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使用量子随机存储内存和...
简介。作为物理和计算机科学领域的前沿主题，量子信息科学通常是一个迅速发展且价值高度的研究领域，在计算中广泛应用[1-4]，数据科学和机器学习[5，6]，通信[7-13]和Sensing [14 - 16]。在不久的将来，量子组合可能会给某些特定算法带来重要的优势。量子通信将严格构成数据安全性和隐私性，根据物理定律提高传输效率；量子传感可能会显着提高测量精度。量子数据的产生，处理和应用以及这些数据的处理以及其经典同行目前正在挑战量子科学中的口头和实验性问题。在本文中，我们提出了所谓的量子数据中心（QDC）的概念，这是一个统一的概念，指的是某些特定的量子硬件，可以有效地处理量子数据，并将提供经典数据和量子处理器之间的效率界面。提出的QDC的关键组件是量子随机存储器（QRAM）[17-25]，该设备允许用户从数据库中访问叠加中的多个不同元素（可以是经典或量子）。至少，QDC由QRAM组成，该QRAM耦合到量子网络。我们构建了与原始应用相关的QDC理论。我们提出了示例的明确构造，包括：QDC作为易于故障的量子计算中数据查找的实现； QDC作为所谓的多方私人Quantum沟通的介体（下面定义），该通信结合了量子私人查询（QPQ）[26]和量子
通过非线性反转的定量MRI
常规定量MRI基于两步过程，在该过程中，第一个中间图像是重建的，然后将物理模型拟合了像素，以获取参数图。获得足够数量的高质量图像，并需要精心设计的对比度才能获得良好的拟合度。因此，对于许多临床应用而言，这些方法太慢了。相比之下，基于非线性模型的重建方法将图像重建作为单个反问题。他们利用了测量过程的物理模型，并直接从k空间估算了定量参数图。因此，它们可以最佳地使用可用数据，并启用从使用瞬态磁化动力学的序列获得的信号中启用高效的参数映射。1-5这些技术有两个问题：它们在计算上是要求的，需要专门为每个应用程序设计。另外，指纹6使用Bloch模拟获得的查找dictio-nary来映射直接从淡淡的数据中计算出的中间图像的像素来绘制定量参数图。这可以在灵活且计算上有效的框架中启用具有高加速度的多参数映射，但由于缺乏最小二乘数据固定项，因此并不是最佳的。子空间模型可以通过使用较大的线性子空间近似物理信号来利用更有效的映射。对于复杂的自旋动力学，可能需要更大的子空间系数来准确表示信号，从而使子空间方法效率较低。5它们非常有效地减少重建的计算需求，7-11，但仍然不是最佳的，因为线性子空间用于近似可能的信号的歧视。
fortiproxy 7.4.0发行笔记
更改日志5简介6安全模块6缓存和WAN优化7新的8个新数据泄漏预防8 dlp profiles 8 dlp概况8 dlp progials and配置11光学角色识别（OCR）支持18零信任网络访问19 ZTNA设备验证SSSL VPN连接的EMS ZTNA porter ZTNA portla ztna port ZTNA portlan ztna portline ztna portline ztna portline ztna portlan ztna portline ztna portline ztna portline ZTNA服务 33 ZTNA policy access control of unmanageable and unknown devices 38 HTTP2 connection coalescing and concurrent multiplexing for ZTNA, virtual server load balancing, and explicit proxy 43 Web proxy 49 Configuring a secure explicit proxy 49 HTTPS download of PAC files for explicit proxy 52 Implicit web proxy browser extension 54 Logging 56 Updated System Events log page 56 New Security Events log page 59 Improve FortiAnalyzer log caching 61 Add FortiAnalyzer Reports page 63 New and