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评估量子估计的数据后处理
摘要 — 量子传感器是最有前途的量子技术之一，可以达到参数估计的极限精度。为了实现这一点，需要完全控制和优化传感器硬件部分的构成，即探测状态的准备和要执行的测量的正确选择。然而，对于软件组件也必须仔细考虑：必须采用一种策略来找到所谓的最佳估计量。在这里，我们回顾了在无限和有限资源的情况下寻找最佳估计量的最常用方法。此外，我们尝试通过概率分布的高阶矩对估计量进行更完整的表征，表明大多数信息已经由标准界限传达。
计算机软件和严格产品责任
法院还必须在专利诉讼中解决计算机程序的无形性问题。计算机公司一直受到程序“盗版”的困扰，即公司未经授权复制并实际上窃取程序。28 过去，法院拒绝允许对计算机程序进行多种形式的专利保护。29 尤其是在程序没有产生“物理结果”的情况下。30 法院已开始放宽原则，允许对某些程序进行专利保护。最高法院最近裁定，作为橡胶硫化贸易过程的一部分，程序可以申请专利。31 虽然法院不一定完全肯定程序可以申请专利，但这一判决再次表明，法院认为无形性障碍不那么重要了。
有限非阿贝尔简单群的应用......
摘要。有限简单群理论是一个（尚未开发的）领域，可能会提供有趣的计算问题和在密码学环境中有用的建模工具。在本文中，我们回顾了有限非阿贝尔简单群在密码学中的一些应用，并讨论了该理论明显占主导地位的不同场景，提供了相关定义，使密码学家和群论学家都能理解这些材料，希望能够促进这两个（非分离的）社区之间的进一步互动。特别是，我们研究了基于各种群论因式分解问题的构造，回顾了群论哈希函数，并讨论了使用简单群的完全同态加密。在此背景下还简要讨论了隐藏子群问题。
![arxiv：2308.12813v2 [Quant-PH] 2024年1月26日](/simg/7\78ceb1b54fcb077bb26fc19dccd412cc13b49bc4.webp)
arxiv：2308.12813v2 [Quant-PH] 2024年1月26日
随着量子信息理论的出现，我们了解到纠缠是许多重要任务的重要资源，例如量子通信[1]，量子计算[2]，量子密码学[3]和传送[4]。这一事实导致人们对在许多不同的物理体系结构中创建和表征纠缠的方法进行了强烈的搜索，其中光子由于长距离携带信息的能力而占据了一个特殊的位置[5]。值得注意的是，可以使用不同的自由度（DOF）来实现光子，包括位置，线性动量，极性，轨道角动量，频率和时间箱[6-8]。尽管如此，也可以在单个光子的不同DOF之间创建纠缠，这是在使用单个DOF中纠结的多个光子上实现高维态状态的另一种方法[9]。
量子字节 — 有关量子的所有最新资讯
SPON 收据申请详情报告 (QFN237) 是一份用于赞助项目的计费和收款报告，已添加到 Quantum Financials 报告图标下的报告仪表板中。此报告提供每份合同/赠款收到的现金存款的应用金额。此报告中的应用金额与 Quantum Analytics - 奖项详情报告中“此奖项的计费和收款内容”下的收款金额相匹配。添加了三个新的报告提示，即合同拥有组织、客户名称和客户编号，以允许用户运行包含所有收到存款的单个报告。请注意，报告提示不提供搜索选项，因此建议剪切并粘贴这些参数的内容。
航天器环境控制区非挥发性残留物（NVR）重量法测定的标准试验方法 1
1.2 感兴趣的 NVR 是室温下沉积在取样板表面的 NVR：用户可自行推断取样板表面的 NVR 与其它表面的 NVR 之间的关系。1.3 本标准并不旨在解决与其使用相关的所有安全问题（如有）。本标准的用户有责任在使用前制定适当的安全、卫生和环境实践，并确定监管限制的适用性。1.4 以 SI 单位表示的数值应视为标准值。本标准不包含其它计量单位。1.5 本国际标准是根据世界贸易组织技术贸易壁垒 (TBT) 委员会发布的《关于制定国际标准、指南和建议的原则的决定》中确定的国际公认的标准化原则制定的。
提升美国在科学领域的全球领导地位......
关于科学技术政策办公室 科学技术政策办公室 (OSTP) 是根据 1976 年《国家科学技术政策、组织和优先事项法》成立的，旨在为总统和总统行政办公室内的其他人员提供有关经济、国家安全、国土安全、卫生、外交关系、环境、资源的技术回收和利用等方面的科学、工程和技术方面的建议。OSTP 领导跨部门科学技术政策协调工作，协助管理和预算办公室每年审查和分析联邦研究和开发预算，并作为总统就联邦政府的主要政策、计划和方案进行科学和技术分析和判断的来源。更多信息请访问 http://www.whitehouse.gov/ostp 。
vilam：基础架构辅助3D视觉定位和自动驾驶的映射
视觉同时本地化和映射（SLAM）提出了一种有希望的途径，以实现使用具有成本效益的视觉传感器的自主驾驶系统中必不可少的受理和本地化任务。然而，存在视觉大满贯框架通常会遭受重大累积错误和在互补的驾驶场景中的性能下降。在本文中，我们提出了Vilam，这是一个新颖的框架，利用智能的路边基础设施实现高精度和全球一致的本地化和自动驾驶汽车的映射。VILAM的关键思想是利用基础架构的精确场景测量作为全局引用，以纠正车辆构造的本地地图中的错误。为了克服3D局部图中的唯一变形，以使其与基础架构测量一致，Vilam提出了一种新型的Elastic Point云注册方法，该方法可以独立优化本地地图的不同部分。Vilam采用了轻质因子图构造和优化，以首先纠正车辆轨迹，从而有效地重建了一致的全局地图。我们在多个道路场景中的真实世界智能灯柱测试中启动了Vilam端到端。广泛的实验表明，Vilam可以通过消费者级别的板载摄像头实现分解级级别的局部iZation和映射准确性，并且在多样化的道路场景下非常强大。在我们的实际测试床上的Vilam视频演示，请访问https://youtu.be/ltlqdnipdve。
学习使用移植网络
摘要。新颖的视力传感器，例如热光谱，极性 - ization和事件摄像机，提供了传统强度摄像机无法获得的信息。将这些传感器与当前强大的深神经网络一起使用的障碍是缺乏大型标记的培训数据集。本文提出了一种网络嫁接算法（NGA），其中由非常规的视觉输入驱动的新的前端网络重新构建了一个预定的深层网络的前端网络，该网络处理强度框架。自我监督的训练仅使用同步记录的强度框架和新型传感器数据，以最大程度地提高预验证的网络和移植网络之间的特征相似性。我们表明，增强的移植网络使用热和事件摄像机数据集达到对象检测任务上验证的网络的竞争平均精度（AP 50），而不会提高下降成本。特别是，由热帧驱动的移植网络在使用强度框架的相对改善中的相对改善为49.11％。移植的前端只有总参数的5-8％，可以在几个小时内的单个GPU进行培训，相当于5％的时间，即可从标记的数据中训练整个对象检测器。nga允许新视觉传感器利用先前预定的强大的深层模型，节省训练成本并扩大新型传感器的应用。