量子点的量子最优控制
我们研究了使用量子最优控制在 87 Sr、ad = 10 维（四进制）希尔伯特空间中实现 I = 9 / 2 核自旋状态的幺正映射的能力。通过核自旋共振和张量交流斯塔克位移的组合，仅通过调制射频磁场的相位，该系统即可实现量子可控。碱土金属原子（例如 87 Sr）由于复合线较窄且激发态的超精细分裂较大，因此具有非常有利的品质因数。我们用数字方式研究了量子速度极限、最优参数以及任意状态制备和完整 SU(10) 映射的保真度，包括由于光移激光引起的光泵浦而产生的退相干。我们还研究了使用稳健控制来减轻由于光移不均匀性而导致的一些失相。我们发现，当 rf Rabi 频率为 rf 且光移不均匀性为 0.5% 时，我们可以在时间 T = 4.5 π/ rf 内制备任意 Haar 随机状态，平均保真度 ⟨ F ψ ⟩= 0.9992，并在时间 T = 24 π/ rf 内制备任意 Haar 随机 SU(10) 映射，平均保真度 ⟨ FU ⟩= 0.9923。
利用 Daubechies 小波对快速时变磁场进行量子传感
摘要 结合使用量子传感技术和正交函数（如 Walsh 和 Haar 小波函数）作为量子位的控制序列，可以重建时变磁场的波形。然而，Walsh 和 Haar 小波函数的分段常数性质会在重建波形中引起脉冲形伪影。在本文中，我们提出了一种强大的量子传感协议，通过使用基于高平滑度 Daubechies 小波的控制序列来驱动量子位。时变磁场波形重建时伪影可忽略不计，精度更高。基于 Bloch 球面上表示的直观模型，推导出量子位读数、量子态的累积相位和小波系数之间的基本数学关系。通过使用由 Daubechies 小波函数调制的连续微波控制序列控制每个量子位，可以将产生的量子位读数与指定的小波系数相关联。然后利用这些系数通过逆小波变换重构出更平滑、更准确的时变磁场波形。在不同的 Daubechies 小波参数设计下，对单音、三音和含噪波形进行了仿真，以验证所提方法的有效性和准确性。基于 Daubechies 小波的波形重构方法也可应用于磁共振波谱以及重力、电场和温度的测量。
同一旋转和量子混乱
摘要：我们表明，量子混乱的最重要度量，例如框架电势，争夺，Loschmidt Echo回声和超级阶段相关器（OTOC），可以通过异形旋转的统一框架来描述，即K-flold Unitary Channel的Haar平均值。我们表明，这样的措施可以始终以同感旋转的期望值的形式施放。在文献中，有时会通过频谱和其他时间通过汉密尔顿人产生动力学的特征向量来研究量子混乱。我们表明，借助这项技术，我们可以在可联合的哈密顿量和量子混沌汉密尔顿人之间平稳地插入。与特征向量稳定剂状态的哈密顿人的同一旋转不具有混乱的特征，这与那些从HAAR措施中获取特征向量的汉密尔顿人不同。作为一个例子，与通用资源相比，Clifford Resources腐烂到更高的值获得的OTOC。通过掺杂哈密顿人的非克利福德资源，我们在一类可集成模型和量子混乱之间的OTOC行为中显示了一个交叉。此外，利用随机矩阵理论，我们表明，量子混乱的这些度量清楚地将探针的有限时间行为与量子混乱区分为与高斯单位合奏（GUE）相对应的量子混乱，并将其与Poisson分布和高斯分布和高斯对数（Gaussian diagonal）（GDE）（GDE）（GDE）（gde）所给出的集成光谱。