consolidated log reports and settings 64 Add Logs Sent Daily chart for remote logging sources 66 New fields for ZTNA traffic and HTTP transaction logs 67 Antivirus 67 FortiSandbox inline scanning 67 Antivirus exempt list for files based on individual hash 72 Automatic regional discovery for FortiSandbox Cloud 73 Other features and changes 74 New and consolidated isolator settings 74 New URL Lookup tab under Policy & Objects 75 Configure extra servers for domain controllers 75 Changed options for Log HTTP Transaction 76 Use image-analyzer to categorize images with unknown FortiGuard categories 78 License usage history 78 Browser Isolation (FortiNBI) enhancements 79 CLI changes 81 Product integration and support 83 Deployment information 85下载固件文件85
在线研究 @ Cardiff - Orca
1美国田纳西州纳什维尔市范德比尔特大学医学中心放射与放射科学系2美国田纳西州纳什维尔大学医学中心，范德比尔特大学成像科学研究所，美国田纳西州纳什维尔市3卡迪夫大学脑研究中心，加迪夫大学大脑研究中心，加迪夫大学，卡迪夫大学，王后科学，加里夫大学。工程，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔市，美国6电气工程和计算机工程，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔，美国田纳西州 *中枢神经系统的组织微观结构。大多数实验设计采样了大量扩散加权方向以计算球形平均信号，但是，对这些方向的子集进行采样可能会提高扫描效率并启用扫描时间减少，或者可以减少采样更多扩散权重。在这里，我们旨在确定稳健测量球形平均信号所需的最小梯度方向数。我们使用计算机模拟来表征测得的球形平均信号的变化，这是梯度方向数量的函数，同时还研究了扩散加权（B值），信号 - 噪声比率（SNR），可用硬件和球形平均拟合策略的影响。然后，我们利用大脑和脊髓中的经验获得的数据来验证模拟，显示实验结果与模拟良好一致。我们通过提供直观的查找表来概括这些结果，以促进确定可靠的球形均值测量所需的最小数量的采样方向，并根据SNR和实验条件提供建议。关键字：球形平均信号，最佳采样，音量分数，扩散性简介
互联网和电信词汇表（版本...
订单1）（STM1）; 2级调制方案=两级调制图； 2-PC（两阶段提交）=两阶段参与协议（RFC2372）2线环= 2线线； FH 300 636 3 dB损失混合=耦合器损失为3 db 3pcc（第三方呼叫控制）=第三方呼叫订单（RFC3725）3pty（3 party）=呼叫三个; rnis 60欧姆平衡双胞胎= 60对称双欧姆； 64 QAM = MAQ，正交n中的振幅调制加倍；专业保护； 1→1映射=生物益期对应关系（X.691）; 16级符号= 16个州的信号符号（j.83）; 16x8 mc =在16x8元素（图像）（或像素，样品）区域上进行的刻薄补偿预测（h.262）1→cipher =参考密码图（j.95）; 2 x 2扭矩=在2 x 2访问时的夫妻;除两个（x.691）外，2完全二进制编码=整个二进制编码。 2x计算查找（查找）表=粉末计算表2（G.729）3DES（三数据标准加密）=三重加密标准3GPP（第三代伙伴关系项目）=（of Group of of 3 Rd Generation Partnership中）； 3R（重新调整，重塑和重新安装）= reAkplification，repining和Ressyngronization（G.709）; 6lowpan（低功率无线个人区域网络上的IPv6）=低功率国内网络上的IPv6（RFC9034）800金服务=优先级绿色数字服务（e.361） @ = arobase; ARROBE（DGLF）;商业（afnor）； “有” ;
