mei Yang*,Guying Zeng **,Yong Ren ***,Laikuang Lin ****,Wei Ke *****,Yifan Liu ********机械和电气工程学院,州高性能复杂制造业的国家主要实验室,中央南部大学,中国中央大学,电子邮件,Enterion20101010101010101010101010101010101010102. Manufacturing, Central South University, China, E-mail: jdszgy@163.com ***China Railway Construction Heavy Industry Co. Ltd., China, E-mail: renyonghi@126.com ****College of Mechanical and Electrical Engineering, State Key Laboratory of High Performance Complex Manufacturing, Central South University, China, E-mail: linlaikuang@csu.edu.cn (Corresponding author) *****China Railway Construction Heavy Industry中国有限公司,电子邮件:919663928@qq.com ******机械与电气工程学院,高性能复杂制造业国家主要实验室,中国中部,中国,电子邮件:1070516037@qq.com
NASA 地球科学十年调查——确定的差距 作者:Xubin Zeng(亚利桑那大学)和 Graeme Stephens(NASA/加州理工学院喷气推进实验室) 简介 地球科学的量子传感对于监测、理解、预测/预测地球系统是必需的,特别是对时间尺度从几分钟到百年的高影响自然灾害和极端事件。例如,近几十年来,美国数十亿美元的天气和气候灾害数量持续增加,去年(2023 年)已达到 28 起。NASA 领导力也需要它,因为量子传感、计算和科学已经受到外国和机构越来越多的关注和投资。其他美国机构(例如国家科学基金会 (NSF)、美国能源部 (DOE))也在这一领域投入了大量资金。 亮点:NASA 地球科学飞行计划包括五个要素:
本文件的主要作者是达科他州咨询公司的Lisa M. Benson,符合NIST标准协调办公室的合同。其他指导,初步研究和审查,包括:Mary Donaldson,Gordon Gillerman,Erik Puskar和Ramona Saar。也从能源部的消费者产品安全委员会(CPSC)的知识渊博的专家那里获得了宝贵的支持;环境保护局(EPA),食品和药物管理局(FDA),联邦通信委员会(FCC)和职业安全与健康管理局(OSHA),他们提供了该文件的意见,并进行了详尽的审查。来自CPSC:Andrew Trotta;来自Doe:Bryan Berringer和Michael Kido;来自EPA:Eamon Monahan;来自FDA:Scott Colburn和Jianchao Zeng;来自FCC:乔治·坦纳希尔(George Tannahill);来自OSHA:凯文·罗宾逊(Kevin Robinson)。
程序委员会:Willy L. Bohn,BohnLaser Consult(德国);常国庆,中国科学院物理研究所(中国);胡明烈,天津大学。(中国);Hiromitsu Kiriyama,日本国家量子科学与技术研究所(日本);李如欣,中国科学院上海光学精密机械研究所(中国);刘冲,浙江大学。(中国);刘军,中国科学院上海光学精密机械研究所(中国);沈德远,复旦大学。(中国);Upendra N. Singh,美国宇航局兰利研究中心。(美国);Shigeki Tokita,京都大学。(日本);王凤秋,南京大学。(中国);谢国强,上海交通大学。(中国);姚建全,天津大学。(中国);曾和平,华东师范大学。(中国);周普,国防科技大学。(中国);周守焕,四川大学。(中国)
tss:用于鲁棒性认证的特定于转换的平滑。ACM计算机和通信安全会议(CCS)2021。[视频] 6。Huichen Li *,Linyi Li *,Xiaojun Xu,Xiaolu Zhang,Shuang Yang,Bo Li。基于非线性投影的梯度估计,用于查询有效的黑框攻击。国际人工智能与统计会议(AISTATS)2021。5。Linyi Li,Zhenwen Li,Weijie Zhang,Jun Zhou,Pengcheng Wang,Jing Wu,Guanghua HE,Xia Zeng,Yuetang Deng,Tao Xie。自然语言中的聚类测试步骤,以自动化测试自动化。ACM联合欧洲软件工程会议和关于软件工程基础(ESEC/FSE)2020,行业轨道的研讨会。[视频] 4。linyi li *,Zexuan Zhong *,Bo Li,Tao Xie。Robustra:在参考对抗空间上训练可证明的强大神经网络。2019年国际人工智能联合会议(IJCAI)。
Zixi Zeng 1 Shen Wai国际学校摘要:鉴于不断发展的诊断标准和文化规范,本文探讨了精神科医生在精神疾病和性格缺陷之间遇到的困难。从历史的角度来看,它评估了精神病分类的基本理论以及社会期望对精神疾病描述的影响。通过对遗传和环境因素之间的相互作用的分析,强调了导致精神疾病和人格结构发展的复杂影响。本研究还研究了决策技能在与精神疾病区分的人格特征中所发挥的作用。最后,它强调了通过计算模型对精神病患者和非患者的神经激活模式进行更多研究和比较的必要性,以增强诊断精度。关键词:精神病学,DSM-5,精神疾病,人格缺陷,文化规范,决策,神经可塑性。2024年8月14日; r于2024年8月26日; 2024年8月29日cecceed©作者2024。在www.questjournas.org上开放访问
