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一对多同时安全量子信息传输
本文介绍了一种新的量子协议，旨在同时将信息从一个源传输到多个接收者。所提出的协议基于纠缠现象，是完全分布式的，并且可证明是信息理论上安全的。许多现有的量子协议保证了两方之间的安全信息通信，但在源必须将信息传输给两方或多方的情况下，这些协议不适合推广，因此在这种情况下必须连续应用两次或多次。新协议的主要新颖之处在于它的可扩展性和通用性，适用于涉及一方必须同时向任意数量的空间分布方传达不同消息的情况。这是通过采用特殊方式在系统的纠缠态中对传输的信息进行编码来实现的，这是与以前的协议相比的显着特征之一。当信息经纪人（例如 Alice）必须一次性向其位于不同地理位置的代理人传达不同的秘密消息时，此协议可以证明是权宜之计。由于该协议涉及 𝑛 方之间的通信，并且依赖于 | 𝐺𝐻𝑍 𝑛 ⟩ 元组，因此与类似的密码协议相比，该协议相对复杂，我们提供了广泛而详细的安全性分析，以证明该协议在信息论上是安全的。最后，在实现方面，该协议的普遍特点是其统一性和简单性，因为它只需要 CNOT 和 Hadamard 门，并且所有信息接收者的本地量子电路都是相同的。
评论 虚假信息卷土重来？人们对生成式人工智能对虚假信息影响的担忧被夸大了 许多观察家认为，当前虚假信息激增
评论 虚假信息重装上阵？对生成式人工智能对虚假信息影响的担忧被夸大了 当前生成式人工智能爆炸式增长的许多观察者担心其对我们的信息环境的影响，并对虚假信息的数量、质量和个性化增加表示担忧。我们通过传播学、认知科学和政治学的证据来评估这些论点。我们认为，目前对生成式人工智能对虚假信息格局的影响的担忧被夸大了。 作者：Felix M. Simon (1)、Sacha Altay (2)、Hugo Mercier (3) 所属机构：(1) 英国牛津大学牛津互联网研究所，(2) 瑞士苏黎世大学政治学系，(3) 法国 Jean Nicod 研究所、认知研究中心、ENS、EHESS、PSL 大学、CNRS 引用方式：Simon, FM, Altay, S., & Mercier, H. (2023). 虚假信息重装上阵？人们对生成式人工智能对虚假信息的影响的担忧被夸大了。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 虚假信息评论，4 (5)。收到日期：2023 年 5 月 24 日。接受日期：2023 年 9 月 25 日。出版日期：2023 年 10 月 18 日。简介 生成式人工智能的最新进展引发了人们的担忧，即它将“引发下一个虚假信息噩梦”（Gold & Fisher，2023 年），人们“将无法再知道什么是真实的”（Metz，2023 年），并且我们正面临“技术支持的世界末日”（Scott，2023 年）。
许多药物的作用机理取决于酶抑制
微生物中的二甲甲胺至二氢二甲基肽和四氢叶酸酶在微生物中近100,000倍，也像人类一样，以及抑制酶以降低血压或减少胆固醇合成或减少胆固醇的合成或血管紧张素作为血管紧张素抑制酶抑制的血管素抑制作用，使血管素的化学作用抑制了血管素的化学结构，使血管素的化学量抑制了血管素的化学结构。 （收缩）导致血压升高，还通过称为3-羟基甲基麸质还原酶在体内的胆固醇合成，该酶作用于3-羟基甲基谷氨酸（HMG）（HMG）（HMG）（是胆固醇合成的关键步骤），导致胆固醇的形成降压，其血液中的血液，其血液中的质量为血液，以下是胆固醇。以及胆碱酯酶抑制的间接胆碱属能可逆或不可逆的胆碱化酶，例如，在青光眼中使用的药物，也是通过从水和二氧化碳中形成碳酸酸性的碳酸盐酶作用，从而导致水和血液降低，从而导致水位降低。通过形成ATP，磷酸二酯酶在平滑肌收缩中起着重要作用，当患者服用硝酸盐或硝酸盐磷酸二酯酶抑制时，没有收缩，因此没有收缩，因此血管的平滑肌松弛会导致血管舒张作用会导致血压降低血压。
量子如何出现许多世界
模式框架以及实例化的概念，需要对这些各种思想如何融合在一起。在本文中，我以其他地方发展的一种出现方法来填充这座空白的建筑物。我继续通过呼吁量子系统中的破坏效果模型来证明这是如何工作的。但Dawid and Th´ebault（2015）声称，现代埃弗里特框架内出现的标准概念是不连贯的。与环境相互作用后，出现的破坏框架依赖于干扰项相对小的衍生，需要进一步的论点来证明这样的小术语因此可以忽略不计。div> Dawid and th´ebault建立在贝克（2007），肯特（2010）和Zurek（2003）上，争辩说，这种理由是由恶性循环的设定，因为概率推理被认为是被认为是为了证明观察者的出现：是否依赖于宣布的宣言，就可以证明其依赖的宣告是依据的，如果依据是对宣告的诉讼，那么该宣言是诉讼的效果，它似乎是诉讼的效果，它似乎是依据的效果。观察者首先。这种担忧依赖于我们对量子力学的证据本质上是概率的说法。通过考虑一个案例研究，其中预性是非稳态的，我表明该论点可能会受到破坏。i认为，以相对较小的幅度对术语的忽视可以是非稳定的；因此，可以阻止圆形。可能会通过指出出生规则也用于非稳定预测的推导来反对这一推理。我对这种担忧的反应是，在干扰盛行的情况下，排除了（mod平方）振幅的概率解释，而在这种情况下，天生的规则以平均度量而不是概率度量的形式。我将这种策略比作衡量其他出现实例所采用的。我继续回应对莫德林（Maudlin）（2010）和蒙顿（2013）引起的其他异议。在这两种情况下，这些作者都无法认识到基于出现的推理风格在现代科学中的通用性，因此，如果要接受他们的主张，则需要重新考虑该语料库的多少。请注意，我就本文的概率作用和解释留下了争议，尽管这当然是陷入困境的领域。值得注意的是，我分享了各种哲学家对概率的理论方法的疑虑 - 这里的目的是争辩说，不需要概率来确定出现准经典世界的案例。本文重点介绍了现代埃弗里特（Everett
用于模拟量子多态性的张量网络方法...
