XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHamming
功能要求 - 版本 6.10 -1
1.0简介4 1.1局部网络4 1.2大都市区域网络4 2.0适用性5 3.0范围5 3.1模型5 3.2应用和设备6 4.0标准发展标准7 4.1广泛的市场潜力7 4.2兼容性7 4.3独特的身份7 4.4 4.4技术上的难度7 4.5经济可行性8 5.0功能性8 5.1常规功能9 5.1 5 5.1常规功能9 5.1 1.1 5 5.1阶级9 5.1.4使用专有材料9 5.1.5组件9 5.1.6使用LSI 9 5.2物理层特征10 5.2.1数据设备接口10 5.2.2数据透明度10 5.2.3数据互换10 5.2.4连接的设备10 5.2.5传输速率10 5.2.6距离10 5.2.7设备的添加和删除10 5.2.8共享网络资源11 5.2.2 5.3.5位排序11 5.4逻辑链接控制特性11 5.4.1服务提供12 5.4.2实体访问12 5.4.3保留LSAP分配12 5.5互动12 5.5.1桥接12 5.5.2与通用载体设施互动12 5.6错误，失败和维护12 5.6.1 MAC框架误差率12 5.6.2 MAC未检测错误率13 5.6.3 5.6.3 5.6.6 hamm procest 13 5.6 hamment 13 5.6二重奏13 5.6二重奏13.6二重奏13.6二重奏13.5.6 dueption 13.6 duewartions 13.5.6 dueption 1 13.6二重奏13 6.0附加IVD LAN功能要求14
相干理论在吸引子量子神经网络中的作用
量子神经网络 (QNN) 源于在经典神经网络 (NN) 的并行处理特性中添加了关联、纠缠和叠加等量子特性，这种方法有望提高神经网络的性能 [1-3]。尝试用量子计算机实现神经计算（深度学习）通常会导致不兼容，因为前者的动态是非线性和耗散的，而后者的动态是线性和幺正的（耗散只能通过测量引入）。尽管如此，最近还是提出了一组显示联想记忆的 QNN 的理想特性 [4]：i）QNN 应产生在某些距离测量方面最接近输入状态的输出状态；ii）QNN 应包含神经计算机制，如训练规则或吸引子动态；iii）QNN 的演化应基于量子效应。吸引子神经网络 (aNN) 是一类特殊的 NN。它们由 n 个相互作用的节点（人工神经元）集合实现，这些节点动态地向系统能量最小的状态之一演化 [5]。这种亚稳态被称为吸引子或模式。吸引子神经网络用于模拟联想记忆，即从一组存储的模式中检索出根据汉明距离最接近噪声输入的状态的能力。显然，吸引子的数量越多，联想记忆就越大，即 aNN 的存储容量就越大。aNN 的一个典型例子是 Hopfield 模型 [6]，它由一层 n 个人工神经元组成，用一组二进制变量 {xi}ni=1,xi∈{±1} 表示，它们根据自旋玻璃哈密顿量成对相互作用。理想情况下，aNN 的量子类似物（我们将其称为 aQNN）应该满足上述要求。因此，经典比特在这里被在完全正向和迹保持 (CPTP) 映射作用下演化的量子比特所取代。aQNN 的存储容量对应于
降低基于基质代码的签名方案的签名大小
在理解新的，但同时是旧的建议方面取得了巨大进展。实际上，在最后一轮中针对候选人[4,23]的一些突破性的隐性结果敦促NIST为数字签名开放一个额外的回合[1]，期望在签名和关键大小之间实现潜在的硬性问题和比率的更多多样性。在这一额外的一轮中，NIST表示他们希望选择具有较小签名和不基于结构化晶格的快速验证的方案。适合描述的直接候选者是基于UOV [19]的多元签名，其本质上具有很小的签名。这些缺点是他们通常拥有巨大的公共钥匙，并且不能保证建筑的安全性。在频谱的另一端，是沉重但可证明的菲亚尔·沙米尔（Fiat-Shamir）签名。在几年的过程中，由于通用签名大小的巨大改进，他们从极低效率低下到合理的标准化候选人。现在，根据菲亚特 - 沙米尔范式，在额外的回合中有超过12个候选人。其中三个，Meds [11]，Alteq [22]和更少的[3]使用Goldreich，Micali和Wigderson的GMWσ-Protocol [17]，最初是在图均等概率上提出的，但可以从任何难题的问题中构成。