货仓分离中的 CFD 应用 - NATO STO
本文介绍了通过 CFD 方法从各种飞机上分离外挂物所获得的结果。本文介绍了三种 CFD 应用。第一个应用介绍了计算结果，该结果通过通用机翼-吊架-外挂物配置（Eglin 测试案例）在 0.95 马赫下的可用实验数据进行了验证。本应用使用了两种不同的商用 CFD 代码：CFD-FASTRAN（隐式欧拉求解器）和非稳态面片法求解器 USAERO，并结合了积分边界层求解程序。使用 CFD-FASTRAN 可以捕捉到外挂物分离轨迹的主要趋势。此外，仅使用非稳态面片代码，就可以在 0.3 马赫下解决燃油箱与 F-16 飞机机翼和完整飞机配置的分离问题。详细讨论了两种代码解决存储分离问题的结果和优势。在第二个应用中，研究了相同的 Eglin 测试案例，其中使用非结构化的 Ansys FLUENT 获得计算结果。此测试案例获得的 CFD 结果与实验测试结果非常吻合。本文介绍的第三项研究是关于从战斗机上投放的诱饵的独立分离分析。本研究中使用的诱饵在几何形状上与用于电子战应用的对抗弹丸非常相似，其轨迹是使用 3DOF 飞行动力学代码预测的。使用 Ansys FLUENT 输入代码的气动系数及其验证。利用气动查找表，通过 3DOF/6DOF 非定常 CFD 和 3DOF 准定常飞行动力学分析获得了诱饵的轨迹。观察到，诱饵的重心位置、尾部尺寸和释放马赫数在诱饵沿其轨迹的振荡运动中起着至关重要的作用，因此对其安全分离也起着至关重要的作用。可以看出，静态不稳定的诱饵能够沿其轨迹翻滚。无论静态稳定性如何，其运动总是由高幅度振荡组成。
管理创新者 - 喀拉拉邦大学
摘要 在解决员工绩效期望问题时，了解员工的沟通期望是至关重要的。员工的沟通期望已被发现会影响教学环境中的绩效。例如，学生的互动前期望已被确定为预测他们在学习中的表现的关键。从学生互动前期望的知识中可以辨别出协作学习环境中学生表现的可预测模式。教学发现，当个人的期望等于预期的任务挑战时，会出现最理想的绩效。由于之前关于员工沟通期望与绩效的研究尚未得到充分解决，因此这种研究可以深入了解员工在组织环境中的绩效。例如，可以推断，员工的绩效水平可能在挑战开始之前就已部分决定，而挑战是由他们的期望引起的。此外，员工的互动前沟通期望可能以不同于缺乏这种预先期望的员工的方式影响沟通互动。此外，员工可能有互动前沟通。在真实的互动发生后很长一段时间内，期望都会影响绩效。绩效在组织环境中起着主要作用，这使得
神经网络的有效且可扩展的零知识证明框架
近年来，云供应商已开始通过提供训练有素的神经网络模型来提供付费服务进行数据分析。但是，面对懒惰或恶意供应商，客户缺乏工具来验证云供应商提供的结果是否是正确推断的。称为零知识证明（ZKP）的Cryp-tographic原始人解决了此问题。它使结果可以进行验证，而无需泄漏有关模型的信息。不幸的是，神经网络的现有ZKP方案具有较高的计算开销，尤其是对于神经网络中的非线性层。在本文中，我们提出了为神经网络的有效且可扩展的ZKP框架。我们的工作改善了非线性层的证明的性能。与以前依靠位分解技术的工作相比，我们将非线性关系转换为范围和指数关系，这大大减少了证明非线性层所需的约束数量。此外，我们采用模块化设计，使我们的框架与更多的神经网络兼容。具体来说，我们提出了两个增强的范围和查找证明作为基本块。他们有效地证明了范围和指数关系的满意度。然后，我们使用少量范围和指数关系来限制原始非线性操作的正确计算。最后，我们建立了从原始操作到整个神经网络的ZKP框架，从而为各种神经网络提供了灵活性。6×（最多477。我们将ZKP实施用于卷积和变压器的网络网络。评估结果表明，我们的工作达到了168多个。2×）分离的非线性层和41的加速。与最先进的作品Mystique相比，整个Resnet-101卷积神经网络的4倍加速度。此外，我们的工作还可以证明GPT-2是一种具有1.17亿个参数的变压器神经网络，287。1秒，达到35。超过ZKML的7×加速度，这是支持变压器神经网络的最先进的工作。
info@pierceaerospace.net Pierce Aerospace 支持...
