XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemencode
开发一种教育工具，以模拟量子密钥分配系统
量子密钥分布（QKD）是使用量子系统在两个方之间安全地传达共享加密密钥的想法。与经典的加密方法相反，QKD利用基本量子属性（例如叠加和纠缠）来以保证安全性来编码信息。大多数QKD系统基于在光纤中发送光子，其中光子的极性是用于编码信息的量子属性。用来这样做的不同算法称为QKD协议。本论文旨在使用四个常见的QKD协议来构建一个教育工具，以模拟简单的QKD系统，在此过程中，用户可以在其中改变系统参数并研究其对结果的影响。此外，目的是能够产生足够准确的模拟结果，以提供对真实实验设置的执行方式的第一个近似值。该程序是使用Qiskit库在Python构建的，所有所需的功能均在图形接口中实现。对于实施的协议之一（BB84），将仿真结果与三个QKD实验的实验数据进行了比较，这表明该程序能够产生实际实验设置的有用的首先近似。通过允许模拟更复杂的系统，可以进一步改进程序。
海马CA1中的差分空间表示和在进化的尖峰神经网络中出现的亚表征
摘要 - 在啮齿动物的导航研究中，在海马次区域CA1和下毛（Sub）中都鉴定出空间反应，但这两个大脑区域似乎对空间特征进行了不同的编码。位于子位置细胞的位置比CA1更大且特异性较少。此外，子神经元显示出针对行进标题和轴的更强定向调制。基于记录在“ Triple-T”迷宫上执行导航任务的神经和行为数据，我们提出了一个尖峰的神经网络建模框架，以复制在CA1和SUB中观察到的响应属性。将峰值定时依赖性可塑性和同源缩放（STDP-H）的参数进化，以使两种不同的SNN类似于CA1的录音的响应，当大鼠穿越Triple-t Maze时。我们的结果表明，位置输入在形成CA1位置细胞中可能更具影响力，而Sub似乎同时集成了同类中心位置信息和自我运动提示，以编码“位置类别”。此外，我们的结果预测，这些区域中不同的空间响应可能部分归因于不同的stdp-H学习参数。此处介绍的框架可以用作自动参数调整系统，用于复制其他大脑区域的响应。
生成数据增强改善涂鸦 -
生成模型（例如扩散模型）的最新进展使生成高质量的合成IMEGES可以广泛访问。先前的作品表明，对合成图像进行培训可以改善许多感知任务，例如图像分类，对象检测和半分割。我们是第一个探索生成数据增强的人。我们提出了Scribblegen，这是一种生成数据增强方法，该方法利用ControlNET扩散模型，该模型以语义涂鸦为条件，以产生高质量的训练数据。但是，生成数据增强的幼稚实施可能会无意中损害下游分段的性能，而不是改善它。我们利用无分类器扩散指南来执行类的一致性，并引入编码ratios来将数据多样性换成数据现实主义。使用指导量表和编码比率，我们可以生成一系列高质量训练图像。我们提出了多个增强方案，发现这些方案显着影响模型性能，尤其是在低数据制度中。我们的框架进一步减少了涂鸦监督段的性能和完全监督的分割之间的差距。我们还表明，我们的框架显着改善了小数据集上的细分性能，甚至超过了完全监督的细分。该代码可在https：//github.com/mengtang-lab/scribblegen上找到。
准确解码想象和听到的旋律
