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1。动脉粥样硬化疾病是指动脉硬化（冠状动脉和血管动脉）。在下一节第5.3节中详细讨论了动脉粥样硬化的发病机理。这是心脏病的最常见类型，是冠心病，心脏病发作和心绞痛（胸痛）。动脉粥样硬化通常不会引起症状，直到血管的腔直径缩小了70％至80％。由于斑块的积累（脂肪材料），它通常会降低血液流动并损害心脏功能，从而导致冠状动脉壁阻塞。在这种情况下，阻塞的动脉无法携带正常的血液流动，导致氧合和胸痛不良，进一步导致心脏病发作。2。心律不齐（心律障碍）会导致心脏跳动太慢，太快或以无组织的方式跳动。数百万加拿大人患有心律障碍，这会导致血液流动。3。结构性心脏病：心脏结构的异常，例如其瓣膜，墙壁，肌肉或心脏附近的血管，称为结构性心脏病。它可能是先天性的（出生时），也可以是由于感染，磨损或其他因素而在生命中后来获得的。患有心脏缺陷及其家人的人需要在生活的各个年龄和生活阶段提供帮助，因为他们经常需要持续的医疗保健和手术程序。4。充血性心力衰竭：心力衰竭是一种威胁生命的疾病，当心脏受损或虚弱时会发生。5。5.2）。心脏病发作和高血压是心力衰竭最常见的两个原因。高血压：高血压是指高血压（BP）。当血压保持持续高于120/80 mmHg的BP范围时，会发生。高血压增加了心脏病，中风，脑和肾脏疾病以及其他健康问题的风险（图根据世界卫生组织的说法，它是全球过早死亡的主要原因，影响了十亿多人，其中包括每四个男人中至少有一个人和每五个女性中的一名。
参议院修正案，向H.R. 5305，扩展政府资金和 外壳1
第101节。延长2021财年资金，例外。第101条拨款在2021财政年度的级别和条件下，为持续项目和活动提供了拨款法，包括技术预算问题以及某些扩展和当局的例外。第102节。预防国防部的新生产或加速生产和新的多年活动。第102条防止国防部（DOD）使用CR提供的资金，用于某些项目以及其他新的开始和活动的新生产或加速生产。它还可以防止DOD启动某些多年采购。第103节。条款和条件。第103条规定，第101条提供的资金应在《相关拨款法》中提供的范围和方式。第104节。预防新开始和活动。第104节防止CR提供的拨款用于新的开始和新活动。第105节。技术预算问题。第105条包含技术预算问题，规定CR中的拨款应在CR期间进行2022财年的活动和计划。第106节。Cr的结束日期。第106条继续CR提供的拨款和当局至2021年12月3日，或《适用拨款法》的颁布。第107节。要求收取CR支出以制定全年拨款法案的要求。第107条要求颁布此类法案后，根据CR支出的支出应向全年拨款法案收取。第108节。CR期间的分配时间。第108条放弃了提交和批准分配账户分配的正常时间限制。第109节。赠款计划和类似付款的支出。第109条防止机构花费太快的赠款计划和类似的付款来保留国会的最终资助特权，因为国会尚未对2022财政年度进行最终资金裁决。第110节。重申应以最有限的方式花费资金。第110条重申，应以最有限的方式花费资金来继续项目和活动，因为国会尚未对2022财政年度进行最终资金裁决。
使用实验室实验教授入门经济学
