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TP15 第 11 章第 9.2 节——州疫苗计划 (SVP) 作为 TRICARE 授权提供商
2.2 为了使 SVP 获得用于免疫 TRICARE 受益人的疫苗的报销，SVP 必须获得 TRICARE 授权提供商的认证。32 CFR 199.6(d) 列出了在 TRICARE 计划下被视为“其他提供商”的提供商。此外，32 CFR 199.6(d)(5) 允许任何公司、供应商或提供商获得 TRICARE 授权提供商身份，只要这些公司、供应商或提供商是 Medicare 下的授权提供商或由国防卫生局 (DHA) 局长授权的提供商。
智能阀门定位器 100 系列型号 AVP100/102
1-1. SVP 型号.................... ... ..................................................................................................................................................................................................................................................1-2 1-2-1. 手动通信.......................................................................................................................................................................................................................................1-2 1-2-2. 使用现场通信软件 (型号 CFS100) ................................................................................................................................................................................. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1-2 1-3. SVP 图. ...
![arxiv：2402.13895v1 [Quant-ph] 2024年2月21日](/simg/4\4c903a15cfd60b11ccf62c889d157188dd1f8f31.webp)
arxiv：2402.13895v1 [Quant-ph] 2024年2月21日
摘要。在晶格中找到最短的向量是一个问题，据信对于经典计算机而言很难。许多Ma-Jor后Quantum Secure Cryptosystems的安全性基于最短矢量问题（SVP）的硬性[MOO23]。为SVP找到最佳的经典，量子或混合经典量子算法对于选择具有较高安全级别的加密系统参数是必不可少的。Grover的搜索量子算法提供了一种通用的二次加速，允许访问Oracle实现某些函数，该功能描述了何时找到解决方案。在本文中，我们为SVP提供了这种甲骨文的具体实现。我们定义了电路，并根据量子数，门数，深度和T量子成本来评估成本。然后，我们分析了如何将Grover的Quantu搜索与最先进的经典求解器相结合，这些求解器使用了众所周知的算法，例如BKZ [SE94]，该算法被用作子例子。这可以使比经典的最新记录更高的概率解决更大的SVP实例，但仍然不远，对被认为是标准化的密码系统构成任何威胁。根据可用的技术，创建此组合有一系列交易。
通过过滤解决平均格子问题变体的量子算法
因此，为了展示最坏情况下近似 SVP 的有效量子算法，只需为任何一个平均情况问题构建一个有效的量子算法即可。然而，对于 SIS 或 LWE，还没有已知的多项式（甚至是亚指数）时间量子算法。对于 DCP，Kuperberg [Kup05] 给出了一个亚指数量子算法。但 Regev [Reg02] 展示的量子约化要求 DCP 算法具有噪声容忍度，而 Kuperberg 的算法则不然。我们还要提到，在过去几年中，[CGS14、EHKS14、BS16、CDPR16、CDW17] 中已经展示了在某些参数范围内理想格的 SVP 的有效量子算法。尽管如此，展示一个针对所有格具有多项式近似因子的 SVP 的多项式（甚至是亚指数）时间量子算法仍然是公开的。
最短矢量问题的变异量子解决方案
一个基本的计算问题是在欧几里得局部找到最短的非零向量，这是一个被称为最短矢量问题（SVP）的问题。即使在量子计算机上，这个问题也很难，因此在后量子后加密中起关键作用。在这项工作中，我们探讨了如何使用（有效）（有效的）嘈杂的中间标度量子（NISQ）来解决SVP。具体来说，我们将问题的问题映射到找到合适的哈密顿量的基态。尤其是（i）我们为晶格界建立了新的界限，这使我们能够获得新的界限（分别为估计值）对于任何晶格的每个维度量子的数量）（分别为random q -ary lattices）以求解SVP； （ii）我们通过提出（a）不同的经典优化环或（b）对哈密顿量的新映射来排除优化空间中的零向量。这些改进使我们能够在量子仿真中求解高达28个的SVP，即使在特殊情况下，也比以前所取得的成就要多得多。fi-Nelly，我们推断了能够解决晶格实例所需的NISQ设备的大小，这些实例甚至对于最好的经典算法也很难，发现可以解决10 3量Qubits，可以解决此类实例。
Regeneron 的税收策略 - 内容
Regeneron 的税务高级副总裁 (SVP) 负责管理一支经验丰富的内部专业人员团队，该团队拥有适当的知识和技能，可以日常管理公司的税务事务并监控整个业务的税务风险。该团队包括税务运营副总裁、税务规划执行总监、转移定价高级总监和就业税高级总监，以确保拥有适当的经验和技术专长。税务高级副总裁会将重大事项上报给 Regeneron 的首席财务官 (CFO)。CFO 和税务高级副总裁都会定期向 Regeneron 的审计委员会和董事会汇报。该策略由内部控制框架支持，控制合规性需要定期接受我们内部审计团队和外部审计师的审查。
在晶格上，学习错误，随机线性代码和加密图
我们的主要结果是从最坏的晶格问题（例如G AP SVP和SIVP）降低到某个学习问题。这个学习问题是“从奇偶校验和误差问题学习到更高模量的自然扩展。也可以将其视为从随机线性代码解码的问题。这很大程度上表明这些问题很困难。但是，我们的还原是量子。因此，对学习问题的有效解决方案意味着G AP SVP和SIVP的量子算法。一个主要的开放问题是，是否可以使这种减少的经典（即非量化）。我们还提出了一个（经典的）公钥密码系统，其安全性是基于学习问题的硬度。从主要结果来看，其安全性也基于G AP SVP和SIVP的最差量子量子硬度。新的加密系统比以前基于晶格的Cryposystems：公共密钥的大小〜O（n 2）和加密消息的大小增加了〜O（n）的倍数（在先前的密码系统中，这些值分别为〜O（n 4）和〜o（N 2））。实际上，在所有各方共享一个随机长度〜o（n 2）的假设下，公共密钥的大小可以降低到〜o（n）。
在马德拉斯高等法院......
M/s.Durga Industries, HTSc.No.1874, SVP Homes 7/20 1 楼, 5 街, Rutland Gate, Chennai – 600 006, 代表其经理 V.Ramalingam......请愿人