自我测试是一种仅基于其classical输入输出相关性来表征任意量子系统的方法,并在独立于设备与设备无关的量子信息处理以及量子复杂性理论中起重要作用。进行自我测试的事务需要假设,即系统状态在仅构成本地测量且无法交流的多个政党之间共享。在这里,我们替换了多个非沟通各方的设置,这在实践中很难通过一个计算方面的政党实践。特别是,我们构建了一个协议,该协议允许经典的验证者可靠地证明单个计算界限的量子设备必须准备好铃铛对并在其上进行了单量测量,直到将其应用于设备状态和测量值的基础上。这意味着,在计算标题下,verifier能够证明纠缠的存在,纠缠是一种通常与两个分离的子系统密切相关的属性,在一个单个量子设备内。为了实现这一目标,我们以Brakerski等人提出的技术为基础。(2018)和Mahadev(2018),允许经典的Verifier限制假设该设备不会破坏量子后加密的量子设备的作用。
提交信息是密码学的核心任务,其中一方(通常称为证明者)存储一段信息(例如,一个比特串)并承诺不更改它。另一方(通常称为验证者)可以访问此信息,后者可以稍后了解该信息并验证它没有被篡改。Merkle 树 [1] 是一种众所周知的简洁构造,其中验证者可以通过从诚实的证明者那里收到一个简短的证明来了解信息的任何部分。尽管 Merkle 树在古典密码学中具有重要意义,但却没有与 Merkle 树相关的量子类似物。直接使用量子随机预言模型(QROM)[2] 进行概括似乎并不安全。在这项工作中,我们提出了量子 Merkle 树。它基于我们所说的量子 Haar 随机预言模型(QHROM)。在 QHROM 中,证明者和验证者都可以访问 Haar 随机量子预言机 G 及其逆。利用量子 Merkle 树,我们为 Gap-k-Local-Hamiltonian 问题提出了一个简洁的量子论证。假设量子 PCP 猜想是正确的,这个简洁的论证可以扩展到所有 QMA 。这项工作提出了许多有趣的开放研究问题。
• 发行后,核查机构将核查分配金额。 • 符合条件的研发项目必须达到技术就绪水平 (TRL) 6,这意味着该技术必须在相关环境中证明其可行性。 • 必须定期评估研发支出,以确保实现相关的气候相关目标,并且必须至少每年独立核查一次研发项目的进展情况。 • 对于某些研发项目,已经传达了有关绩效和进展的具体要求。 • 债券的核查机构日本信用评级机构已收到发行人日本政府的确认,确认其致力于满足上述要求。 • 如果任何由这些债券资助的研发项目没有按计划进展,则将中止/终止。在这种情况下,政府打算针对该框架下的其他合格项目提名相应的支出。
致船东、船舶经营人、管理人员、船长、船东代表和认可组织的通知 该理事会提请所有相关方注意 FuelEU 海事法规 ( EU) 2023/1805,该法规适用于抵达、停留或离开欧盟港口的用于商业目的运输乘客或货物的 5000 总吨以上的船舶。该法规对船舶使用的能源的年平均温室气体强度提出了要求。到 2024 年 8 月 31 日,公司应向认可的核查机构提交每艘船舶的 FuelEU 监测计划,指明从法规附件 I 中规定的方法中选择的方法来监测和报告船舶使用的能源的数量、类型和排放因子以及其他相关信息。自 2025 年 1 月 1 日起,公司应开始每年监测和记录每艘船舶所需的数据,包括每种燃料的消耗量和涵盖所有相关温室气体的排放因子。在核查期 1 月 31 日之前,公司应向核查员提供一份船舶专用的 FuelEU 报告,其中包含报告期的所有相关数据。在 2026 年 6 月 30 日之前以及随后的每一年,核查员应为相关船舶签发 FuelEU 合规文件,前提是该船舶没有温室气体强度合规不足或不合规的港口停靠。船舶应持有 FuelEU 合规文件作为遵守法规的证据。如果船舶存在合规不足,则应由核查员根据法规中的公式计算 FuelEU 罚款。与法规相关的相关数据应记录在 FuelEU 数据库中。自 2030 年 1 月 1 日起,属于法规范围并在 Ten-T 港口停泊超过两小时的集装箱船和客船应使用岸上电源 (OPS) 或零排放技术,到 2035 年 1 月 1 日,这也应适用于所有提供岸上电力的欧盟/欧洲经济区港口。商船总局建议所有相关人员确保遵守本条例的规定。商船总局 2024 年 6 月 27 日
• 未能报告所供应燃料的温室气体强度(第 4(2) 条) • 未能提供有关所供应可再生运输燃料的核查报告(第 6(1) 条)- 有关更多详细信息,请参阅 RTFO 第三方保证指南 • 未能提供所供应化石和可再生运输燃料的温室气体强度的支持证据(在适当情况下,包括核查报告) • 未能提供有关温室气体报告项目的准确信息(在适当情况下,包括核查报告) • 未能在供应商承担义务后的 28 天内向管理员申请温室气体机制账户(请参阅第 23 段) • 供应商或其他人已采取合理措施确保信息准确,但供应商随后意识到(通过自己或他人的行为)信息实际上不准确,并且未能在意识到信息后的 20 天内通知管理员