使用受控实验来检验经济假设并非新鲜事；Roth (1995, 5) 将实验经济学的起源至少追溯到 20 世纪 30 年代。然而，直到最近三十年，一个可识别的实验经济学研究领域才发展起来。该领域现已达到两个重要的成熟里程碑：综合参考书的出现（Kagel 和 Roth 1995）和该领域教科书的出版（Davis 和 Holt 1993）。研究实验在无法以足够清晰的方式观察自然发生的实验产生的数据以检验重要的经济假设的应用中蓬勃发展。例如，早期的实验侧重于直接测试风险规避和预期效用框架。自 20 世纪 60 年代以来，测试个人选择理论的实验在经济学和心理学中都很常见。经济学中产生大量实验文献的其他领域包括对各种拍卖和其他市场组织形式的效率的测试、囚徒困境和其他简单的博弈论应用、公共物品供应和搭便车以及各种讨价还价框架（Roth 1995）。直到 20 世纪 90 年代，实验才开始被系统地用作教学工具。课堂实验越来越受欢迎，这在很大程度上要归功于唐纳德·威尔斯和阿灵顿·威廉姆斯在美国国家科学基金会的赞助下在亚利桑那大学举办的一系列研讨会。本书的目的是向入门经济学教师介绍实验的使用，并描述一些已改编为课堂使用的常见实验。现在，许多经济学家在教学中积极使用实验。最近会议上提出的许多创造性应用表明，实验可以作为教学工具应用于广泛的问题。1 本书并未试图全面回顾所有正在使用的课堂实验；事实上，实验的使用已经发展得太快，以至于无法编写这样的评论。相反，它专注于少数常见的实验，这些实验已被证明是向学生展示典型的入门经济学课程所涉及的关键思想的成功工具。本书讨论的所有实验都已在里德学院的入门经济学 201 课程的实验室中使用。虽然结果
与患者讨论 COVID-19 疫苗
诊所里每天都会与患者讨论 COVID-19 疫苗。他们很高兴接种了疫苗，但想知道在即将到来的假期中是否可以安全地参加家庭聚会。那些正在服用免疫抑制药物的人可能听说过，这些药物可能会削弱他们对疫苗的反应。我向患者强调，疫苗总体上可以有效地保护他们免于感染 COVID 并需要住院治疗。但由于我无法保证或准确衡量我的免疫抑制患者在接种疫苗后获得的保护程度，因此我强调需要运用常识：在室内集体活动时要戴口罩，并考虑要求访客和家人在聚会前一天进行快速 COVID 检测。并非所有免疫抑制药物都会同样削弱对 COVID 疫苗的反应。 B 细胞定向疗法（例如利妥昔单抗）、霉酚酸酯、JAK 抑制剂和高剂量泼尼松最令人担忧，而抗 TNF 药物则远没有那么麻烦。但我们不能指望现有的抗体测试能够可靠地预测保护程度。因此，我对接种疫苗前后这些药物的管理建议目前是基于免疫学原理以及我希望的良好临床推理。对于不愿或完全拒绝接种 COVID 疫苗的患者，讨论完全不同。我试图理解他们的理由，但我指出，我们人满为患的医院挤满了 COVID 患者，其中大多数人没有接种过疫苗，这种情况不能仅仅归因于偶然（即疫苗有效）。一些患者只是“不相信”，认为医院和“政府”在“编造数字”。但在大多数情况下，与患者进行实际对话是可能的。当然，对话通常会延长 5 到 10 分钟的问诊时间，但我觉得它有机会对患者及其周围人的健康产生持久的积极影响。时间花得很值。我发现与那些说“我们对疫苗了解不够”或“疫苗研发得太快”的患者讨论特别有吸引力。确实，我们不知道接种疫苗 10 年后的结果，也不知道新冠肺炎 10 年后的结果。但正如我在临床和担任编辑时所思考的那样，我们实际上知道的数量令人惊讶，或者更准确地说，我们拥有大量数据。并非所有的发现和结论都会被证明是正确的，因为科学中的真理往往是短暂的。1 已经接种了数亿剂新冠肺炎疫苗。由于病毒的毒性和传染性，疫苗的有效性在随机研究和观察性研究中都得到了相对较快的证明。疫苗暴露的巨大影响、临床重要性、以及社会和政治影响促使人们迅速意识到并研究了许多可能的疫苗不良事件。几乎所有疫苗的副作用往往在接种后不久出现。我们
里德伯镊子阵列中的超固体性
