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神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
算术原语的量子资源估计
[1] Beverland, Michael E. 等人。“评估需求以扩展到实际的量子优势。” arXiv 预印本 arXiv:2211.07629 (2022)。[2] Lopez, Sonia。“根据机器特性定制资源估算。” Microsoft ，2023 年 3 月 15 日，https://learn.microsoft.com/en-us/azure/quantum/overview-resources-estimator#output-data [3] Gidney, Craig。“渐近有效的量子 Karatsuba 乘法。” arXiv 预印本 arXiv:1904.07356 (2019)。[4] Gidney, Craig。“窗口量子算术。” arXiv 预印本 arXiv:1905.07682 (2019)。→ 窗口算术 [5] Roetteler, Martin 等人。 “计算椭圆曲线离散对数的量子资源估计。”《密码学进展 - ASIACRYPT 2017：第 23 届密码学和信息安全理论与应用国际会议》，中国香港，2017 年 12 月 3 日至 7 日，会议录，第 II 部分 23。Springer International Publishing，2017 年。[6] Selinger，Peter。“T 深度一的量子电路。”《物理评论 A》87.4（2013）：042302。
研究文章 使用 PennyLane 库高效实现 Shor 算法的量子原语
量子算法的有效实现是实现实用量子计算的主要挑战之一。已经开发了各种用于量子软件工程的库和框架。这里我们提供了一个软件包，其中包含使用 PennyLane 库实现的各种量子门和众所周知的量子算法。此外，我们使用了一种简化的技术将算法分解为一组用于捕获离子量子处理器的门，并使用 PennyLane 库实现了该技术。分解用于分析在捕获离子量子计算机的本机操作级别上执行 Shor 算法所需的资源。我们最初的贡献是推导了实现分解所需的系数。包中的模板包括 Shor 算法量子部分的所有必需元素，具体来说，高效的模幂运算和量子傅里叶变换可以针对用户指定的任意数量的量子比特实现。所有量子比特操作都分解为在 PennyLane 库中实现的基本门。在定义 QNode 时，可以使用开发包中的模板作为量子位操作。
迈向社会群体的计算理论：在 conf 上下文中表示任何和所有社会群体的一组有限的认知原语
目前，我们尚无完善的理论来解释当人类思维表征一个社会群体时，它所表征的是什么。更糟糕的是，许多人认为我们知道。这种错误观念是由当前情况造成的：到目前为止，研究人员一直依靠自己的直觉将社会群体概念与特定研究或模型的结果联系起来。这种对直觉的依赖虽然有必要，但却付出了相当大的代价。冷静来看，现有的社会群体理论要么是 (i) 字面意义上的，但远远不够（比如建立在经济博弈之上的模型），要么是 (ii) 仅仅是隐喻性的（通常是包含或包含隐喻）。直觉填补了明确理论的空白。本文提出了一种计算理论，解释冲突背景下的群体表征的字面含义：它是将代理分配给少数三元交互类型中的特定角色。这种群体的“心理定义”为社会群体的计算理论铺平了道路——因为它提供了一种理论，说明表示和推理群体的信息处理问题究竟是什么。对于心理学家来说，本文提供了一种概念化和研究群体的不同方法，并表明非同义反复的社会群体定义是可能的。对于认知科学家来说，本文提供了一个计算基准，可以以此为标准衡量自然智能和人工智能。
脑网络交互的动态基元
a 柏林夏里特医学院柏林健康研究所，柏林夏里特广场 1，柏林 10117，德国 b 柏林夏里特医学院神经病学与实验神经病学系，柏林自由大学和柏林洪堡大学的企业成员，柏林夏里特广场 1，柏林 10117，德国 c 伯恩斯坦学习状态依赖性重点和伯恩斯坦计算神经科学中心，柏林，德国 d 爱因斯坦柏林神经科学中心，柏林夏里特广场 1，柏林 10117，德国 e 爱因斯坦数字未来中心，柏林 Wilhelmstraße 67，柏林 10117，德国 f 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡 g 杨潞龄医学院、睡眠与认知中心和转化磁共振研究中心，新加坡新加坡，新加坡 i 综合科学与工程项目 (ISEP)，新加坡国立大学，新加坡，新加坡 j Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心，麻省总医院，查尔斯顿，美国 k 信息和通信技术系，大脑与认知中心，计算神经科学组，庞培法布拉大学，巴塞罗那，西班牙 l Institució Catalana de la Recerca i Estudis Avançats，巴塞罗那，西班牙 m 神经心理学系，马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所，莱比锡，德国 n 心理科学学院，特纳大脑与心理健康研究所，莫纳什大学，墨尔本，克莱顿，澳大利亚
使用 Fujisaki-Okamoto 变换对后量子原语进行密钥恢复定时攻击及其在 FrodoKEM 上的应用
摘要。在后量子原语的实现中，众所周知，所有处理秘密信息的计算都需要在恒定时间内完成。使用 Fujisaki-Okamoto 变换或其任何不同变体，CPA 安全原语可以转换为 IND-CCA 安全 KEM。在本文中，我们表明，尽管除了对 CPA 安全原语的调用之外，转换不处理秘密信息，但它必须在恒定时间内实现。也就是说，如果转换中的密文比较步骤泄露了旁道信息，我们就可以发起密钥恢复攻击。NIST 后量子标准化项目第 2 轮中提出的几种方案容易受到所提出的攻击，我们开发并展示了对其中一种方案 FrodoKEM 的攻击细节。它是在 FrodoKEM 的参考实现上实现的，据称可以抵御所有时序攻击。实验表明，攻击代码可以使用大约 2 30 次解封装调用来提取所有安全级别的密钥。