Pierce Aerospace 由 Aaron Pierce 介绍 联系方式：info@pierceaerospace.net Pierce Aerospace 支持 ASTM F38 远程 ID 标准，以符合 FAA 规则制定。该标准支持广播（通过 WiFi 或蓝牙）和网络远程 ID 功能。该标准提供了一种适应性方法，用于在整个行业中分发有效的远程 ID 功能，并通过广播和网络选项提供冗余，而对制造商、运营商和服务提供商几乎没有负担。Pierce Aerospace 的重点是构建无人机查询系统 - 产品名称 Flight Portal ID (FPID)。FPID 超出了 ASTM 标准的范围，但它通过标准的操作和弹性直接支持安全性。FPID 的作用是充当商业、国家安全、执法和国防用户的可互操作身份真实性渠道。它支持后端数据服务，包括政府或私人白名单，通过 API 来验证身份。它旨在实现各种商业和国防技术的互操作性。 FPID 的功能与政策决策无关。FPID 是一种双重用途产品，支持国防和商业用户。在 Pierce Aerospace 的 2018 年美国空军 SBIR 中，FPID 被证明适用于防空生态系统。Pierce Aerospace 随后继续与美国陆军合作，并于 2019 年秋季与陆军一起进行早期的 FPID 和 ASTM 标准蓝牙广播开发测试。FPID 充当数字空域实用程序，为政府机构和当局、C-UAS 技术和纯商业运营（包括 UTM）提供可互操作的支持。随着 FPID 和行业互操作规模的扩大，该服务同时支持各种应用程序的身份识别 - 例如独立移动应用程序、UTM 和空域安全技术。这种互操作对于支持大量商业活动和空域安全运营至关重要。通过来自各个利益相关者的数十封支持/整合信函，证明了对 FPID 的积极支持。FPID 提供了一种扩展运营商法规遵从性并在无人机领域提供安全保障的方法。作为一种实用工具，它专为大量飞机和用户而设计。FPID 不是 UTM，不是“前端”应用程序，也不是武器。FPID 确实支持更广泛的空域生态系统、其不同的技术和不同的利益相关者。ASTM F38 远程 ID 标准对于推动行业迈向商业化成功的下一步至关重要，并为相邻或底层技术（如 FPID）提供了一个坚实的基础，可用于解决 NAS 中的安全和身份验证问题。皮尔斯航空航天公司很高兴与政府和业界合作，在 2020 年继续部署 FPID 和 ASTM 远程 ID 标准的早期实例。
医学研究与外科
关键词：医疗保健、人工智能、诊断、疾病、测序 简介 人工智能 (AI) 有可能加速尖端技术的指数级增长，就像互联网一样。由于来自世界各地私营部门、政府和商人的激烈竞争，互联网作为一项指数级技术已经达到了顶峰。相比之下，人工智能仍处于起步阶段，全世界的人们都不确定它将如何影响他们未来的生活。人工智能是一门技术领域，它使机器人和计算机程序能够模仿人类智力，通过教授一组预定的软件规则，通过反复从经验中学习并慢慢走向最佳性能。虽然这种智能仍在发展，但它已经表现出五个不同级别的独立性。最初用于解决问题。接下来，思考解决方案。第三，回复询问。第四，使用数据分析来生成预测。第五，提出战术建议。大量数据集和“迭代算法”使这一切成为可能，这些算法使用查找表和其他数据结构（如堆栈和队列）来解决问题。迭代是一种策略，其中软件规则会定期调整为数据中的模式，进行一定次数的迭代。人工智能不断进行小规模的渐进式改进，从而实现指数级增长，从而使计算机能够非常熟练地完成其所受训练的任务。对于每一轮数据处理，人工智能都会测试和衡量其性能以开发新的专业知识。为了解决复杂的问题，人工智能旨在创建能够模仿人类行为并表现出类似人类思维过程的计算机系统 [1]。人工智能技术正在开发中，以在医疗保健领域提供个性化药物。到 2030 年，六个不同的人工智能部门将通过利用更大、更易于访问的数据集，大大改善医疗保健服务。第一个是机器学习。人工智能的这一领域会自动学习，并根据识别数据中的模式、获得新见解以及增强系统旨在完成的任何活动的结果来产生改进的结果。它无需接受特定主题的训练即可做到这一点。以下是医疗保健行业中机器学习的几个例子。第一个是 IBM Watson Genomics，它通过将认知计算与基于基因组的肿瘤测序相结合，帮助快速诊断和识别疾病。第二个是 Nave Bayes 项目