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什么时候发生了什么？修改后的大脑处理...
■ 情景记忆并非静态的，而是可以根据新的经验而改变，这可能使我们在不断变化的环境中做出有效的预测。最近的研究表明，记忆检索过程中的预测误差可能是此类变化的诱因。在这项研究中，我们使用了修改后的情景线索来调查不同类型的助记预测误差是否会调节大脑活动和随后的记忆表现。参与者对由短篇玩具故事组成的情景进行编码。在随后的 fMRI 会话中，向参与者展示了原始情景的视频，或略微修改后的版本。在修改后的视频中，两个后续操作步骤的顺序发生了变化，或者一个对象被替换为另一个对象。内容
kpmg在印度观点的观点2025 -ESG
通过技能，投资和技术通过农业，确保移民是可选的。《国家玩具行动计划》将通过培养“印度制造”品牌下的高质量可持续玩具的群集，技能和强大的高质量可持续玩具生态系统来支持印度作为全球玩具中心的出现。将建立五个全国熟练技能卓越中心，并与全球合作伙伴关系建立，以装备青年“在印度制造，为世界制造”制造业，涵盖课程设计，培训师的开发和认证。排名前50位的旅游目的地将为年轻人在旅游和款待中为青年提供密集的技能开发计划。全球能力中心（GCC）的国家框架将通过Byelaw改革和政策支持来指导各州与2级城市的人才可用性，基础设施以及行业合作。
Next 15 Group plc 2023 年年度报告
要实现这一目标（即数字化转型），就需要提供一系列互补的专业产品和服务。一些供应商提供一刀切的解决方案。正如蒂姆在首席执行官声明中所说，这相当于百货商店与专业零售商之间的区别。两者都可以提供巨大的价值。一个提供便利，另一个提供深度客户服务。我们的模式旨在让客户同时享受两全其美的体验。我们能够发挥我们的全球影响力和能力，以解决客户面临的独特挑战。回到零售业的类比，这意味着我们的客户不必每次需要买一件新毛衣时都去玩具部。我们的复杂性就是客户的简单性。
对分组密码的实用量子差分攻击
摘要：差分攻击是分组密码的一种基本密码分析方法，利用输入和输出差分之间的高概率关系。现有的分组密码量子差分密码分析工作主要集中在基于经典计算机上构建的现有关系来估计恢复最后一轮子密钥的资源。为了利用量子计算机找到这种关系，我们提出了一种利用量子计算机搜索高概率差分和不可能差分特征的方法。该方法利用量子比特的叠加同时探索所有可能的输入和输出差分对。利用所提方法设计量子电路来搜索玩具密码 smallGIFT 的差分特征。基于分支定界的方法来验证利用所提方法获得的差分和不可能差分特征。
一种非平衡热能的图形方法-Lirias
从热量和热力学的概念，到量子力学的诞生到黑洞，热能在化学和物理学中起着中心作用[1-3]。生物学和复杂性科学在热能研究中遇到的成功较少。在基本层面上，这种进步需要用于非平衡系统的热交换理论，以及在复杂网络上的能量景观中驱动的随机运动。对该效果，我们希望定量地了解参数（例如环境，温度或活动）的变化如何改变此类系统中的热容量。因此，应寻找有关非平衡热能的确切结果。这就是本文的动机：在图上引入活动系统的非平凡而有趣的玩具模型，并为其热容量提供精确的结果。
![arXiv:2210.06661v5 [quant-ph] 2025 年 1 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2e27e4da944a3e3fc6c4a296a0aab0fdf74e1449.webp)
arXiv:2210.06661v5 [quant-ph] 2025 年 1 月 14 日
在各种量子纠错码 (QECC) 中，非稳定器码具有丰富的特性，具有理论和实际意义。然而，解码非稳定器码是一项非常艰巨的任务。在本文中，我们表明，Calderbank-Shor-Steane (CSS) 码的解码电路可以直接扩展以处理一般的 QECC。扩展的关键在于使用与要解码的 QECC 相关的一对经典量子 (CQ) 码。所提出的解码电路的解码误差取决于 CQ 码的经典解码误差及其互补程度。我们在黑洞信息悖论的玩具模型中展示了解码电路的强大功能，与之前的结果相比，解码误差有所改善。此外，我们揭示了黑洞动力学可能以最佳方式编码量子信息，但对经典信息的编码效果很差。
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
优化概率模型是统计中良好的领域。然而，它与生成模型的培训的联系在很大程度上仍然不足。在本文中，我们表明可以将时间变化的生成模型的演变投射到指数族的歧管上，自然会在生成模型的参数与概率模型的参数之间建立链接。然后，我们根据自然梯度下降方案将其投影在流形上移动。这种方法还使我们能够有效地近似KL差异的自然梯度，而无需依靠MCMC进行棘手的模型。此外，我们提出了该算法的粒子版本，该版本具有指数家族中任何参数模型的封闭形式更新规则。通过玩具和现实世界实验，我们验证了所提出的算法的有效性。
扩散模型中的高阶累积物
分析扩散模型如何学习高斯阶层以外的相关性，我们研究了在前进过程和向后过程下高阶累积物的行为。我们就远期过程的初始数据和属性的分布来介绍矩和累积生成功能的显式表达式。我们在分析上表明，高阶累积物在纯扩散下是在纯扩散下保守的，即在没有漂移的模型中，在正向过程中，因此，正向过程的终点维持了非平凡的相关性。我们证明，由于这些相关性是在得分函数中编码的，因此在从正常先验开始时，在向后过程中也很快学习了高阶累积物。我们在可解决的玩具模型和标量晶格场理论中确认了我们的分析结果。