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使用指令集扩展器在Opentitan大数字加速器上加速了Quantum加密的加速度
量子计算的即将来临的威胁正在与物联网（IoT）的扩散一起前进。在无处不在的计算和不断发展的安全风险时代，量词后加密术正在成为一种关键的保障措施，可能很快变得必不可少。Opentitan于2024年2月发布了Opentitan的第一个开源硅芯片，标志着安全和值得信赖的硬件的重大突破[26]。安全性是Opentitan项目的一个基本方面，该平台配备了自定义加密协调员Opentitan Big Number Gumber Accelerator（OTBN）。理想地适合集成到IoT设备中，在优化otbn对量子后加密术的优化中仍然存在挑战。我们提出了8个新指令，以加速Kyber数理论变换和OTBN上的理论变换，并将它们集成到优化的实现中。我们证明，对于数量理论变换的基线实现，在基线实现上的性能改善因子为21.1倍，其反向的性能改善因子为24.3倍。通过硬件/软件共同设计，我们的方法完全利用了并行性的潜力，最大程度地利用了OTBN的现有功能，并向平台提出了一些适度的硬件修改。
耗散量子 - 步行动力学中光谱几何形状的自动加速度
物理系统的动态行为通常源自其光谱特性。在开放系统中，有效的非炎症描述可以在复杂平面中获得丰富的光谱结构，因此伴随的动态非常丰富，而基本连接的识别和构成很具有挑战性。在这里，我们实验证明了局部激发的瞬时自我加速与使用有损耗的光子量子步道的非热谱拓扑之间的对应关系。首先将重点放在一维量子步行上，我们表明，测得的波函数的短时加速度与特征光谱所包围的区域成正比。然后，我们在二维量子步行中揭示了类似的对应关系，其中自动加速与复杂参数空间中特征光谱包含的体积成正比。在两个维度中，瞬态自动加速度越过长期行为，在漂移速度下以恒定流动为主。我们的结果揭示了频谱拓扑与瞬态动力学之间的通用对应关系，并为非光谱几何形状源自光谱系统的现象提供了敏感的探针。
HTS磁铁状态和FCC-HH的计划 光子计数ct 的闪光灯和sipms 低温检测器 Y. Celik，A。Stankovskiy，G。van den eynde -28/05/2024 Aleph2耗竭代码的高级特征应用于核设施的放射性保护 使用生成机器学习的6D相空间重建 使用液体氙气tpcs 发现隐藏区域暗物质 SBND的宇宙射线研究 量子密码学 使用结构化纳米材料的超高加速度梯度 科学海报的PowerPoint模板 量子增强机器学习，用于分类物质的量子阶段 涂料沉积 WP6：知识的转移 一种探索真空吸引力相互作用的方法 ARI-SXN梁辐射屏蔽分析 阶段I SD-433+UMD Photon搜索的概述
•探索LTS磁铁的性能限制，重点是强大的大规模实现•探索超出NB 3 SN限制的HTS磁铁技术，用于加速器应用•开发下一代的加速器磁铁，用于未来的colliders
欧洲工业生物技术的加速度：INRAE今年春季管理的IBISBA研究基础设施的法国东道国
欧洲工业生物技术的加速度：法国伊比斯巴研究基础设施的东道国，由Inrae于2024年春季管理，法国成为未来欧洲未来欧洲研究基础设施所在地的托管国，致力于生物技术基础结构，从事生物技术，ibisba-ericieric 1，Ibisba-ericieric 1，Ibisba-Eric 1，研究平台，一项研究平台，一种为工业创业提供了支持。通过法国节点Ibisba-fr的力量，在高等教育和研究部的宙斯盾下，由Inrae驾驶，与Aix-Marseille大学，CEA，CNR，Insa Toulouse和Nantes University一起，目的是加速欧洲生物技术部门的崛起，以支持欧洲生物技术的兴起，以支持过渡到循环的近光生生物学。bioenergies, molecules for chemistry and materials, ingredients for human and animal food, fine chemistry for cosmetic, pharmaceutical and phytosanitary industries, environmental services, treatment of effluents and solid waste, recycling of materials and residual materials, as many sectors on which Ibisba- France, coordinated by INRAE with its 5 research partners,他的努力。具体而言，到2026年，Ibisba-eric将采取授权，通过将研究和创新参与者与欧洲规模联系起来，以开发生物技术的研发活动。通过提供大量的服务目录，可以通过单个门户网站访问，Ibisba为其用户提供了在11个欧洲国家 /地区的合作伙伴的丰富性和卓越性能：法国，德国，德国，比利时，西班牙，芬兰，芬兰，希腊，意大利，意大利，意大利，爱尔兰，荷兰，荷兰，英国，王国和瑞典。
全球变暖加速度：原因和后果