例如，MEDS使用矩阵代码等价问题，其中对象是ma-trix代码，而等效性是双向的双向指行使线性变换。alteq使用一般线性群的交替的三连线形式等效性，但现在起作用在三个“侧面”上。最后，少量使用lin- ear code等效性，其中对象是锤击代码和等价缩放排列的。在所有这些方案中，异构体是在签名中编码的，并且典型地构成了其中的大多数。找到同量法的紧凑表示形式，因此直接影响签名的大小。在本文中，我们的目标是更有效地编码异构体，同时保持对其他性能指标（公共密钥大小和计算性能）的影响。
晶格筛分和信息集解码的下限
在Quantum加密后的两个主要领域，基于晶格和代码，最近的邻居技术已用于加快最先进的加密算法，并获得迄今为止最低的渐近成本估计[May-Ozerov [May-Ozerov，Eurocrypt'15; Becker -Ducas – Gama -Laarhoven，Soda'16]。这些上限对于评估密码系统防止已知攻击的安全性很有用，但是为了确保长期的安全性，人们希望具有紧密匹配的下限，这表明算法方面的改进不会大大降低未来的安全性。由于来自最近的邻居文献的现有下限不适用于在这种情况下出现的最近的邻居问题，因此可能只能通过仅通过改善最近的邻居子例程来找到对这些隐性算法的进一步加速。我们在解决这些密码分析设置中出现的最近邻居搜索问题的成本中得出了新的下限。对于欧几里得公制，我们表明，对于在球体上的随机数据集，[Becker-Ducas – Gama – Gama – Laarhoven，Soda 2016]使用球形帽的局部敏感过滤方法是最佳的，因此在几乎涵盖了所有涵盖所有时间的方法中，因此在几乎所有范围内的方法中都在范围内进行了大量的效果。292 D + O（D）是最佳的。类似的条件最优结果适用于晶格筛分变体，例如2 0。265 D + O（D）量子筛分的复杂性[Laarhoven，PhD论文2016]和以前得出的元组筛分的复杂性估计值[Herold – Kirshanova – Laarhoven，PKC 2018]。对于锤子指标，我们为最近的邻居搜索提供了新的下限，该搜索几乎与文献中最佳的上限相匹配[May – ozerov，Eurocrypt，2015年]。因此，我们在解码攻击方面得出了条件下限，这表明这里也应该在其他地方进行改进，以显着破坏文献中的安全性估计。
＃638使用COSMX空间分子成像
摘要：COSMX TM人类全转录组成像面板（WTX）的开发为18,985-plex，涵盖了人类的完整蛋白质编码转录组。详细的滴定研究表明，可以使用每个蛋白质编码基因的2-杂交瓷砖获得高灵敏度整个转录组成像，从而导致一个单细胞（和亚细胞）杂交面板，其中包含37,990多个成像型钢筋。成像条形码以156位（每码4个循环和35个深色循环）编码，每个成像探针均互相敲打距离= 4，从而导致非常低的假代码检测。将单细胞成像推进到整个转录组水平上，为完成所有单细胞转录组实验（成像和非成像）提供了一种统一的方法。取决于所研究的样品类型（从固定细胞到整个组织切片），每个细胞的转录本和每个细胞基因smi整个转录组成像方法，这些方法甚至由最高分辨率的单细胞RNA-SEQ获得，最大分辨率为每个细胞，每个细胞最多可达3,000个基因，并且每个细胞中最多可达10,000个基因。为了更好地将整个转录组分为单个细胞，SMI已被扩展，以允许在与整个成像的整个转录组完全相同的幻灯片上进行高plex蛋白成像（高达〜75-PLEX）。这允许使用质膜，核室和细胞质的高分辨率图像开发高级数据驱动的细胞分割软件。以这种方式，可以将整个转录组准确地放入（原点）中。将显示跨越单细胞实验范围的数据，从中文化到解离组织样品再到多个1x1 cm 2 FFPE组织切片。整个转录组数据的第三级分析将包括细胞分型，配体受体检测，途径枚举和邻里分析。高维的整个转录组和多摩变蛋白数据直接流到基于云的ATOMX TM空间信息平台上。
量子1