音乐感知需要人脑处理各种声学和音乐相关特性。最近的研究使用编码模型来梳理和研究影响音乐感知的各种皮质因素。为此，这些方法研究了总结几分钟数据内神经活动的时间响应函数。在这里，我们测试了使用脑电图 (EEG) 评估单个音乐单元（小节）神经处理的可能性。我们设计了一种基于 EEG 段间最大相关性度量 (maxCorr) 的解码方法，并根据一项实验使用它来解码 EEG 中的旋律。在该实验中，专业音乐家多次聆听和想象四个巴赫旋律。我们在此证明，从聆听和想象期间记录的 EEG 信号中，可以准确解码单个受试者和单个音乐单元的旋律。此外，我们发现 maxCorr 方法的解码准确度高于基于后向时间响应函数 (bTRF env) 的包络重建方法。这些结果表明，低频神经信号编码的信息超出了音符时间，尤其是低于 1 Hz 的低频皮质信号，这些信号被证明可以编码与音高相关的信息。除了这些结果的理论意义外，我们还讨论了这种解码方法在新型脑机接口解决方案中的潜在应用。
生成数据增强改善涂鸦 -
生成模型（例如扩散模型）的最新进展使生成高质量的合成IMEGES可以广泛访问。先前的工作表明，对合成图像进行培训可以改善许多感知任务，例如图像分类，对象检测和半分割。我们是第一个探索涂鸦审议语义序列的生成数据增强。我们提出了Scribblegen，这是一种生成数据增强方法，该方法利用ControlNET扩散模型，该模型以语义涂鸦为条件，以产生高质量的训练数据。但是，生成数据增强的幼稚实施可能会无意中损害下游分段的性能，而不是改善它。我们利用无分类的扩散指南来执行类的一致性，并引入编码ratios来将数据多样性换成数据现实主义。使用指导量表和编码比率，我们可以生成一系列高质量训练图像。我们提出了多个增强方案，并发现这些方案显着影响模型性能，尤其是在低数据状态下。我们的框架进一步减少了涂鸦监督段的性能和完全监督的分割之间的差距。我们还表明，我们的框架显着提高了小数据集上的细分性能，甚至超过了完全监督的细分。该代码可在https：//github.com/mengtang-lab/scribblegen上找到。
基于 Fisher-... 的量子图像加密算法
量子计算的并行计算能力和量子比特的特殊性质为图像处理任务提供了有效的解决方案。本文提出了一种基于Fisher-Yates算法和Logistic映射的量子图像加密算法。首先利用Fisher-Yates算法生成三个密钥序列，其中一个密钥序列用于对图像的坐标量子比特进行编码。利用另外两个密钥和预设规则，基于编码后的坐标量子比特设计量子坐标置乱操作，对明文图像的空间信息进行有效的置乱。接下来，生成另一组密钥序列，其中一个密钥序列用于对图像的颜色量子比特进行编码。利用另外两个密钥序列和不同的规则，设计了一种基于编码颜色量子比特的量子比特平面置乱操作，成功对图像的颜色信息进行了置乱。最后基于Logistic映射生成量子密钥图像，并基于Fisher-Yates算法对密钥图像进行置乱，以提高密钥复杂度。将原图像与置乱后的密钥图像进行异或运算，得到最终的密文图像。给出了该方案的完整量子电路图。实验结果和安全分析证明了该方案的有效性，该方案提供了很大的密钥空间，计算复杂度仅为O(n)。
古细菌的后代的氧代谢 -
ǂ当前地址：微生物学系 - 荷兰尼亚梅根，拉德布德大学，荷兰通讯作者：嗜酸脂@gmail.com摘要Asgard Archaea在复杂的细胞生命的起源中至关重要。Hodarchaeales（Asgardarchaeota类Heimdallachaeia）最近被证明是真核生物的最亲近的亲戚。然而，这些古细菌的有限抽样限制了我们对它们的生态学和进化1-3的理解，包括它们在真核生态中的预期作用。在这里，我们几乎将Asgardarchaeota metagenome组装基因组（MAGS）的数量增加到869，其中包括136个新的Heimdallarchaeia（49 Hodarchaeales）和几个新型谱系。检查全球分布显示hodarcheales主要在沿海海洋沉积物中发现。对其代谢能力的详细分析显示，海姆达尔奇亚的行会与其他Asgardarchaeota不同。