Applicant Information Last name: ___________________________________ First name: __________________________ Verification Information Verifier's name: ___________________________________________________________________ Title: ____________________________________________________________________________ Organization: _____________________________________________________________________ Professional relationship to applicant (e.g., supervisor,人力资源等。): ____________________________ Email: ________________________________________ Phone number: ______________________ Type of brain injury program: ________________________________________________________ Duties of this applicant: _____________________________________________________________ Does this applicant meet the stated experiential requirements?是否,如果不是,该申请人在您的设施中积累了多少直接联系时间?_________通过在下面键入我的名字,我验证上面提供的信息是我个人知识的真实和准确的,并且我有资格证明该人在脑损伤领域的工作和经验。签名(键入):__________________________________日期:________________________
ABN AMRO将在每个日历年结束后的270天内每年根据附件II提供分配报告,并将根据EUGB法规的附件III提供影响报告。预发行,外部验证者将验证与EUGB调节的对齐。发出后,外部验证者将验证相关分配报告。影响报告可以由外部顾问准备,但不会由外部审阅者审查。概述ABN AMRO气候策略的关键组成部分是将其活动与2050年的净零轨迹保持一致。为了实现这一目标,ABN AMRO已开始脱碳其贷款书,客户资产投资组合和运营。更多的信息可以在ABN AMRO的最新年度报告中找到。由于脱碳是关键,因此与根据EUGB法规发行的绿色债券的收益相当的金额将专门用于资金或再融资,全部或部分地是绿色合格的金融贷款和以下类别的投资:1)绿色建筑物和/或/或2)可再生能源。
应该让学习者意识到,总结性评估结果需要由内部验证者和外部质量保证人(EQA)确认,因此是临时的,可以被覆盖。评估者应注释学习者的工作,其中证据支持其针对评估标准的决定。学习者将需要熟悉评估和评分标准,以便他们可以理解所需内容的质量。
一次又一次地证明了量子算法具有比经典算法更有效地解决某些问题的潜力。因此,必须研究与经典计算的更强大的量子计算,以便更好地了解计算的限制。计算复杂性社区已经引入了专门用于量子计算的复杂性类别,以研究量子计算的能力,我们的报告将大约是这样的复杂性类别:量子Merlin-Arthur(QMA)。QMA可以被视为单音交互式证明系统,在该系统中,供奉献者(Merlin)将量子状态作为证明作为证明(Arthur),并且验证者必须决定使用证明输入字符串是否属于语言。特别是对于我们的项目,我们研究了多个梅林是否可以授予我们其他计算能力的问题。在经典的Merlin-Arthur(MA)中,多个Merlins与单个Merlin并没有什么不同,但是由于量子现象(例如纠缠),在量子情况下,多个Merlins在量子情况下比单个Merlin更强大。在本报告中,我们将总结一些有关此问题的工作和发现。我们将展示QMA(k)= QMA(2)的详细证明草图(即分别为K和2 Merlins的QMA),并演示了一些支持证据,这些证据表明QMA(2)̸= QMA。
摘要。零知识证明(ZKP)是一个加密原始的原始性,使卖者能够说服一个陈述是真实的,而无需透露任何其他信息以外的任何其他信息。由于其强大的功能,其最实用的类型,称为零知识简洁的非交互性知识论据(ZKSNARK),已被广泛地部署在各种隐私性的应用程序中,例如加密货币和可验证的计算。尽管最新的zksnarks对于verifier来说是非常有效的,但供个人的计算开销仍然是数量级,而无法在许多应用中保证使用。该开销源于几个耗时的操作,包括大规模矩阵矢量乘法(MUL),数字理论变换(NTT),尤其是构成最大比例的多尺度乘法(MSM)。因此,需要进一步提高效率。