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攻击经典和后量子密码学中的难度假设的量子算法
量子计算机是一种利用量子力学现象进行计算的计算机，不同于当今利用经典物理现象的传统计算机。功能足够强大的大规模量子计算机（不易出错或可纠错）将对目前广泛部署的大多数非对称密码系统构成威胁。这是因为 Shor [1] 引入了多项式时间量子算法来解决循环群中的整数因式分解问题 (IFP) 和离散对数问题 (DLP)。例如，如果量子计算机能够执行 Shor 算法，那么对于足够大的问题实例，它将能够破解基于 IFP 的 RSA [ 2 ] 以及基于 DLP 的 DSA [ 3 ] 和 Diffie-Hellman (DH) [ 4 ]——主要是在有限域的乘法群或椭圆曲线点群（在椭圆曲线密码 (ECC) 的情况下）中。[ 5, 6 ]。上述密码系统目前用于保护互联网上大多数交易的安全。
经济发展和女性劳动力参与孟加拉国：对U形假设的检验
该研究旨在解释人均GDP对PPP的经济发展与孟加拉国女性劳动力参与率（FLFPR）之间的关系。使用（1991-2019）的时间序列数据从辅助数据源提取；该研究开发了三个模型来检验U形假设。该研究使用控制变量，例如女性失业率，生育率和城市化。普通的最小季回归分析用于使用计量经济学软件Stata（版本112.0）来运行回归。回归结果表明女性失业率对FLFPR有积极影响。生育率和城市化具有负面影响。人均二次GDP PPP对FLFPR有重大影响。本文的总体结果表明，孟加拉国不存在U形。该研究通过衡量孟加拉国经济增长与女性劳动力参与率之间的关系来调查女性劳动力参与率的向上模式。
具有动态假设的变分量子线性求解器
变分量子算法在 NISQ 时代取得了成功，因为它们采用了量子-经典混合方法，可以缓解量子计算机中的噪声问题。在我们的研究中，我们在变分量子线性求解器中引入了动态假设，用于线性代数方程组。在这个改进的算法中，硬件高效假设电路的层数不断演变，从少量开始逐渐增加，直到达到解的收敛。我们展示了该算法与标准静态假设相比的优势，即在有和没有量子噪声的情况下，以及在系统矩阵的量子比特数或条件数增加的情况下，使用更少的量子资源和平均较小的量子深度。迭代次数和层数可以通过切换参数改变。该算法在使用量子资源方面的性能由新定义的指标量化。
镇上最好的游戏：在认知科学中重新出现思想假设的语言1
Jake Quilty-Dunn，美国圣路易斯的华盛顿大学，quiltydunn@gmail.com，sites.google.com/site/site/jakequiltydunn/ nicolas Porot，非洲经济学和社会科学研究所中心与巴鲁克学院，美国CUNY，eric.mandelbaum@gmail.com，ericmandelbaum.com简短摘要：本文提供了计算认知心理学，感知心理学，发展心理学，比较心理学和社会心理学的证据调查，以对思想假设的语言（loth）表示支持。 我们概述了批次的六个核心特性，并认为这些特性聚集在整个认知科学中。 而不是作为上个世纪的遗物，而不是将认知科学的研究人员和心理哲学的研究人员认真对待基于批次的建筑的解释性广度，因为计算/代表性的方法继续前进。 长期摘要：经过数十年的审查，心理表征仍然是心理学的中心地位。 但是，关于生物认知的代表性格式尚无共识。 本文提供了计算中的证据调查Jake Quilty-Dunn，美国圣路易斯的华盛顿大学，quiltydunn@gmail.com，sites.google.com/site/site/jakequiltydunn/ nicolas Porot，非洲经济学和社会科学研究所中心与巴鲁克学院，美国CUNY，eric.mandelbaum@gmail.com，ericmandelbaum.com简短摘要：本文提供了计算认知心理学，感知心理学，发展心理学，比较心理学和社会心理学的证据调查，以对思想假设的语言（loth）表示支持。我们概述了批次的六个核心特性，并认为这些特性聚集在整个认知科学中。而不是作为上个世纪的遗物，而不是将认知科学的研究人员和心理哲学的研究人员认真对待基于批次的建筑的解释性广度，因为计算/代表性的方法继续前进。长期摘要：经过数十年的审查，心理表征仍然是心理学的中心地位。但是，关于生物认知的代表性格式尚无共识。本文提供了计算中的证据调查
具有单元耦合簇和结构学习假设的 Lipkin 模型的量子计算 *
