25年前的今天,随着“海军战术教学组”从威廉港迁至不来梅港,并与“战术和程序训练中心”合并,海军作战学校成为战术训练的中心场所,从而成为作战训练的中心场所。德国海军的心脏。自2002年以来,“海军战术中心”一直是海军战术训练的排头兵和进一步战术发展的核心。回顾这支船队二十五年来的成功工作,我们感到非常满意和自豪,始终面向各自时代的挑战。
证书机构是一个可信赖的第三方,用于通过为所有不同实体的公共密钥证书(数字证书)发出公共密钥证书(数字证书)来验证参与消息交换的实体。该证书通常包含上述实体的公钥,有关配对私钥所有者的其他信息,一个时间窗口,指示证书有效的时间以及CA自己的数字签名。每个用户都必须与它建立信任关系,因为必须使用CA的私钥签名每个有效的证书。但是,当局还必须发布某种列表,以跟踪因折衷或取消而被撤销的证书。注册机构的作用是跟踪新用户并验证其对CA [3] [4]的身份。通过使用上述CA的证书,可以确保用户正在与正确的方通信。
这项工作的较大背景是扩展量子计算机的挑战,以便它们可以有用,也就是说,可以大大增加量子数的数量,同时实现与错误耐受性兼容的保真度。通过量子门传送(QGT)分布式量子计算(DQC)是应对这一挑战的有前途的途径,因为作者令人信服地概述了这一挑战。我认为,此处介绍的结果是DQC迄今为止最先进的演示,并且非常适合于本质上出版。尤其是确定性QGT的首次演示,它代表了先前工作的原始且高度重大的进步。此外,需要两个和三个实例QGT实例的门和算法的实施是由诱捕离子操作的高保真度以及混合物种节点的内存能力以及光谱隔离的重要成就。
我们证明存在一个通用常数c> 0,因此对于每个d∈N,r d上的每个cen subgaussian分布d,每个偶数偶数p∈N,d variate polyenmial(cp)p/ 2·p/ 2·v v v∥p 2 - e x〜d -e x〜d〜d〜d v,x〜v,x〜v,x〜v,x〜v,x〜v,x〜是平方polynoms of Square polynoms of Square polynoms sum s sum s sum sarear polynoms s。这表明每个次高斯分布都是SOS信誉的次高斯 - 这种条件可为各种高维统计任务提供有效的学习算法。作为直接的推色,我们在计算上有效算法,并为以下任务提供几乎最佳的保证,当给定任意次高斯分布的样品时,我们可以遵守均值估计,可列表的均值均值估计,均值分离的均值混合模型,可靠的均值估计,可靠的估计量,强大的估计,可强大的估计,估算强大的估计,估算。我们的证明是对Talagrand的通用链接/主要措施定理的必要利用。
对位置敏感的SIPM在所有光检测应用中都有用,需要少量读出通道,同时保留有关传入光的相互作用位置的信息。专注于2x2阵列的LG-SIPM,覆盖15的面积。5×15。 5 mm只有6个读数,我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。 该方法基于一种统计方法,以评估设备的精度(空间分辨率)和重建重点重心的精度(线性)。 通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。 我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm(标准偏差),这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。 相应的精度为231±4 µm。5×15。5 mm只有6个读数,我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。该方法基于一种统计方法,以评估设备的精度(空间分辨率)和重建重点重心的精度(线性)。通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm(标准偏差),这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。相应的精度为231±4 µm。