3.2 使用不同优化方法计算 QAOA 假设状态的张量网络线图。“默认”和“对角线”分别显示使用全矩阵门和对角线门方法的图 3.1 所示电路的张量网络线图。“ZZ 门 + 对角线”是通过在应用公式 3.4 获得的简化量子电路上使用对角线门方法获得的。该图演示了如何通过改进量子算法到张量网络的转换来降低网络的复杂性，从而为寻找收缩阶和收缩本身提供加速。....................................................................................................................................................................................................................................................................36
在存在的情况下进行多体量子态控制......
量子态控制对于量子信息处理和通过量子网络传输量子信息至关重要。在本文中，我们研究如何通过设计描述系统内部几何形状或配置的时间相关物理参数来控制多体量子系统的时间演化。一个有趣的经典类比是，一只坠落的猫可以重新调整自己的方向，以便它四脚着地，最大限度地减少对身体的伤害[1-4]。这种经典现象的可控性与这样一个事实有关：猫不是刚体[5]，但可以改变身体的形状和身体各部分的相对方向，使它能够在不违反角动量守恒定律的情况下旋转。在量子领域，自主控制问题可能变得更加复杂，因为量子变形体并不是一个经过充分研究的、能够轻易表现出量子控制特性的平台。为了说明我们的方法，我们考虑一个由耦合谐振子链组成的量子系统，我们将使用它来展示在给定的控制运行时间内通过改变耦合和频率来实现量子猫态的传输和重新定位。
量子密度矩阵及其许多用途
量子状态是希尔伯特空间中的单元射线。所以⟨ψ| ψ⟩= 1，以及eiδ形式的整个矢量矢量|用相同的量子状态鉴定ψ⟩。量子状态的整体全局阶段是不可观察的，尽管在干扰实验中可以观察到量子状态之间的相对阶段。（射线形成了一个投影歧管，由矢量的等效类别组成，与整个阶段不同，与更简单的与希尔伯特空间合作相反，这就是为什么在矢量空间语言中具有总冗余阶段的量子状态的原因。）由于归一化约束和整体阶段的去除，因此在2 n -2个实际参数中描述了n维希尔伯特空间中的量子状态。密度矩阵是统计物理学概率分布概念的量子概括。除了涵盖了可以在矢量空间语言中描述的所有量子属性外，它还适合概率集合的概念。
疏水性、运输和作用靶位对许多药物的活性至关重要
高度脂溶性，主要通过血脑屏障的疏水性概念，因此维生素 A、D、E、K 主要从血液循环迁移到脂肪组织，然后到达血脑屏障。因此，尽管疏水性很重要，但除了疏水性之外，还有其他因素参与了这一活动，例如，药物运输到药物靶器官的细胞，运输可能根据已知的运输机制进行，例如，根据药物浓度的被动扩散，从高浓度的细胞或器官外运输到细胞或器官内，主动运输，即药物的转移和需要
评估在多核和众核处理器中实现的应用程序的 SEE 灵敏度和错误率预测方法
部长法令：2016 年 5 月 25 日 由 PABLO FRANCISCO RAMOS VARGAS 提交论文由 TIMA 实验室研究主任 Raoul VELAZCO 指导，格勒诺布尔阿尔卑斯大学讲师 Nacer-Eddine ZERGAINOH 联合指导，在 IT 技术实验室内编写和微电子学的集成系统架构电子、电工、自动、信号处理博士生学院 (EEATS) 对 SEE 敏感度的评估以及预测多核和众核处理器中实施的应用程序错误率的方法 2017 年 4 月 18 日公开答辩论文，在评审团组成：
许多但并非所有深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四种不同任务上训练的内部模型的模型-大脑对应关系。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。在干净语音（未添加背景噪音）上训练的模型产生了更差的大脑预测，这可能是因为在噪音中听觉对生物听觉表征施加了限制。训练任务影响了特定皮层调节属性的预测质量，在多项任务上训练的模型产生的最佳整体预测。结果普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景，但它们也表明当前的模型不能完全解释听觉皮层反应。