我们开发并应用了随机编译(RC)方案的扩展,该协议包括对相邻Qubits的特殊处理,并大大降低了由于在IBMQ量子计算机(IBM_LAGOS和IBMQ_EHNINGEN)中使用错误门的超导QUBIT上的误解而引起的串扰效应。串扰错误,源于受控的(CNOT)两分门,是众多量子计算平台上的错误源。对于IBMQ机器,它们对给定量子计算的性能的影响通常被忽略。我们的RC协议由于串扰而变成一致的噪声变成一个去极化噪声通道,然后可以使用已建立的缓解误差方案(例如噪声估计电路)对其进行处理。我们将方法应用于Bardeen-Cooper-Schrieffer(BCS)Hamiltonian的非平衡动力学的量子模拟,以进行超导性,这是一个特别具有挑战性的模型,用于模拟量子硬件,因为Cooper Pairs的长距离相互作用。在135个cnot门的情况下,我们在一个与Trotterization或Qubit Decermence相反的串扰方面工作,主导了误差。我们对相邻量子位的旋转显示可显着改善噪声估计协议,而无需添加新的Qubits或电路,并允许对BCS模型进行定量模拟。
对手可以提示该模型提取出来的姓名,电子邮件地址,电话号码或其他敏感信息,以实现恶意目的,如图1所示。一般数据保护法规(欧洲议会和欧盟理事会,2016年)赋予个人被遗忘的权利(RTBF),这可能会限制其个人信息的不同和间接商业使用。这种情况导致我们提出问题:我们如何使LLMS能够保护特定个人的私人数据以减轻隐私风险?在LLM的昂贵培训过程中,将所有私人信息从培训数据中移动并从头开始重新训练它不是一个实用的解决方案(Lison等人。,2021; Kandpal等。,2022;刘等。,2024a)。因此,研究人员旨在采用机器学习(MU)作为替代方案,旨在消除不受欢迎的数据和相关模型的影响而无需重新培训的影响(Cao和Yang,2015; Bourtoule et e;,2021; Jang等。,2022; Si等。,2023;张等。,2023a; Maini等。,2024;刘等。,2024a)。为了评估MU甲基的性能,一些研究已经尝试了问题 -
原型旨在使美国军方处于最前沿。这包括投资以加速混合战术车辆的开发,以通过扩展范围和持久性,无声观察以及支持先进武器的能力来增强能力。投资还支持有可能增加范围和有效载荷的混合机翼车身飞机等新平台的原型制作。RDT&E还包括对高级能源存储和能源管理系统等技术的投资。应急准备 - 包括将气候风险纳入战争游戏,练习和其他计划
本NASA技术手册由国家航空航天局(NASA)出版,作为提供工程信息的指导文件;经验教训;解决技术问题的可能选择;类似项目,材料或过程的分类;解释性方向和技术;以及任何其他类型的指导信息,可以帮助政府或其承包商在设计,构建,选择,管理,支持或操作中的系统,产品,流程或服务。本NASA技术手册适用于NASA总部和NASA中心,包括组件设施以及技术和服务支持中心。它也可能适用于喷气推进实验室(联邦资助的研究与发展中心),其他承包商,赠款的接收者,合作协议或其他协议,仅在适用的合同,赠款或协议中指定的范围内。本NASA技术手册为跨NASA计划的一致实践建立了一个共同的框架。其内容同样适用于任何航天器。它的开发是为了解决与内部航天器组件的机上收费以及与太空等离子体和高能电子有关的外表面以及该电荷积累的后果相关的问题。本NASA技术手册不能替代工程专业知识,而是旨在作为指南。仅在本NASA技术手册中应用指南来进行特定任务并不需要良好的要求。为ESD专家定制特定任务的准则对于良好的要求至关重要。未能正确考虑航天器充电问题,这显着导致了航天器功能的丧失以及整个车辆的损失。请求应通过https://standards.nasa.gov提交信息。应通过MSFC表格4657提交对本NASA技术手册进行更改的请求,更改NASA工程标准的请求。Original Signed by Adam West for June 7, 2022 _______________________________ ________________ Ralph R. Roe, Jr. Approval Date NASA Chief Engineer
