XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQDP
纽约州金融服务部 - 健康保险公司：SERFF 中的 2025 年合格牙科计划 (QDP) 备案说明（2024 年 5 月 7 日）
2025 年合格牙科计划 (QDP) 在 SERFF 中的备案说明 (5/7/24) 每个 QDP 备案都包含一个活页夹，其中包含纽约州卫生局 (NYSOH) 内为个人市场和 SHOP 提供的独立牙科计划所需的所有数据。还应为仅在个人市场中在 NYSOH 之外提供的 NYSOH 认证独立牙科计划提交活页夹。无需提交仅限交易所的小组活页夹。发行人应为每个 NAIC 公司代码的每个市场类型（个人或小组）提交一个活页夹。此外，如果发行人在同一 NAIC 公司代码中使用两个不同的 DBA（或营销名称），则应为每个 DBA 提交单独的活页夹。NYSOH 备案：发行人应在 SERFF 中提交包含所有必需模板的 QDP 活页夹。如果发行人正在 NYSOH 内提供 QDP，并在 NYSOH 外提供相同的计划作为 NYSOH 认证的独立牙科计划，则发行人应按照计划和福利模板中的说明，在 QDP/Non-QDP 字段下，指明特定 HIOS 计划 ID 在 NYSOH 内外均可用。发行人不应在单独的交易所外活页夹中提交重复的计划。发行人不应在多个活页夹中包含任何特定的 HIOS 计划 ID。如果发行人希望 QDP 显示在 SHOP 的 Marketplace 门户上，则必须在 QDP/Non-QDP 字段中将 HIOS 计划 ID 标记为在 NYSOH 内外均可用。NYSOH 外备案：发行人应提交活页夹，仅用于个人市场在 NYSOH 外提供的计划。对于发行人不想在 Marketplace 门户上显示的在 NYSOH 外提供的小型 NYSOH 认证独立牙科计划，则不需要活页夹。每个许可证持有者应提交一份单独的活页夹。
连接量子计算和差异隐私
摘要 —虽然量子计算在数据驱动领域具有巨大潜力，但应考虑量子算法中涉及的敏感或有价值信息的隐私问题。差分隐私 (DP) 是经典场景中广泛使用的基本隐私工具，现已扩展到量子领域，即量子差分隐私 (QDP)。QDP 可能成为隐私保护量子计算最有前途的方法之一，因为它不仅与经典 DP 机制兼容，而且还通过利用嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备中不可避免的量子噪声来实现隐私保护。本文概述了 QDP 的各种实现及其在 DP 设置下的隐私参数方面的性能。具体而言，我们提出了 QDP 技术的分类，对文献进行分类，根据内部或外部随机化是否用作实现 QDP 的源以及这些实现如何应用于量子算法的每个阶段。我们还讨论了 QDP 的挑战和未来方向。通过总结最近的进展，我们希望为进入该领域的研究人员提供全面、最新的评论。索引术语——量子计算、量子算法、差分隐私
通过量子错误校正调整量子计算隐私
摘要 - 量词计算是有效解决大型和高复杂性问题的有希望的范式。为了保护量子计算隐私，开创性的研究工作为重新定义差异隐私（DP）（即量子差异隐私（QDP）（QDP））以及量子计算产生的固有的噪声而采取的差异性隐私（DP）。但是，这种实施方法受到固有噪声量的限制，这使得QDP机制的隐私预算固定和无法控制。为了解决这个问题，在本文中，我们建议利用量子误差校正（QEC）技术来减少量子计算错误，同时调整QDP中的隐私保护水平。简而言之，我们通过决定是否在多个单个量子门电路的门上应用QEC操作来逐渐降低量子噪声错误率。我们为QEC操作后的一般错误率和相应的隐私预算提供了一个新的计算公式。然后，我们使用多级串联QEC操作来扩展以实现进一步的降噪。通过大量的数值模拟，我们证明QEC是调节量子计算中隐私保护程度的可行方法。索引术语 - Quantum Computing，量子噪声，不同的隐私，量子错误校正
利用准双精度提高单精度：在跨尺度预测模型中实现双精度精度——大气（MP
摘要：高性能计算（HPC）的局限性严重制约着数值模型的发展。传统数值模型通常采用双精度来保证结果的准确性，但这种做法计算成本较高。虽然使用较低的精度可以大幅降低计算成本，但可能会引入舍入误差，这在特定条件下会影响精度。准双精度算法（QDP 算法）通过保留修正值来补偿这些舍入误差，从而提高结果精度。为了探究该算法对提高数值模型结果精度的有效性，本文将其应用于单精度版本的跨尺度预测模型——大气（MPAS-A），并在两个理想情况和两个真实数据案例中评估其性能。结果表明，应用QDP算法在三种情况下可使表面压力偏差分别降低68%、75%、97%和96%。与双精度试验相比，运行时间分别减少了28.6%、28.5%、21.1%和5.7%。本研究表明，QDP算法为数值模型提供了有效且经济的计算能力。
通过投影操作员测量值差异隐私保护量子计算
摘要 - 量词计算已被广泛应用于各个领域，例如量子物理模拟，量子机学习和大数据分析。然而，在数据驱动范式的领域中，如何确保数据库的隐私正在成为至关重要的问题。对于古典计算，我们可以通过手动添加噪声来结合差异隐私（DP）的概念，以满足隐私保存标准。在量子计算方案中，研究人员通过考虑量子噪声将经典DP扩展到量子差异隐私（QDP）。在本文中，我们提出了一种新颖的方法来满足QDP定义，通过考虑投影操作员测量产生的错误，该错误表示为射击声。然后，我们讨论可以通过镜头噪声实现的隐私预算数量，这是保护隐私保护水平的指标。此外，我们在量子电路中提供了带动噪声的量子噪声的QDP。通过数值模拟，我们表明射击噪声可以有效地提供量子计算中的隐私保护。索引术语 - Quantum计算，差异隐私，投影操作员测量