在本文中，我们预测在原子阵列中存在超固体相，其中所有原子都被激发到它们的里德堡态。我们专注于两个具有相反宇称的里德堡态的系统，其中两个态之间的轨道角动量 l 相差一，即∆ l = 1。在这里，原子对之间的共振偶极-偶极相互作用通常比色散范德华相互作用强得多，后者从二阶偶极-偶极相互作用产生到非共振对势。我们建议使用具有不同主量子数∆ n,0 的两个里德堡态，其中两个里德堡态之间的偶极矩阵元素急剧减小。这使我们能够进入相反的区域，其中范德华相互作用占主导地位并且预计存在超固体，正如我们使用大规模 QMC 模拟所证实的那样。我们研究了各种里德堡态 | nS 1 / 2 ⟩,|在不同的主量子数 n 和 n ′ 下，87 Rb 的 nP J ⟩ 和 | nD J ⟩ 。对于里德堡原子对 | nS 1 / 2 ⟩ 和 | n ′ PJ ⟩ ，对于典型的主量子数，共振偶极-偶极相互作用随 ∆ n 下降得太快。因此，t / V 要么太大，以致我们预期不会存在超固体相，要么太小，以致很难通过实验观察到。对于状态 | nD J ⟩ 和 | n ′ PJ ⟩ ，如果 n = n ′ − 1，我们预测有趣的参数区域。对于相关的主量子数，两个里德堡态在能量上相距不到 10 GHz，从而能够使用最先进的微波技术实现有效耦合。我们进一步通过磁量子数 m J 以及磁场 B 来微调相互作用。我们选择磁场垂直于原子平面，使得原子平面中原子之间的相互作用与相互作用原子对的方向无关。此外，偶极-偶极相互作用取决于磁场 B 的大小，因为它混合了两个里德堡态的精细结构能级，这会影响它们的偶极矩阵元素。额外的限制是 t 和 V 的相对符号，它取决于 m J 。我们仅当 t / V > 0 时才预期系统支持超固体相。最后，我们收敛到状态 | ⟩ = | 60 P 3 / 2 , mj = 3 / 2 ⟩ 和 | ⟩ = | 59 D 3 / 2 ，mj = 3 / 2 ⟩ ，场幅度B = 50 G。这些状态的另一个优势是D态原子对之间的范德华相互作用相对较弱。这使得原子阵列能够有效地激发到| ⟩状态，这是所提出的状态制备的重要组成部分。在正文的图2中，已经讨论了里德堡对| ⟩和| ⟩之间的相互作用包含一个共振非对角项∝1 / R 3 ，它会引起偶极交换并混合两个项，以及对角线贡献1 / R 6 。在短距离处，我们期望额外的贡献（例如非对角交换相互作用 ∝ 1 / R 6 ）会对此进行修改。这些项对于我们特定的里德堡对来说很小，但通常不为零。
使用机器学习的物联网中资源分配的审查
I.简介物联网（IoT）网络中的资源分配就像管理一个大型聚会，在那里您为许多客人提供了有限的零食和饮料。您想确保每个人都能得到足够的时间而不会太快耗尽或浪费任何东西。在物联网网络中，这涉及在不同设备（聚会上的“访客”）之间分发数据处理能力，内存和网络带宽之类的内容。目标是有效地使用这些资源，以便所有设备都可以很好地运行，而无需超载系统或导致延迟n。该策略旨在通过使用机器学习算法来实时和实时管理资源。工业互联网或物联网，通过促进自动化流程，数据交互和无缝沟通的工业设备和系统的运作方式彻底改变了。众多网络设备，传感器和设备在物联网的背景下共同收集，处理和传输数据，提高盈利能力，有效性和决策能力。，但是随着物联网部署的越来越大，越来越优雅，有效地分配资源已成为一个至关重要的问题。在物联网系统中动态分发和控制资源的过程，包括作为处理器，存储，带宽和能量，被称为动态资源分配。动态资源分配可以实时调整整个系统的要求和情况，通常是根据预设配置分配资源。这种灵活性对于物联网至关重要，因为工作负载波动，网络情况和系统需求可能会导致资源可用性和需求的快速变化。物联网中可变资源分布的主要目的是最大化资源消耗并提高系统的效率。反应性资源分配可确保资源有效地利用资源，通过根据实时需求智能分发资源来减少废物并提高整体系统效率。物联网系统变得更加可靠，适应性，并且可以快速响应。