量子状态之间最突出的可区分性指标是痕量距离，量子填充性和量子相对熵，并且它们都具有单位不变的特性[1-3]。该特性的基本结果是，具有正交支撑的任何两个量子状态之间的距离始终是最大的。但是，此属性并不总是可取的。对于某些应用，自然可以使用状态| 0⟩n更接近| 1 | 0⟩（n -1）比| 1⟩n。某些理想的特性可以恢复规范基础向量的锤距，以及对输入状态上局部扰动的更一般性。这样的距离可能会为von Neumann熵提供更好的连续性边界，因为von Neumann熵在局部扰动上也很强。尤其是，一个量子器上的任何操作最多都可以通过LN 4更改状态的熵，这不取决于量子数的数量。因此，在此操作后，具有初始熵o（n）的N量状状态的熵保持O（n）。但是，这种连续性属性无法通过任何单位不变的可区分性措施来捕获，因为单位操作可以将初始状态带入正交状态，从而导致单位不变的度量的最大可能更改。在度量空间上的经典概率分布的设置中，源自最佳质量运输理论的距离已成为上面特性的突出距离。他们的探索导致在数学分析中创造了极其富有成果的领域，其应用范围从不同的几何形状和部分差异方程式到机器学习[4-6]。给定两个质量或概率分布在度量空间上，并且给定指标空间的每个点之间移动单位质量的成本，最佳的质量传输理论为每个计划分配了将第一个分布运送到第二个分布的计划。在所有可能的运输计划中，最低成本定义了分布之间的最佳运输距离[4]。成本函数最突出的选择之一是公制空间上的距离，从而导致订单1的Wasserstein距离或W 1距离。
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循环和偏斜循环代码的DNA代码在f4 [v]/ ... div>上
DNA是一种用于在生物体中携带遗传信息的核酸。这是一种由两个可能的氮基形成的双链分子，即抑制碱（腺嘌呤和鸟嘌呤）和嘧啶（胞嘧啶 - 胸腺素）和两个化学上极性末端，即5'和3'。watson -Crick互补（WCC）的关系，其特征为C = T，G C = C，反之亦然，用于结合DNA的碱基。在1994年，Adleman [1]讨论了使用DNA分子的汉密尔顿路径问题。通过在DNA分子中编码一个小图来解决此（NP完整）问题，其中使用标准方案（例如WCC关系）进行了所有操作。由于大规模的并行性，DNA计算成为研究人员中有强大的工具，以解决计算上的困难问题。此外，对合成的DNA和RNA分子进行了实验，以控制其组合约束，例如恒定的GC - 含量和锤击距离。线性代码已探索了近三十年，但是该研究领域在Hammons等人的出色工作之后经历了惊人的速度。[2]当他们在z 4上建立线性代码与其他非线性二进制代码之间的关系时。之后，许多作者[3-6]都考虑了具有环结构的字母，并通过特定的灰色图发现了许多有限端的线性代码。在线性代码类别中，由于其理论丰富性和实际实现，环状代码是关键和研究最多的代码。最近，许多作者[7 - 13]使用环上的环状代码构建了DNA代码。例如，Bayram等。[7]和Yildiz和Siap [13]分别探索了环F 4 + V F 4，V 2 = V和F 2 [V] /⟨V 4-1⟩的DNA代码。在2019年，Mostafanasab和Darani [12]讨论了链环F 2 + U F 2 + U 2 F 2上的环状DNA代码的结构。Liu等。 [14]在f 4 [u] /⟨u 3⟩上的奇数长度的循环DNA代码上工作。 另一方面，Boucher等人。 [15]引入了偏斜的循环代码，并发现了许多新的线性代码。 此外，在[16，17]中，已经建立了这些代码的更多特性。 最近，Gursoy等。 [18]使用偏斜的循环代码研究了可逆的DNA代码。 后来，Cengellenmis等。 [19]从环上的偏斜循环代码f 2 [u，v，w]研究了DNA代码，其中u 2 = v 2 + v = w 2 + w =Liu等。[14]在f 4 [u] /⟨u 3⟩上的奇数长度的循环DNA代码上工作。另一方面，Boucher等人。[15]引入了偏斜的循环代码，并发现了许多新的线性代码。此外，在[16，17]中，已经建立了这些代码的更多特性。最近，Gursoy等。[18]使用偏斜的循环代码研究了可逆的DNA代码。后来，Cengellenmis等。[19]从环上的偏斜循环代码f 2 [u，v，w]研究了DNA代码，其中u 2 = v 2 + v = w 2 + w =