XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemderive
黑洞和半经典量子引力
为什么黑洞与量子引力有关？与广义相对论方程的所有其他解一样，它们是先验的完全经典的对象。然而，一个令人惊讶的特征是它们表现出热力学性质。普通热力学定律是许多微观状态集合的宏观、粗粒度描述；例如，使用统计力学，可以从气体动力学理论中推导出这些定律。同样，黑洞热力学定律可以看作是广义相对论提供的低能有效理论中引力的突现特性。了解黑洞热力学如何随着能量的增加而改变，可能会揭示一些关于量子引力基本理论的信息，从而为时空的量子结构提供一个窗口。相反，应该可以从量子引力的基本理论出发，采取一些适当的粗粒度极限，推导出黑洞热力学及其修正。
双 - 非derive-derive-key-gcm（dndk-gcm）
192位随机nonces不会碰撞256位（派生）键不会碰撞衍生物是（基于置换的）BBB prf一个假设：AES是一个很好的PRP➔良好的prp➔每个消息都使用一次键（多键设置）进行1个键（| m | m | m |≤232 -1块）
通过信息理论实现量子学习的最佳下界*
摘要 尽管在某些情况下使用量子样本可能比使用经典样本更有效地学习概念类，但 Arunachalam 和 de Wolf [3] 证明，在量子 PAC 和不可知论学习模型中，量子学习者的渐近效率并不比经典学习者更高。他们通过量子态识别和傅里叶分析建立了样本复杂度的下限。在本文中，我们通过信息论方法推导出 PAC 和不可知论模型中量子样本复杂度的最佳下限。证明可以说更简单，相同的想法可用于推导出量子学习理论中其他问题的最佳界限。然后，我们转向优惠券收集器问题的量子类似物，这是概率论中的一个经典问题，在 PAC 学习研究中也具有重要意义。Arunachalam、Belovs、Childs、Kothari、Rosmanis 和 de Wolf [1] 将该问题的量子样本复杂度表征为常数因子。首先，我们证明了上述信息论方法无法得出最佳下限。作为副产品，我们得到了任意高维纯态的自然集合，这些纯态不易（同时）区分，而集合具有接近最大的 Holevo 信息。其次，我们发现信息论方法为该问题的近似变体得出了渐近最佳界限。最后，我们通过广义 Holevo-Curlander 集合可区分性界限，推导出具有精确领先阶项的量子优惠券收集器问题的尖锐下限。我们研究的量子优惠券收集器问题的所有方面都取决于相关 Gram 矩阵的谱的属性，这可能是独立的兴趣所在。
加拿大药品局专家委员会的协商框架
临床价值是患者从健康技术中获得的价值，其对健康和健康相关的生活质量的影响。确定卫生技术的临床价值需要测量其临床益处和危害，并评估这些影响对患者的影响。针对相关比较器评估临床益处和危害。
ris辅助无线链接签名，用于特定发射极标识：初步
摘要 - 特定的发射极标识（SEI）是一项有希望的技术，可以在不久的将来增强大量设备的访问安全性。在本文中，我们提出了一个可重构的智能表面（RIS）辅助SEI系统，其中合法发射器可以通过控制RIS的On-Off状态来自定义SEI期间的通道指纹。在不失去通用性的情况下，我们使用基于接收的信号强度（RSS）欺骗检测方法来分析所提出的体系结构的可行性。具体来说，基于RSS，我们得出了SEI的统计属性，并提供了一些有趣的见解，这些见解表明RIS辅助SEI理论上是可行的。然后，我们得出最佳检测阈值，以最大程度地提高呈现的性能指标。接下来，通过RIS辅助SEI原型平台上的概念验证实验验证了所提出系统的实际可行性。实验结果表明，当传输源分别在不同的位置和同一位置时，性能提高了3.5％和76％。
值函数近似 - 深...
⇒f（x，a）= q（s，a）或f（x）=A⇒数学函数比表高得多•状态描述可以彼此相关=>，如果到目前为止我们还没有遇到特定的状态描述，我们可以从类似情况中得出适当的动作。（概括）
数学优化算法开发人员
在Eta-Fabrik，我们的核心知识之一是工业能源系统的综合和操作优化。我们通过使用开源和商业求解器应用数学优化来得出客观解决方案。虽然这对于我们大多数问题都可以正常工作，但有些人需要我们在当前的研究项目中开发的自定义算法解决方案。
信息物理学：信息系统与量子统一场论的新视角
此外，我们推导出信息能量交换方程（I = (E - mgh) / k），该方程将信息能量与势能、引力常数和比例常数 k 联系起来。该方程使我们能够分析信息系统中信息能量与其他形式能量之间的相互作用，为理解信息动态提供了一个统一的框架
胃（OG）癌症临床咨询组
•Zimberelimab +/- Domvanalimab的安全性和耐受性•Zimberelimab +/- domvanalimab在放射学RR，R0切除率，PFS和OS方面的功效。•用津贝雷氏症治疗后的手术结局+/- domvanalimab•对组织和血液生物标志物进行转化分析，旨在识别那些从这种免疫疗法组合中获得最大受益的人，以及那些无/差的响应者。