Diffusion models [17, 33, 35] have emerged as a promising generative approach to produce high- quality samples, which is observed to outperform generative adversarial nets on image and audio synthesis [9, 23], and underpins the recent success in text-to-image creators such as DALL · E2 [30] and Stable Diffusion [31], and the text-to-video generator Sora [26]。尽管不同的使用模型可以捕获复杂且高维数据分布，但它们可能与偏见或公平关注的来源相比[25]，并且训练过程（尤其是对于上述大型模型）会占据相当大的时间和extert。就产生的样品质量和可控性而言，对改善分解模型的兴趣越来越大。一种直接的方法是使用预验证的（Di usion）模型作为基本模型来定制为特定任务定制的采样器。例如，在图像/视频生成中，我们旨在提高散析模型，以增强美学质量并防止扭曲的内容。随着人类相互交互平台（例如Chatgpt）的出现，有很大的需求将生成模型与用户/人类的偏好或反馈保持一致。最近的工作[2，11，12]提出了通过增强学习（RL）和[44]通过直接偏好优化进行填充模型。在这些工作中，奖励功能是通常学习的统计模型，例如图像生成中的美学奖励是人类评估者真正美学偏好的排名模型。上面的方法允许将扩散模型填充以生成具有较高名义奖励的样品。有限数量的人类评级。）但是，它们可能导致灾难性的遗忘或奖励崩溃[36]，这是一种指的现象，指的是过度付出的奖励（例如，由例如换句话说，就某些可能无法概括的人等级分数而言，分散模型是对某些人评分的细分。专门利用奖励也损害了多样性，这是生成建模的核心。为了减轻奖励崩溃并增强多样性，[41]提议在损失目标中添加相对于预算模型的熵调节器。这产生了熵调查的细胞调整，这是预处理模型产生的倾斜度倾斜，可以看作是“软”的分歧指导[9，18]。开发了一种随机控制方法来效仿
一种生成对抗网络框架，用于从加速度计生成合成道路条件数据
摘要。这项研究展示了一种新的方法，用于使用生成对抗网络（GAN）有效地生成现实的合成道路状况数据。由于手动数据收集的挑战和危险，我们提议利用GAN来增加加速度计的现实世界道路状况数据。实际加速度计的数据已预处理，并用于训练含有卷积和致密层的gan。定性分析揭示了生成的道路状况数据的视觉现实主义。定量评估还证明了GAN的高精度，精度和召回得分超过0.9。总体而言，这项研究强调了使用gans合成安全至关重要的驾驶数据的希望，从而规定了对详尽的手动数据收集的需求。我们提出的框架可以在道路状况监测和自动驾驶中进行进一步的研究和应用。
全球变暖加速度：Hope vs Hopium常见顺序学习的贝叶斯设计原理
我们开发了一种一般理论，以优化顺序学习概率的频繁遗憾，其中有效的强盗和强化学习算法可以从统一的贝叶斯原理中得出。我们提出了一种新颖的优化方法，以在每一轮中产生“算法信念”，并使用贝叶斯后代做出决定。创建“算法信念”的优化目标，我们称其为“算法信息比”，代表了一种有效地表征任何算法的频繁遗憾的Intrinsic复杂性度量。据我们所知，这是以通用且最佳的方式使贝叶斯型算法保持不含和适用于对抗设置的第一种系统性方法。此外，算法很简单且通常可以实现。作为一种主要应用，我们为多臂匪徒提供了一种新颖的算法，该算法在随机，对抗性和非平稳环境中实现了“最佳世界”的表现。我们说明了这些原理如何在线性匪徒，强盗凸优化和增强学习中使用。
travolta：GPU加速度和算法改进，用于在光兴奋的系统中构建量子最佳控制场
我们提出了一个开源软件包Travolta（用于加速，验证和优化大的时间依赖性算法的曲目），用于对GPU进行大规模平行的量子最佳控制计算。Travolta软件包是对我们以前的NIC-CAGE算法的重要大修，还包括对梯度上升程序的算法改进，以实现更快的收敛速度。我们检查了GPU并行化的三种不同变体，以评估它们在构建各种量子系统中构建最佳控制场的性能。此外，我们还提供了几个示例，这些示例具有GPU增强的Travolta代码的广泛基准，以表明它与以前基于CPU的算法相同的结果，但加速速度快十倍以上。我们的GPU增强功能和算法改进实现了大型量子最佳控制计算，可以在现代的多核计算硬件上有效地执行。
在大量运动加速度下，用于实时测量头运动学的仪器守卫
摘要：背景：运动的头部影响会导致脑损伤。通过仪器的胸罩（IMG）准确量化头运动学可以帮助识别有害影响期间的潜在脑运动。当前研究的目的是评估IMG在各种线性和旋转加速度上的有效性，以允许进行局部影响监测。方法：仪器头盔测试装置（ATD）的滴测试在一系列撞击幅度和位置进行，并同时收集了IMG测量。ATD和IMG运动学也被向前馈送到高度有限脑模型，以预测最大的主应变。结果：影响产生了广泛的头部运动学（16-171 g，1330–10,164 rad/s 2和11.3–41.5 rad/s）和持续时间（6-18毫秒），代表了橄榄球和拳击的影响。对ATD和IMG的峰值的比较表明一致性很高，峰值影响运动学的总和相关系数为0.97，预测的脑应变为0.97。我们还发现IMG和ATD测量的时间序列运动数据之间有良好的一致性，旋转速度（5.47±2.61％）的归一化均方根误差最高，旋转加速度最低（1.24±0.86％）。我们的结果证实，IMG可以在大量加速度下可靠地测量基于实验室的头运动学，并且适合将来的现场有效性评估。