摘要 — 研究人员目前正在探索基于云的量子计算机使用模型,其中可以使用多租户在多个用户之间共享量子计算机硬件。多租户有望更好地利用量子计算机硬件,但也使量子计算机面临新型安全攻击。正如这项研究和其他最近的研究表明,当受害者和攻击者电路在同一台量子计算机上实例化为共同租户时,有可能使用串扰对量子计算机进行故障注入攻击。为了确保不会发生此类攻击,本文建议开发新技术来帮助在恶意电路加载到量子计算机硬件之前捕获它们。根据经典计算机的思想,可以设计一种编译时技术来扫描量子计算机程序以查找恶意或可疑的代码模式,然后再将它们编译成在量子计算机上运行的量子电路。本文介绍了正在进行的工作,展示了串扰如何影响 Grover 算法,然后提出了如何分析量子程序以捕获产生大量恶意串扰的电路的建议。
摘要:计算机在最大限度地减少人类工作量的同时,还注重提高效率以推动技术进步。为了提高机器效率,人们发明了各种各样的方法。减小系统中使用的晶体管的尺寸就是其中一种过程。量子计算机的使用是另一个重要策略。当用于分解大数时,它被证明是非常准确的。人们发现它可以在 20 分钟内解码代码,而传统计算机则需要数十亿年。这为专注于这个主题提供了极好的动机。量子机的量子位或量子比特可能有三种状态:0、1 和 0 或 1。相干态是最终状态。这允许您同时对两个不同的值执行操作。然而,这引发了退相干的问题。使用量子计算机进行计算变得困难。量子计算机应该具有五个特点:可扩展的设备、可初始化的状态、较长的退相干时间、一组通用的量子门和高测量效率。量子计算机的架构是一个新的研究领域。量子算法、错误管理和集群状态计算也会对其产生影响。如果没有它,量子算法就不会那么有效。所使用的算法应基于量子并行性,以充分利用量子计算机的功能。本文简要探讨了量子计算的一些基本原理。本文还研究了文献中提出的各种量子计算机架构。然而,构建功能齐全的大规模量子计算机的问题仍未解决。关键词:经典计算机、量子计算机、量子计算机系统
研究人员采用了Hyperscanning,该技术用于在现实世界中同时记录多个参与者的神经活动。据我们所知,没有研究在虚拟现实(VR)中使用Hyperscaning。 这项研究的目的是;首先,要复制现有文献中脑之间同步的结果,以实现现实世界的任务,其次,探索脑间同步是否可以在虚拟环境(VE)中引起。 本文在两种不同的设置(现实世界和VR)中报告了三个飞行员研究。 配对的参与者进行了两次会议,该会议是通过纤维跟踪练习隔开的,在此练习中,他们的神经活动也通过脑电图(EEG)硬件同时记录。 通过使用相位锁定值(PLV)分析,发现VR诱导相似的脑间同步,如现实世界中所见。 此外,观察到的纤维点练习在现实世界和VR中都具有相同的神经激活区域。 基于这些结果,我们推断VR可用于增强在VE中执行的协作任务中的脑间合成。 特别是,我们已经能够证明VR中的视觉视角改变能够引起脑间同步。 这表明VR可能是一个令人兴奋的平台,可以进一步探索脑间同步的现象,并更深入地了解人类交流的神经科学。据我们所知,没有研究在虚拟现实(VR)中使用Hyperscaning。这项研究的目的是;首先,要复制现有文献中脑之间同步的结果,以实现现实世界的任务,其次,探索脑间同步是否可以在虚拟环境(VE)中引起。本文在两种不同的设置(现实世界和VR)中报告了三个飞行员研究。配对的参与者进行了两次会议,该会议是通过纤维跟踪练习隔开的,在此练习中,他们的神经活动也通过脑电图(EEG)硬件同时记录。通过使用相位锁定值(PLV)分析,发现VR诱导相似的脑间同步,如现实世界中所见。此外,观察到的纤维点练习在现实世界和VR中都具有相同的神经激活区域。基于这些结果,我们推断VR可用于增强在VE中执行的协作任务中的脑间合成。,我们已经能够证明VR中的视觉视角改变能够引起脑间同步。这表明VR可能是一个令人兴奋的平台,可以进一步探索脑间同步的现象,并更深入地了解人类交流的神经科学。
对称加密 使用对称加密(例如 AES),您的信息不易受到量子计算机的攻击。借助 AES 等强大的算法,密钥长度为 256 位的对称加密可提供足够的加密抵抗量子计算机的攻击。在您的组织内,您可以将现有的对称密钥长度增加到 256 位。对称加密还可用于补充您现有的安全性。使用某些 VPN 产品,可以使用对称共享密钥添加额外的安全层。您还可以通过对称安全连接来隧道传输由非对称加密保护的连接。通过这种方式,任何被拦截的信息仍可免受量子计算机攻击者的攻击。这里重要的是,共享对称密钥以防量子的方式交换,例如通过离线交换。NLNCSA 可以为政府组织提供有关已批准和其他产品的建议
