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对移动设备上后量子和混合噪声协议变体的评估
摘要。Noise 是一个框架，用于设计和评估双方之间的认证密钥交换 (AKE) 协议，该协议使用 Diffie-Hellman (DH) 作为唯一的公钥密码系统。在本文中，我们对 Noise 和 PQNoise（最近推出的后量子版本的 Noise 协议框架）的计算和通信成本进行了评估。此外，我们介绍了 12 种基本（交互式）Noise 模式及其 PQNoise 对应模式的组合，从而获得混合握手模式，并将它们纳入我们的评估中。我们将 PQNoise 和新的混合模式集成到 Noise-C 中，这是用 C 编写的 Noise 协议框架的参考实现。为了评估 Noise 及其变体，我们使用 Linux 网络模拟工具模拟了具有不同延迟、吞吐量和数据包丢失设置的网络。对于所有 Noise 握手，我们选择了提供可比（量子前）安全级别的密码系统，即 X25519 和 Kyber512。我们在两台不同的设备上进行了实验，一台是搭载 Intel Core i5-10210U CPU 的笔记本电脑，另一台是搭载 32 位 ARM Cortex-A7 处理器的 Orange Pi One 开发板。我们收集的结果表明，在正常网络条件下，Noise 模式和 PQNoise 对应模式的执行时间几乎相同，除非后者需要额外的握手消息。然而，在网络条件较差、数据包丢失率较高的情况下，PQNoise 落后于 Noise，这主要是因为 Kyber512 的公钥和密文相对较大。当数据包丢失率较低时，我们的混合握手的执行时间与相应的 PQNoise 握手几乎没有区别，而在数据包丢失率较高时，差异很小。
采用有源电感的CMOS 3.5 GHz带宽低噪声放大器
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路萨尔有轨电车网络新绿松石线开通
多哈：交通部长 Sheikh Mohammed bin Abdulla bin Mohammed Al Thani 阁下在环境与气候变化部长兼卡塔尔铁路公司 (Qatar Rail) 董事总经理兼首席执行官 Abdulla bin Abdulaziz Al Subaie 博士的陪同下，昨天为路萨尔有轨电车网络的绿松石线举行了揭幕仪式。交通部长参观了绿松石线沿线的几个车站、运营控制中心 (OCC) 和位于路萨尔城以西的有轨电车车库的维护设施。在访问期间，他听取了有关运营最新动态以及 OCC 和先进维护设施在确保有轨电车安全运行和为路萨尔城居民和游客提供无缝可靠的旅行体验方面发挥的关键作用的汇报。这一里程碑符合该部扩大路萨尔有轨电车服务、加强路萨尔城公共交通系统和支持其发展现代化公共交通的战略的努力。
路萨尔有轨电车网络新绿松石线开通
多哈：交通部长 Sheikh Mohammed bin Abdulla bin Mohammed Al Thani 阁下在环境与气候变化部长兼卡塔尔铁路公司 (Qatar Rail) 董事总经理兼首席执行官 Abdulla bin Abdulaziz Al Subaie 博士的陪同下，昨天为路萨尔有轨电车网络的绿松石线举行了揭幕仪式。交通部长参观了绿松石线沿线的几个车站、运营控制中心 (OCC) 和位于路萨尔城以西的有轨电车车库的维护设施。在访问期间，他听取了有关运营最新动态以及 OCC 和先进维护设施在确保有轨电车安全运行和为路萨尔城居民和游客提供无缝可靠的旅行体验方面发挥的关键作用的汇报。这一里程碑符合该部扩大路萨尔有轨电车服务、加强路萨尔城公共交通系统和支持其发展现代化公共交通的战略的努力。
采用航天级塑料封装的 OPA4H199-SP 40V、QML P 类、抗辐射 (RHA)、轨到轨输入和输出、低失调电压、低噪声运算放大器数据表
• QML P 类抗辐射性能保证 (QMLP-RHA) 等级 • 采用小型 SOT-23 封装 • 辐射性能： – 单粒子闩锁 (SEL) 免疫 65MeV-cm 2 /mg – 总电离剂量 (TID) 抗辐射性能保证 (RHA) 高达 100krad (Si) • 支持国防、航空航天和医疗应用 – 单一受控基线 – 一个制造、装配和测试站点 – 金线 – NiPdAu 引线表面涂层 – 可在军用 (-55°C 至 125°C) 温度范围内使用 – 延长产品生命周期 – 产品可追溯性 – 增强型塑封材料，降低排气量 • 低失调电压：±125µV • 低噪声：1kHz 时为 10.8nV/√Hz • 高共模抑制：130dB • 低偏置电流：±10pA • 轨到轨输入和输出 • 宽带宽：4.5MHz GBW • 高压摆率：21V/µs • 高电容负载驱动：1nF • 多路复用器友好型/比较器输入 • 低静态电流：每个放大器 560µA • 宽电源电压：±1.35V 至 ±20V，2.7V 至 40V • 强大的 EMIRR 性能：输入和电源引脚上的 EMI/RFI 滤波器
OPA1637高保真，低噪声，完全不同，burr- ...
