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基于广义 CHSH 不等式的设备独立量子密钥分发
量子密钥分发 (QKD) 的目的是使两方（Alice 和 Bob）能够在共享量子信道时生成密钥。例如，在 Ekert [ 1 ] 提出的实现中，信道由一个产生纠缠粒子的源组成，这些粒子被分发给 Alice 和 Bob。在每一轮中，Alice 和 Bob 各自从几种测量设置中选择一个来测量一个粒子。通过推断（从 Alice 和 Bob 的测量结果中）源发射接近于纯二分纠缠态的状态，可以保证 Alice 的测量结果是安全的，即任何可能控制量子信道的第三方（Eve）都不知道。这同时确保了如果 Bob 选择适当的测量设置，Bob 的结果与 Alice 的结果相关，即 Alice 和 Bob 的测量结果可以形成密钥。
潮汐分布与潮汐能的利用
几百年来，潮汐海岸的潮汐能一直被用来驱动小型潮汐磨坊。直到上个世纪，利用潮汐能发电才被证明非常成功，当时法国拉朗斯于 1967 年建造了潮汐发电厂。该发电厂使用大型屏障来产生驱动涡轮机所需的海平面水头。由于成本过高以及对环境影响的担忧，此类发电厂的建设进展非常缓慢。小型、高效且廉价的水下涡轮机的建造发展为利用当地潮汐流将电力输送到偏远地区提供了小规模运营的可能性。由于这种电力的产生与当地水体的潮汐能有关，因此了解特定地点的能量平衡（即通过开放边界流入的能量以及在当地域内产生和耗散的能量）非常重要。问题是如何利用潮汐能，同时将当前潮汐状态的可能变化保持在最低限度。在一些地方，建造拦河坝的旧方法可能仍然非常有用。分析了在小海湾建造的潮汐发电厂的基本原理，以了解潮汐发电厂评估的主要参数，即发电量。新方法是将涡轮机（类似于风车的设备）放置在潮汐流的路径上。从理论上讲，这种涡轮机可用于发电的电量与水的密度和速度成正比
gansu中种子植物空间分布的环境响应策略
植物多样性与环境反应策略之间的相互作用对于生态系统适应性和稳定性至关重要。现代生态学中的一个主要重点是阐明环境因素如何塑造植物多样性模式并调节跨异构景观的物种分布。这项研究采用联合物种分布模型（JSDM）来定量分析中国甘西省植物空间分布的环境变量的影响，同时检查不同条件下的种间相互作用。结果表明，环境因素解释了95.4％的方差，强调了它们在确定植物分布中的主要作用。栖息地类型占差异最大的份额（33.5％），其次是高程（22.1％），平均年温度（20.3％），平均年降水量（15.1％）和太阳辐射（4.4％）。物种对环境协变量的反应主要是独立的，系统发育相关性较弱（后平均值：0.17），反映了家庭一级的有限的生态利基保守主义。从地理上讲，北部Qilian山麓丘陵，Lanzhou-Baiyin荒野，Loess Plateau和Gannan Plateau等地区与大多数植物家庭表现出负相关，在空间变异性中起着关键的限制或驱动因素的作用。此外，有33.7％的种子植物家族与光强度显示出负相关，强调其作为主要限制因素的作用。省级，竞争并不能主要限制甘努的种子植物共存。通过识别跨异质然而，在区域上，观察到明显的环境反应差异。在西北，太阳辐射（37％）和降水（25％）是植物分布的主要驱动因素，而在东南部，太阳辐射（36.3％）和高度（34.7％）占主导地位。这些发现强调了物种共发生的模式是规模依赖性的，并且受区域资源可用性的影响。在资源丰富的东南地区，植物家庭表现出积极的共同出现模式，指示相互作用或共生相互作用，而由于增强了分散竞争的增强，资源筛查的西北地区经历了强化的负面共发生。这项研究强调了环境梯度在gansu中构建种子植物分布中的关键作用，从而提供了对生态适应和进化史相互作用在塑造植物多样性中的相互作用的见解。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
对称信息完全测量复合物及其在量子密钥分发中的应用
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合，可以以两种不同的方式划分：划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时，它们的存在似乎不太可能，但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是，这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系，正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外，我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议，并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明，SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥，从而阻止六态协议的推广成功。
诱饵状态方法的量子密钥分布的安全性
信息保护是现代社会的关键要求之一。在大多数情况下，通过使用加密等加密技术来确保信息安全性。加密通常被理解为使用某种算法[1]所需的信息的转换（明文）到加密消息（Ciphertext）中。同时，为了实现加密，通信的合法各方需要一个所谓的加密密钥，这是一个秘密参数（通常是一定长度的二进制字符串），该参数决定执行加密时的特定信息转换。关键分布问题是密码学中最重要的问题之一[1，2]。例如，参考。[2]强调：``键与它们加密的所有消息一样有价值，因为对密钥的知识提供了所有信息的知识。对于跨越世界的加密系统，关键分布问题可能是一项艰巨的任务。''可以使用几种加密密钥分布的方法。首先，可以使用可信赖的快递员交付键。这种方法的主要缺点是人类因素的存在。此外，随着每年传输数据键的增加，身体转移变得越来越困难。另一种方法是公钥密码学。它基于使用所谓的单向函数的使用，即易于计算但很难为给定函数值找到参数。示例包括Diffie±Hellman和RSA（来自Rivest，Shamir和Adleman的缩写）算法（用于加密信息开发，但也用于密钥分布），这些算法使用了解决离散对数和Integer分支问题的复杂性。Internet上传输的大多数数据都受到使用公共算法的使用，该算法包含在HTTPS（HYPEXT TRANSPRAND SECURES SECURE）协议中。
气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
ISEEK 是一种高速、并发、分布式取证数据工具......
ISEEK，一种用于高速、并发、分布式取证数据采集的工具。论文发表于 Valli, C. (Ed.)。第 15 届澳大利亚数字... 会议论文集