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桑树码码头主要开放日2024
桑树伍德码头小学生致力于在我们所做的一切中努力努力卓越。我们的愿景是，学生成为富有创造力和雄心勃勃的学习者，他们始终努力尽力而为，因为他们受到学校内杰出的团队的激励和指导。他们将能够为当地社区做出贡献，并了解他们的行动如何影响更广阔的世界。他们将是关怀公民，他们知道如何保持自己的安全，并意识到自己在照顾他人方面有角色。随着我们开发教学和课程，我们的目标是在我们所做的一切中取得杰出的成就。
使用QR码修改和椭圆曲线密码
抽象的身份证或Kartu Tanda Penduduk（KTP）对于印尼人民至关重要。KTP包含个人信息，例如国家身份编号（NIK），姓名，地址，性别等。由于KTP具有必不可少的数据，并且仍在常规上打印，因此如果丢失了KTP，则存在一个漏洞，并且所有者的数据被披露，以便如果不负责任的人找到它，则可以使用数据来模仿所有者。在Haque等人，[1]提出的先前方法中，数据存储在QR码中。但是，没有验证方法可以使原始所有者合法化，并且系统没有登录功能。为了克服Haque等人的弱点，方法[1]，使用椭圆曲线EL-Gamal（ECEG）对所有者的NIK进行了加密，并在将其存储在QR码中之前，在将其存储之前使用ECDSA进一步签名。对于在数据库中获取所有者的数据，应在扫描QR码后进行验证过程。使用提出的方法，猜测攻击成功的可能性为1 /（n -1）。同时，模拟攻击成功的可能性为1 /（Q1 * Q2 * L）。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
超导量子器件拼接表面码的综合框架
量子纠错 (QEC) 是容错量子计算的核心构建块，但 QEC 代码的设计可能并不总是与底层硬件匹配。为了解决量子硬件和 QEC 代码之间的差异，我们提出了一个综合框架，可以在超导量子架构上实现和优化表面代码。具体来说，我们将表面代码合成分为三个关键子程序。前两个子程序优化数据量子位和辅助量子位（包括综合征量子位）在连通性受限超导架构上的映射，而最后一个子程序通过重新安排综合征测量来优化表面代码执行。我们在主流超导架构上的实验证明了所提出的综合框架的有效性。特别是，由所提出的自动综合框架合成的表面代码可以实现与手动设计的 QEC 码相当甚至更好的纠错能力。
连续变量门隐形传态和玻色子码纠错
我们研究了使用由通过分束器发送的纯乘积态形成的纠缠态进行连续变量门隐形传态。我们表明，对于（通常）非幺正门，此类状态是 Choi 态，并且我们推导出隐形传态的相关 Kraus 算子，该算子可用于实现输入状态上的非高斯、非幺正量子操作。通过这一结果，我们展示了如何使用门隐形传态对使用 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 代码编码的玻色子量子比特进行纠错。该结果是在确定性产生的宏节点簇状态的背景下提出的，这些状态由恒定深度线性光学网络生成，并补充了 GKP 状态的概率供应。我们的技术的结果是，无需主动压缩操作即可实现门隐形传态和纠错的状态注入——这是量子光学实现的实验瓶颈。
自旋压缩的 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码用于......
GKP 码在连续变量 (CV) 量子系统的位移相空间梳中编码量子比特，可用于校正各种高权重光子误差。在这里，我们提出了单模 CV GKP 码的原子集合类似物，通过使用量子中心极限定理将 CV 系统的相空间结构拉回到量子自旋系统的紧凑相空间。我们使用分集组合方法计算通道保真度，研究了这些代码在由随机松弛和各向同性弹道失相过程描述的误差通道下的最佳恢复性能。我们发现自旋 GKP 码优于其他自旋系统代码，例如 cat 码或二项式码。我们的基于双轴反扭曲相互作用和 SU(2) 相干态叠加的自旋 GKP 码是有限能量 CV GKP 码的直接自旋类似物，而我们基于单轴扭曲的代码尚未有经过充分研究的 CV 类似物。提出了一种自旋 GKP 码的状态准备方案，该方案使用幺正方法的线性组合，适用于 CV 和自旋 GKP 设置。最后，我们讨论了用于自旋 GKP 编码量子比特的量子计算的容错近似门集，该门集是通过使用量子中心极限定理从 CV GKP 设置转换门而获得的。