虽然在本研究中我们模拟了经典计算机中的量子计算，但我们应该注意到量子力学测量是随机的，因此，每次评估期望值时我们都将进行1000次测量。对于每种相互作用强度，进行50次基态能量估计，并得到它们的中位数和百分位数。另外，在本研究中，我们采用了Nakanishi等人[31]提出的序贯最小优化（SMO）方法进行参数优化。SMO方法具有以下优点：收敛速度更快、对统计误差具有鲁棒性、无需超参数优化。SMO方法基于这样一个事实，即期望值表示为具有一定周期的三角函数的简单和。更多详细信息可参见参考文献[31]。
攻击难度的量子算法 攻击经典中的难度假设和后量子假设的量子算法
量子计算机是一种利用量子力学现象进行计算的计算机，不同于当今利用经典物理现象的传统计算机。功能足够强大的大规模量子计算机（不易出错或可纠错）将对目前广泛部署的大多数非对称密码系统构成威胁。这是因为 Shor [1] 引入了多项式时间量子算法来解决循环群中的整数因式分解问题 (IFP) 和离散对数问题 (DLP)。例如，如果量子计算机能够执行 Shor 算法，那么对于足够大的问题实例，它将能够破解基于 IFP 的 RSA [ 2 ] 以及基于 DLP 的 DSA [ 3 ] 和 Diffie-Hellman (DH) [ 4 ]——主要是在有限域的乘法群或椭圆曲线点群（在椭圆曲线密码 (ECC) 的情况下）中。[ 5, 6 ]。上述密码系统目前用于保护互联网上大多数交易的安全。
上下文子空间变分量子特征求解器和非上下文投影假设的稳定器框架
摘要：量子化学是噪声中型量子 (NISQ) 设备的一个有前途的应用。然而，量子计算机迄今为止尚未成功解决具有真正科学意义的问题，算法的进步对于充分利用当今可用的普通 NISQ 机器来说是必不可少的。我们讨论了一种基于将分子汉密尔顿量划分为两部分的基态能量估计方法：一部分是非上下文的，可以用经典方法求解，另一部分是上下文分量，可通过变分量子特征求解器 (VQE) 程序获得量子校正。这种方法被称为上下文子空间 VQE (CS-VQE)；然而，在将其部署到 NISQ 设备上之前，还有一些障碍需要克服。我们在这里解决的问题是 ansatz，即我们在 VQE 期间对其进行优化的参数化量子态；最初并不清楚汉密尔顿量的分裂应如何反映在 CS-VQE ansa ̈ tze 中。我们提出了一种“非上下文投影”方法，该方法由稳定器形式中 CS-VQE 的重新表述所阐明。这定义了从完整电子结构问题到上下文子空间的假设限制，并促进了可在 NISQ 设备上部署的 CS-VQE 的实现。我们使用量子模拟器验证了非上下文投影假设，并展示了一组小分子的化学精确基态能量计算，同时显著减少了所需的量子比特数和电路深度。
特刊-脑科学
精神疾病一直被认为是全球主要的公共卫生问题，影响着不同功能领域的个人（例如，沟通、社交互动、自我管理、学习、自我护理）。尽管上述可复制的数据表明迫切需要改进精神疾病的治疗，但迄今为止，对基于假设的精神疾病治疗的强烈呼吁仍然有限。然而，医学领域的最新进展引发了对不同精神疾病的基于假设的心理治疗/精神药理学治疗的趋势，增加了人们对这一领域的兴趣，以减轻精神疾病对整体功能能力的程度、持续时间和/或衰弱影响。本期特刊的总体目标是突出和提供有关现有、新颖和基于假设的精神疾病治疗的最新信息。本期特刊旨在强调心理健康对整体健康结果的重要性，并强调对新颖、可用和基于假设的治疗方法的持续和迫切需求，以及强调治疗方案的可用更新。
任命Daniele Tonella为首席技术官和管理委员会银行业务 银行附加支柱III报告2024 现代奴隶制法说明2023
本文包含的某些陈述不是历史事实，包括不受限制的陈述，这些陈述是基于管理层的当前观点和假设的其他前瞻性陈述，这些陈述是基于管理层的当前观点和假设的，并且涉及已知的和未知的风险和不确定性，这些风险和不确定性可能会导致实际结果，绩效或事件，从而在此类陈述中造成表达或暗示的事件。
A.我。伊万诺夫，T.一个。 Zolotareva 人工 ...
不幸的是，独立假设的单一统计检验在小样本上表现不佳。建议进行多标准统计测试。每个已知的统计标准都被分配了自己的人工神经元。结果是一台内部有另一个人工神经元网络的学习机器。首次描述了这样一种情况，其中主人工神经元网络的学习机器具有第二个内部神经网络，该网络解决了独立假设的多准则测试的特定问题。一个神经网络训练另一个神经网络的过程是绝对稳定的。