（1）超出绝对最大评级下列出的压力可能会对设备造成永久损害。这些仅是应力等级，这并不意味着该设备在这些条件下在建议的操作条件下指示的条件以外的任何其他条件。长期暴露于绝对最大评级条件可能会影响设备的可靠性。（2）+和in-中的输入引脚与两个端子之间的反平行二极管相连。大于0.5 V或小于–0.5 V的差分输入信号必须限制为10 mA或更小。（3）输入端子被二极管链接到电源轨道（VS+，VS-）。输入信号大于0.5 v或更少或更少的供应轨必须被限制为10 mA或更少。（4）v S / 2的短路。< / div>
基于两期SEM-SVM方法的统计分析，用于环境噪声烦恼预测和影响因子的识别
背景和目标：噪声污染是一种环境压力源，主要是由于城市场景中的大量运输而造成的。交通噪音在城市环境中越来越关注，从而影响了公共卫生和福祉。随着城市化的扩展，理解和缓解流量引起的噪声烦恼变得越来越关键。本研究旨在开发一种机器学习模型，以预测沙特阿拉伯利雅得的交通引起的噪声烦恼。该研究探讨了人口统计学，噪声特征和交通状况诸如噪声烦恼之类的因素的影响。方法：在利雅得的21个地点进行了调查，收集了928名参与者的数据。调查包括有关人口统计学的问题（性别，年龄，教育，婚姻状况，职业），交通状况（交通流）和噪音感知（运输噪音，噪音敏感性，感知到的噪音）。采用的采样方法是分层和随机抽样的组合。分层抽样用于确保在调查中按比例表示各种人口统计细分（例如不同的年龄段，性别和教育水平）。结构方程模型用于分析收集的数据并确定因素烦恼的因素。这些重要因素然后用作支持向量机模型的输入变量，旨在预测噪声烦恼。使用均方根误差，平均绝对误差和R平方来评估支持向量机模型的性能。发现：结构方程模型分析表明，性别，年龄，教育水平，交通流量，交通噪音和个人噪声敏感性是噪声烦恼的重要原因。开发的支持向量机模型以1.416的根平方误差和0.90的确定系数达到了高度的精度。噪声敏感性成为影响噪声烦恼的最关键因素。结论：这项研究证明了机器学习的有效性，特别是支持向量机在预测流量引起的噪声烦恼方面的有效性。这些发现突出了个人特征和环境因素在噪声感知中的重要性，并且对于城市规划和缓解噪音策略而言可能是有价值的，从而促进了更弹性的城市环境。对于社区，城市规划师和政策制定者可以使用这些发现来通过实施噪声障碍，优化交通流以及执行更严格的噪音法规来设计无声区域。
通过前馈消除光学相位噪声增强量子态转移
在现代物理学的许多领域，利用光场对量子态进行鲁棒控制至关重要。根据平台不同，这可以通过单光子或双光子驱动场来实现单量子比特和纠缠操作[1-3]。控制保真度可以通过使用脉冲整形方案来增强[4]。一种广泛使用的技术是受激拉曼绝热通道（STIRAP）[5,6]，它通过耦合到中间态实现两个离散态之间的粒子数转移。STIRAP 的显著优点是它不受中间态自发辐射损失的影响，并且在激光强度等实验条件下对噪声相对不敏感[6]。这使得 STIRAP 在超导电路[7]、囚禁离子[8]、氮空位中心[9]、光机械谐振器[10]、光波导[11]和超冷分子合成[12]中找到了重要的应用。尽管 STIRAP 对激光振幅噪声不太敏感，但它本身对快速激光相位噪声很敏感，因为它依赖于暗态的绝热演化 [6,13] 。为了最大限度地降低相位噪声，需要使用线宽较窄的激光器。这通常是通过主动将光的频率稳定到稳定的参考点（如光学腔）来实现的。这个过程降低了反馈环路带宽内频率的相位噪声，但也会在更高频率下引入额外的噪声。这种高频相位噪声俗称伺服
锥虫作为一种新型TMPRSS2抑制剂，具有宽...
在认知任务中，额心神经活动和功能连通性的增加，通常在老年人中观察到28。从积极的生活选择中获得的认知储量可以29提供其他神经资源来应对衰老。但是，认知储量如何与老年人的神经活动上调的30相互作用。我们在噪声任务中用fMRI测量了大脑活动31，并评估了从32个长期音乐训练布尔斯特（Bolsters）积累的认知储备还是将与年龄相关的上调活动持续。年长的音乐家33在34个听觉背区域中，与年长的非音乐家相比，任务引起的功能连通性的上调较少，这预测了老年音乐家的行为表现更好。这35个结果表明，认知储备可以阻止神经招募。除了功能性36连通性强度外，我们还发现，与年长的非音乐学家相比，年长的音乐家显示出更大的青年式空间37个功能连通性模式。我们的发现启发了噪声39感知中语音期间的认知储备与与年龄有关的上调活动之间的复杂38相互作用。40