自 1984 年 Bennett 和 Brassard[1]提出量子密钥分发 (QKD) 协议以来,量子密码学引起了广泛的关注。它的安全性由海森堡不确定性原理、量子不可克隆定理等量子力学原理保证。量子密码学可以提供无条件安全的优势,使得量子密码学的研究越来越重要。目前,量子密码学的许多重要分支已被发展起来,如量子密钥分发[2,3]、量子签名 (QS)[4–6]、量子隐形传态 (QT) [7]、量子认证 [8]、确定性安全量子通信 [9]。量子签名可用于验证发送者的身份和信息的完整性。仲裁量子签名 (AQS) 因具有许多优点而备受关注。2002 年,曾文胜等 [9] 在量子密码学中提出了一种基于仲裁的量子签名方案。 [ 10 ] 利用格林-霍恩-泽林格 (GHZ) 态和量子一次性密码本 (QOTP) 提出了第一个仲裁量子签名方案。该方案在经典仲裁数字签名的设计基础上,利用可信第三方仲裁员提供的在线签名为签名者和接收者提供重新验证服务。2008 年,Curty 和 Lutkenhaus [ 11 ] 研究了该方案 [ 10 ],他们认为该方案描述不清楚,安全性分析不正确。针对 Curty 等人的争议,曾等人 [ 12 ] 更详细地证明了该方案 [ 10 ]。2009 年,为了降低协议的复杂度和提高效率 [ 10 ],李等人 [ 12 ] 提出了一种仲裁量子签名方案 [ 10 ]。 [ 13 ] 提出了一种基于Bell态而非GHZ态的AQS方案,并证明了其在传输效率和低复杂度方面的优势。遗憾的是,2010年,Zou和Qiu [ 14 ] 认为李的AQS方案可以被接收方否认,并提出了利用公告板等不使用纠缠态的安全方案的AQS协议。他们的方案进一步简化了李等人的协议,并利用单粒子设计了可以抵抗接收方否认的改进AQS方案,从而降低了AQS的物理实现难度。然而,2011年,Gao等人[ 15 ] 首次从伪造和否认方面对先前的AQS方案进行了全面的密码分析。
能源部门显着促进了环境污染,影响空气,水和土壤质量。作为全球空气污染的最大单一来源,该行业在2019年造成了所有二氧化碳排放量的89%(国际能源机构[IEA],2020年),推动气候变化和与空气质量差有关的健康问题。此外,化石燃料提取和加工导致通过漏油,煤矿开采径流和发电厂排放导致水污染,美国环境保护局(EPA)将这些活动识别为主要的水污染来源(EPA,2021年)。涉及重金属和有毒物质的能源部门的土壤污染会影响生态系统和农业生产率(Zeng,Li,&Yang,2019)。能源部门在温室气体排放中的作用显着影响气候变化(联合国气候变化框架公约(UNFCCC,2020)。缓解工作包括转移到可再生能源,该能源在2020年占全球发电的28%(IEA,2021年),提高了能源效率和执行更严格的环境法规。
Fenglei Fan博士目前是香港中文大学数学系的研究助理教授。 他将在2025年春季加入香港城市大学担任终身助理助理教授。 他的主要研究兴趣在于NeuroAI及其在模型压缩和医学成像中的应用。 他在旗舰AI和医学成像场所中撰写了26篇论文,例如JMLR,TNNLS,TMI,CVPR,TCI和TRPMS。 他是IBM AI Horizon奖学金的接受者。 他还被选为2021年国际神经网络协会博士学位论文奖的获得者。 他的主要作品论文被选为2024名CVPR最佳纸张奖候选人之一(在1W+提交中有26个),分别赢得了IEEE核和等离子社会最佳纸张奖。 Fenglei Fan博士的以下工作与此特刊建议直接相关:F。L. Fan,J。 Fan,D。Wang,J。Zhang,Z。Dong,S。Zhang,S.,G。Wang和T. Zeng,《超压力:通过超功能的模型压缩》。 ARXIV预印arxiv:2409.00592,2024。Fenglei Fan博士目前是香港中文大学数学系的研究助理教授。他将在2025年春季加入香港城市大学担任终身助理助理教授。他的主要研究兴趣在于NeuroAI及其在模型压缩和医学成像中的应用。他在旗舰AI和医学成像场所中撰写了26篇论文,例如JMLR,TNNLS,TMI,CVPR,TCI和TRPMS。他是IBM AI Horizon奖学金的接受者。他还被选为2021年国际神经网络协会博士学位论文奖的获得者。他的主要作品论文被选为2024名CVPR最佳纸张奖候选人之一(在1W+提交中有26个),分别赢得了IEEE核和等离子社会最佳纸张奖。Fenglei Fan博士的以下工作与此特刊建议直接相关:F。L. Fan,J。Fan,D。Wang,J。Zhang,Z。Dong,S。Zhang,S.,G。Wang和T. Zeng,《超压力:通过超功能的模型压缩》。ARXIV预印arxiv:2409.00592,2024。
胡梦云,a,b,c 李芳芳,a,b 石申成,a,b 乔宇,a,b 葛金曼,d 李小军,d 曾和平 a,b,e,f,* a 华东师范大学,精密光谱国家重点实验室,上海,中国 b 华东师范大学重庆学院,重庆市精密光学重点实验室,重庆,中国 c 上海理工大学,光电与计算机工程学院,光学仪器与系统教育部工程研究中心,上海市现代光学系统重点实验室,上海,中国 d 中国空间技术研究院(西安),空间微波国家重点实验室,陕西省西安市 e 上海量子科学研究中心,上海,中国 f 重庆市脑与智能研究院,广阳湾实验室,重庆,中国