此外，物联网的动态分配有助于改善对变化条件和工作量趋势的反应。由于物联网系统经常在数据量，处理需求和网络环境中遇到变化，因此动态分配资源的能力使系统能够根据需求调整资源水平，保证峰值性能并始终有效利用资源。现在可以在机器学习算法的帮助下有效地解决IoT中不断分配资源的困难。物联网系统可能会预期对资源的需求，确定数据趋势，并通过利用机器学习算法来评估历史数据和当前数据，从而明智地分配资源。考虑到工作负载模式，能源使用和系统性能测量等变量，机器学习模型能够适应不断变化的环境并优化资源策略的分布。本文是四个部分，其中第一部分在物联网网络中引入资源分配是有效操作的关键方面。第二部分根据机器学习算法提供了在物联网中完成的工作。第三部分描述了有效资源分配的挑战和要求，并讨论了动态资源分配的机器学习技术。使用协作学习的第四部分任务卸载，最后一部分总结了评论中的关键发现，并强调了有效资源分配对IoT网络性能的重要性。
Quantum-Safe密码学：Quantum ERA的网络安全未来
摘要：本文提出了战略步骤，组织可以采取使未来的安全体系结构免受量子威胁，以防止量子威胁，以确保量化后时代的数据完整性和机密性。量子计算的进步太快是一个非常威胁，经典的加密系统将处于危险之中。因此，我们需要在量子安全加密中修改加密方法。在本文中，我们专注于揭示面临量子攻击的现有公开密码系统的脆弱性，以及量词后加密（PQC）算法的方向，以确保基础架构的基础基础架构。本文讨论了由美国国家标准技术研究所（NIST）领导的持续努力，以标准化密码系统。它概述了几种抗量子的加密技术：基于晶格，基于哈希的示例和基于代码的示例。此外，该论文还概述了将量子安全的加密解决方案实施到当前的网络安全框架中的困难，尤其是在金融，医疗保健和关键的基础设施行业中。关键字：Quantum加密后（PQC），量子安全加密，Shor's算法，量子密钥分布（QKD）。1。引言即使量子计算对多个行业产生深远的影响，其对网络安全的影响也是戏剧性的。因此，在量子时代，RSA，ECC和DH密钥交换等流行的加密协议将过时。此外，它还研究了企业和政府为Quantum做好准备的努力和实践策略。2。经典加密系统依赖的安全通信和数据保护的基础是基于数学问题，例如整数分解和离散对数，量子计算机可以使用Shor和Grover的算法更快地求解成倍的求解。随着量子威胁的出现，全球开发和实施量子后加密术（PQC）的计划加速了，因为PQC是一种新的加密算法，可抵抗量子攻击。NIST（例如），欧洲电信标准学院（ETSI）等公司和行业一直在努力标准化抗量子的加密解决方案。 但是，基于经典和量子安全的密钥对的密码学具有巨大的经典技术和操作挑战，包括关键管理，计算效率以及与现有系统的集成。 在本文中分析了经典加密的脆弱性，PQC算法的当前水平以及在不同工业领域中部署PQC的障碍。 这项研究是关于如何解决这些问题以有助于开发弹性网络安全框架以承受量子计算的变革性影响。 随着量子计算的快速发展，网络安全挑战的概述，网络安全正在争先恐后地避免可能损害现代加密算法的新问题。 传统的加密系统可能会通过量子算法使其不安全（这可以更能解决这些问题NIST（例如），欧洲电信标准学院（ETSI）等公司和行业一直在努力标准化抗量子的加密解决方案。但是，基于经典和量子安全的密钥对的密码学具有巨大的经典技术和操作挑战，包括关键管理，计算效率以及与现有系统的集成。在本文中分析了经典加密的脆弱性，PQC算法的当前水平以及在不同工业领域中部署PQC的障碍。这项研究是关于如何解决这些问题以有助于开发弹性网络安全框架以承受量子计算的变革性影响。随着量子计算的快速发展，网络安全挑战的概述，网络安全正在争先恐后地避免可能损害现代加密算法的新问题。传统的加密系统可能会通过量子算法使其不安全（这可以更能解决这些问题