这些古细菌编码有氧真核生物的标志，包括电子传输链配合物（III和IV），血红素的生物合成以及对活性氧（ROS）的反应。Heimdallarchaeia膜结合的氢化酶的预测结构结构包括其他复合物样亚基，可能会增加质子的动力和ATP合成。Heimdallachaeia基因组编码COXD，该COXD调节真核生物中的电子传输链（ETC）。因此，在Asgard-e Cabaryotic祖先中可能存在有氧呼吸的关键标志。此外，我们发现Heimdallarchaeia存在于各种塞米亚海洋环境中。这种扩展的多样性揭示了这些古细菌在真核生物的早期阶段可能带来的能量优势，从而加剧了细胞复杂性。
量子纠错码
量子纠错（QEC）这一学科的发展已有二十年，比量子计算本身的发展稍短一些。QEC 是量子计算中最关键的部分，因为它确保计算的可靠性，否则计算设备的输出就是垃圾。因此，每个量子计算机科学家都必须了解 QEC 和容错量子计算的框架。最开始的想法是编码，它也是所有经典通信、计算、密码学和相关领域的核心。编码可用于防范噪音或敌人。编码是指使用冗余来增强信息对噪音（错误）的鲁棒性的过程。例如，我们可以将 0 编码为一串 0，将 1 编码为一串 1，这样几个位的翻转就不会影响我们编码的信息。信息处理以编码的方式进行：首先编码，然后执行所需的操作，然后解码，最后读出所需的结果。此外，编码也发生在自然物理系统中：宏观可观测量被编码在统计系统的微观细节中，物体的内部体积属性可以编码在其边界中，等等。好的编码往往与有吸引力的物理学有关，而找到好的编码当然也需要技巧性的工作。
神经肌肉骨骼建模揭示了感觉运动皮层自适应学习的肌肉水平神经动力学
大脑的神经活动与身体的动力学密切相关。然而，我们的分层传感器系统如何动态地编排身体运动的产生，同时适应传入的感觉信息尚不清楚（1-4）。在小鼠中，整个电动机（M1）和一级感觉前肢（S1）皮质的编码程度以及在学习过程中如何形状的肌肉水平特征是未知的。为了解决这个问题，我们建立了一种新型的50肌肉模型，用于在物理模拟环境中研究运动控制和学习。我们表明，我们可以通过求解逆动力学并得出驱动相同动作的感觉运动控制模型来模仿在操纵杆任务中收集的3D四肢运动学。使用来自我们模型的内部计算，我们发现第2/3 M1和S1神经元的种群编码高级位置，以及下层的肌肉空间和前视性动力学。在自适应学习过程中，这些功能上不同的神经元映射到特定的计算基序。引人注目的是，S1神经元更突出地编码感觉运动预测错误。此外，我们发现在本课内学习期间，神经潜在动态在S1和M1中有所改变。一起，我们的结果提供了一个新的模型，讲述了皮质中神经动力学如何实现自适应学习。
使用量子真空噪声的光子概率机器学习
概率机器学习利用可控的随机性来编码不确定性并启用统计建模。利用量子真空噪声的纯粹随机性，这是由于电磁磁场的流动，已经对高速和能量的随机光子元素表现出了希望。尽管如此，可以控制这些随机元素以编程可能的机器学习算法的光子计算硬件受到限制。在这里，我们实现了由可控的随机光子元件组成的光子概率计算机 - 光子概率神经元（PPN）。我们的PPN在带有真空级注入偏置的偏见的双态光学参数振荡器（OPO）中进行。然后，我们使用电子处理器（FPGA或GPU）进行了一个测量和反馈循环，以解决某些概率机器学习任务。我们展示了MNIST手写数字的概率推断和图像生成，它们是判别和生成模型的代表性示例。在两个实现中，量子真空噪声都用作随机种子来编码样品的分类不确定性或概率生成。此外，我们为通向全光概率计算平台的路径提出了一条路径，估计的采样速率约为1 Gbps，能源消耗约为5 FJ / MAC。我们的工作为可扩展，超快和能量良好的概率机器学习硬件铺平了道路。