Richard Feynman [1]在他的演讲中,在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中,观察到,以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。 他指出,与自然进化相比,量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓,因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。 但是,Feynman并没有将这一事实视为障碍,而是将其视为机会。 他认为,如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么,那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。 的确,所有量子多部分干涉仪都是量子组合,并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。 这种方法导致了量子算法的统一图,并已由Cleve等人详细讨论。 [2]。 让我们从量子间间的教科书示例开始,即双缝实验,在更现代的版本中,它可以按照手机干涉法进行改写(见图,请参见图。 1)。Richard Feynman [1]在他的演讲中,在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中,观察到,以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。他指出,与自然进化相比,量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓,因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。但是,Feynman并没有将这一事实视为障碍,而是将其视为机会。他认为,如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么,那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。的确,所有量子多部分干涉仪都是量子组合,并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。这种方法导致了量子算法的统一图,并已由Cleve等人详细讨论。[2]。让我们从量子间间的教科书示例开始,即双缝实验,在更现代的版本中,它可以按照手机干涉法进行改写(见图1)。
结论................................................................................................................ 22
该课程提供了计算机和信息安全性的基本原理。本课程涵盖的主题是密码学:对称密码,不对称密码,MAC和哈希功能,数字签名,加密协议:识别,授权,身份验证和关键协议,匿名协议,匿名协议,基本概念,访问控制模型的基本概念,威胁建模; hardware security, Usable security: basic human factors, warning design, phishing, device authentication, Security standards and protocols, virtual private networks, OS security: OS concepts, memory and file system, access control, file permissions, memory safety, stack-based buffer overflows, Malware: viruses, trojan horses, worms, rootkits, DNS attacks, Firewalls, Database security.动手通过一系列练习,作业和项目提供。
在疫情期间,许多人没有做好过渡到以在线为主的环境的准备,因此技术和互联网使用方面的差距变得更加明显。文件和文献表明,加拿大的原住民、居住在农村或偏远地区的人、老年人和收入最低的五分之一的人在获取技术和互联网方面面临更大的障碍 5,6,7 ;这些是 CFS+ 的主要客户群体。这些群体的使用差距源于收入、识字能力、地理和能力等障碍。尽管联邦政府在这些领域进行了投资,但许多加拿大人仍无法充分参与数字经济。8
计算机技术的快速发展促进了人工智能教育 (AIED) 应用的实施。AIED 是指在教育环境中使用人工智能 (AI) 技术或应用程序来促进教学、学习或决策。借助人工智能技术,计算机系统可以模拟人类智能进行推理、判断或预测,为学生提供个性化的指导、支持或反馈,并协助教师或决策者做出决策。尽管 AIED 已被确定为计算机和教育领域的主要研究重点,但 AIED 的跨学科性质对具有不同学科背景的研究人员提出了独特的挑战。在本文中,我们从教育需求的角度介绍了 AIED 研究的定义和作用。我们提出了一个框架来展示在不同的学习和教学环境中实施 AIED 的考虑因素。该结构可以帮助指导具有计算机和教育背景的研究人员开展 AIED 研究。我们概述了 AIED 中 10 个可能的研究主题,这些主题对本期刊特别有吸引力。最后,我们描述了我们想要征集的文章类型以及投稿的管理。