![arXiv:2401.10985v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 19 日 - Strathprints](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d2a6589df0a17b2e0b7a74f2413f6dd5d76b9c90.webp)
arXiv:2401.10985v1 [quant-ph] 2024 年 1 月 19 日 - Strathprints
绝热近似 [ 1 , 2 ] 指出，对于足够慢变化的哈密顿量，初始本征态将保持在时间相关问题的相应本征态。这种近似构成了当前量子技术中许多方法的基础，包括绝热量子计算 [ 3 – 5 ]、退火 [ 6 , 7 ]、模拟 [ 8 – 10 ] 和量子门的应用 [ 11 ]。绝热近似的有效性取决于哈密顿量随时间的变化是否缓慢 [ 2 , 5 , 12 ]。相关时间尺度由其谱中间隙的倒数决定。在量子多体系统中，过渡区域的间隙与自由度数成反比，从而迫使任意缓慢的时间依赖性保持绝热状态。这导致了大量技术的开发，以控制量子系统并在没有绝热近似的情况下实现预期的结果，从而导致了绝热捷径的发展[ 13 ， 14 ]，量子最优控制[ 15 – 18 ]，以及绝热量子退火[ 19 ]。注意，绝热近似也可以在不需要任何谱隙存在的情况下定义[ 20 ， 21 ]。对于量子多体系统，由于求解与时间无关的薛定谔方程的复杂性，了解绝热近似在什么时间尺度上失效并不是一项简单的任务。如果哈密顿量变化太快，可能出现跨越谱隙的绝热激发，从而违反绝热性的定义（遵循相应的本征态）。反非绝热驱动方法 [ 22 – 24 ] 引入了额外的驱动项来抵消这些非绝热激发，从而将绝热条件强制为任意快时间内时间相关的薛定谔方程的解。然而，要做到这一点，恰恰需要了解特征态，而这又需要时间无关的薛定谔方程的解。由于这在许多情况下超出了当前计算机的能力范围，特别是对于基态以外的情况，因此需要开发一种新的绝热和反非绝热驱动方法。最近，提出了一种方法，它通过绝热规范势 (AGP) 定义非绝热激发，可以使用最小作用原理通过变分找到 [ 25 ， 26 ] 。即使不使用这种变分方法也可以找到精确的 AGP，但这又回到了有效求解薛定谔方程。变分方法允许构建近似反非绝热驱动，该驱动可以考虑实际实施的要求，例如控制项是局部的。因此，AGP 的概念已被用于构建各种量子多体模型的近似反非绝热驱动协议，包括为数值最优控制[27-30]提供信息，为机器学习方法提供灵感[31]，改进量子退火协议[32-35]，改进状态准备[36，37]，以及实现实验演示[38，39]。AGP 提供了大量有关量子系统动力学的信息 [26]，其探测感兴趣物理性质的能力仍在研究中。最近有研究表明，AGP 范数可以为简单模型提供量子相变的精确度量 [40]，也有研究将其用作量子混沌的度量 [41-43]。 AGP 可用于寻找量子近似优化算法 (QAOA) 的最优角度，其方式是将对非绝热损失的抑制纳入有限数量的变分步骤引起的 Trotter 误差中 [44-46]。研究还表明，AGP 可用于计算变分 Schrieffer-Wolff 变换，以计算多体动力学 [47]。在本文中，我们提出了一种新的、有效的数值方法来计算 AGP，它结合了参考文献 [25] 和 [48] 中的思想，以及参考文献 [40] 中的代数方法。我们的新方法可以生成任意阶的 AGP 近似值，同时允许