摘要。针对 COVID-19 等流行病的生物医学仪器和管理平台正在迅速采用支持物联网的医疗设备 (IoMT)。量子密钥分发 (QKD) 也被认为是应用顶级互联网战略的基本原理、工具、方法和思想,特别是在医疗保健和医疗领域。然而,使用 QKD 的高效端到端验证系统解决了协议的安全问题并简化了整个流程。因此,尽管成本可能会增加和出现错误的可能性,但必须实施一种新系统,使数据传输顺畅而不损害其完整性。当存在额外的传感器和设备并且需要更多能量来处理它们时,可以使用更有效的算法来降低功耗。
● 不歧视:马里兰州卫生部遵守适用的联邦和州民权法,禁止基于种族、肤色、宗教或信仰、性别、年龄、血统或国籍、婚姻状况、身体或精神残疾、性取向和性别认同、基因信息、社会经济地位和/或任何其他受保护身份的歧视。马里兰州卫生部禁止基于个人对疫苗功效、寿命、副作用减少的医学知识和/或经验或与接种 COVID-19 疫苗相关的任何其他特征而排除和优待/不利于上述受保护类别中的任何个人。个人的受保护身份与个人接种的疫苗类型无关。
对称信息完整测量 (SIC) 是希尔伯特空间中优雅、著名且广泛使用的离散结构。我们引入了一个由多个 SIC 复合而成的更复杂的离散结构。SIC 复合结构定义为 d 维希尔伯特空间中的 d 3 个向量的集合,可以以两种不同的方式划分:划分为 d 个 SIC 和 d 2 个正交基。虽然当 d > 2 时,它们的存在似乎不太可能,但我们意外地发现了 d = 4 的明确构造。值得注意的是,这种 SIC 复合结构与相互无偏基具有密切的关系,正如通过量子态鉴别所揭示的那样。除了基本考虑之外,我们利用这些奇特的属性来构建量子密钥分发协议,并分析其在一般窃听攻击下的安全性。我们表明,SIC 复合结构能够在存在足够大的错误的情况下生成安全密钥,从而阻止六态协议的推广成功。
其风险敏感性以及由超过正常压力造成的损害程度。尽管每个工厂都有各自的问题,但似乎有些问题在不同程度上是共同的。现代炼油厂中最薄弱和最易受攻击的区域或部分是单元控制室、开关室、主变电站、发电厂、将大型炼油设备的结构框架固定到地基的螺栓、液压和控制管线、固定管道和电线的支撑框架以及水冷设备的结构类型。原料和产品储存的类型和位置也是问题。许多事故与终端区域有关。
量子密钥分发 (QKD) 的目的是使两方(Alice 和 Bob)能够在共享量子信道时生成密钥。例如,在 Ekert [ 1 ] 提出的实现中,信道由一个产生纠缠粒子的源组成,这些粒子被分发给 Alice 和 Bob。在每一轮中,Alice 和 Bob 各自从几种测量设置中选择一个来测量一个粒子。通过推断(从 Alice 和 Bob 的测量结果中)源发射接近于纯二分纠缠态的状态,可以保证 Alice 的测量结果是安全的,即任何可能控制量子信道的第三方(Eve)都不知道。这同时确保了如果 Bob 选择适当的测量设置,Bob 的结果与 Alice 的结果相关,即 Alice 和 Bob 的测量结果可以形成密钥。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署,坚持市场驱动与政府引导相结合,按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则,立足国内需求,放眼国际,建立新一代人工智能国家标准体系,加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准,加强标准实施和监督,推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作,注重国际国内标准协同,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,保障高质量发展。