背景:研究表明益生菌与抗生素耐药性的发生率之间存在很强的相关性。许多研究报告了阴道微生物组的抗生素耐药性,尤其是在患有营养不良状态的女性中,抗生素耐药性可能在阴道微生物组和疾病并发症的改变中起作用。因此,本研究旨在研究健康,更年期和绝经后妇女中具有抗生素耐药性的阴道微生物组,以及益生菌的缓解作用。在这篇叙事评论中,对网络科学,PubMed,Scientific Information Database,Google Scholar和Scopus进行了全面评论,没有时间限制。使用关键字“益生菌”,“抗生素耐药性”,“阴道微生物组”,“阴道微生物群”提供了减轻阴道微生物组中抗生素耐药性的提要。在确定的917个来源中,发现12篇文章最适合该研究。我们的发现建议给予益生菌以减轻抗生素耐药性。研究表明,益生菌可能会在阴道微生物组中减轻抗生素耐药性,并可能改善各级女性生殖健康,包括更年期和绝经后。
摘要本评论探讨了纳米技术和基于细菌的补救技术的协同整合,以应对农业中的关键挑战,特别是土壤降解和气候变化。通过利用纳米颗粒的独特特性和土壤细菌的自然过程,这些组合方法可以增强土壤碳固醇,改善土壤健康,并有效地补充重金属污染的土壤。该评论研究了现实世界中的应用,案例研究以及与这些技术相关的潜在风险,同时还讨论了将其扩展以进行广泛使用的挑战。这些发现强调了纳米技术增强细菌过程对可持续农业的变革性影响,并呼吁进行跨学科研究和协作,以充分意识到它们在减轻环境退化和支持全球粮食安全方面的潜力。
如图 1 所示,本报告研究的一些典型技术包括同步电容器、静态同步补偿器 (STATCOM) 和静态无功补偿器 (SVC),以及风能和太阳能发电等可再生能源技术,以及电池和需求侧技术。通过模拟表明,这些技术适用于缓解可再生能源水平高时出现的一系列稀缺问题。提供具有适当缓解能力的正确技术的最有效方法是开发和增强系统服务的提供安排 [3]。系统服务已经证明,它们可以激励对能够提供所需能力的新技术的投资 [3]。
摘要:特权升级攻击是对云计算安全性的严重威胁。在这些攻击中,攻击者利用系统中的漏洞来获得提高特权,然后可以用来窃取数据,启动进一步的攻击或中断操作。由于攻击频率和复杂性最近的指数级增长,智能事物的扩散引起了重大的网络安全挑战。尽管云计算带来了巨大的变化,但其集中化也使使用安全系统(例如安全系统)的挑战。由于企业和云服务供应商之间移动的数据量大量,因此可能会发生有价值的数据泄露。恶意内部人士成为对组织的关键威胁,因为他们有更多的访问权限和机会来造成重大损害。与局外人不同,内部人员拥有特权和适当获取信息和资源的访问。在这项工作中,提出了一种基于机器学习的基于机器学习的系统,并开发了一种系统的方法来识别各种异常事件,该事件可能表明与特权升级相关的异常和安全问题。通过组合许多模型,集成学习可以增强机器学习成果并实现更大的预测性能。已经介绍了有关检测网络系统中的不规则性和脆弱性的多项研究,以查找涉及特权升级的安全缺陷或威胁。但是这些研究缺乏对攻击的正确识别。本研究在这种情况下提出并评估机器学习(ML)技术的合奏。该项目实现了用于内部攻击分类的机器学习算法。关键字:人工智能,行业,意图,内部攻击,分类,机器学习方法,网络,TF-IDF
将穆迪的野火气候条件灾难模型应用于高野火风险加利福尼亚郊区,上迪尔伍德(如下图),该分析探索了当前和未来的损失成本和平均年度损失(AAL)指标在各种代表性浓度(RCPS)下的损失成本和平均年度损失(AAL)指标。AAL代表给定年份潜在损失的平均值,是该分析的关键指标,并以损失成本为补充,该指标定义为每年$ 1,000保险保险的平均年损失。除了探索替代的RCP和时间范围外,还考虑了不同的情况,包括建筑结构的硬化以及可卫生空间的社区扩展,以减少近端燃料和局部燃烧概率。迪尔伍德社区所显示的气候变化方案不一定代表了北加州或美国的更广泛的气候变化影响估计。野火行为的变化,对气候变化的本地和区域反应以及包括遵守本地建筑物代码在内的财产脆弱性,可能会导致不同的气候风险前景,具体取决于单个财产或财产投资组合的位置。