XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反面
量子通信之路
互联网彻底改变了我们的生活。信息理论的突破性发现催化了这场革命，随后集成电路技术的发展也大体上遵循了摩尔定律自 1965 年以来的预测。这一趋势逐渐导致了纳米级集成，量子效应已无法避免。量子域信息的处理必须遵循量子物理学的基本假设，所谓的量子比特或量子位可以表示为逻辑零和逻辑一的叠加。更明确地说，我们可以将这种叠加想象成一个在盒子里旋转的硬币，因此处于“正面”和“反面”的等概率叠加状态，这样我们就可以避免使用著名的薛定谔猫类比这种有些令人不快的引用。打个比方，我们必须在硬币还在盒子里旋转的时候执行所有量子信号处理操作，因为一旦硬币停止旋转，我们就无法再在量子领域“操纵”或处理它——它已经“坍缩”回经典领域。因此，打开盒子的盖子，我们就能看到最终的经典领域结果，要么是“正面”，要么是“反面”。上述量子比特的另一个特性是它们无法复制，因为试图复制它们会导致它们再次坍缩回经典领域，从而阻止它们在量子领域进一步处理。相反，必须使用所谓的纠缠操作。有趣的是，纠缠量子比特具有这样的特性：如果我们改变代表量子比特的电子的自旋，其纠缠对的自旋也会在同一时刻改变。然而，必须指出的是，在撰写本文时，纠缠仅通过依靠在纠缠之前进行的经典域准备操作在实践中得到证明。
![arxiv：2502.00469v1 [Math.cv] 2025年2月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c6dab2975c025848ab949e8a56962299c2f354a1.webp)
arxiv：2502.00469v1 [Math.cv] 2025年2月1日
自1980年代以来，椭圆曲线密码学成长为一个巨大的场。在这些加密应用的核心中是椭圆形曲线形成亚伯群的事实。也就是说，如果e是椭圆曲线，而（x 1，y 1）和（x 2，y 2）是曲线上的2个点，则有一个显式的添加定律，使我们在e上获得了第三点。实际上，更一般性的陈述存在，对于任何Abelian组，一个人都可以设计一个加密系统，类似于e产生的系统。这一事实导致了搜索阿贝利安群体的其他例子。一个这样的示例是任何曲线x的雅各布雅克（x）。尽管有安全挑战设计用于高属曲线的加密系统，但仍然有一个自然的问题，是否可以针对JAC（X）制定明确的加法定律。据我们所知，此类法律没有简单的表述。Gaudry在[4]中发现了G = 2个明确的添加法律，对于一般曲线，一个算法归因于Florian Hess [5]和Makdisi [6]。，但是这些算法并不像g = 1，2中的算法那样简单。一个例外是由方程式给出的曲线的子类：y n = x s + p（x，y）其中deg y p（x，y） 有关（N，S）曲线的Jacobi反面问题的明确解决方案，请参见[1]。 在北约会议上1托尼·沙斯卡（Tony Shaska）提出了一个问题，这些明确的法律是否可以以免费和方程式的方式制定。有关（N，S）曲线的Jacobi反面问题的明确解决方案，请参见[1]。在北约会议上1托尼·沙斯卡（Tony Shaska）提出了一个问题，这些明确的法律是否可以以免费和方程式的方式制定。可能将其用于密码学的应用是建立代数品种交集给出的加密系统（例如，在第二属中）。另一个可能的应用是寻找需要明确添加法律的显式同种基因。我们在这个小笔记中的目标是积极回答Shaska的问题（至少对于非特殊除数）。我们将熟练[2]来解决代数雅各比逆问题，并使用它来制定明确的加法法律，而我们认为，这比赫斯和马克迪西制定的法律更简单。我们在C以上工作，尽管可以在任何领域进行构造。本注释的结构如下：在第1节中，我们将制定并解决Alegbraic Jacobi反面问题。在第2节中，我们应用第1节的结果以获取加法法律。
信息论对扩展的含义
最小的信息单位是比特，即二进制单位，其值为 0 或 1。在计算机科学中，这通常对应于对象的状态，即高或低，例如，单个像素的状态可以描述为开或关。换句话说，可以使用一个信息位来描述该像素的状态。此外，如果要抛硬币，只需要一个信息位来描述抛硬币的结果，0 可以表示反面，1 可以表示正面。下一节中将推导的贝肯斯坦边界是由雅各布·贝肯斯坦发现的，它提供了描述包含在半径为 𝑅 的球体中的物理系统所需的信息上限，直至量子水平。贝肯斯坦边界一直受到天体物理学家和宇宙学家的特别关注，最著名的是斯蒂芬·霍金，他发现描述黑洞所需的信息恰好等于贝肯斯坦边界。该项目从普朗克单位和哈勃常数的角度研究贝肯斯坦边界以及由此得出的结论。
可靠性工程.pdf
为了将概率论应用于可靠性评估，研究系统行为，必须进行一系列实验或推导出数据收集方案。为了将概率论应用于这些随机值或事件的发生，我们需要研究这些称为随机变量的变量。∴ 随机变量是一个变量，表示给定随机实验的结果或成果。随机变量是只能具有离散状态数或可数值的变量。随机变量可以是“离散的”或“连续的”。离散随机变量是只能具有离散状态数或可数值的变量。例如：1. 抛硬币 - 结果是正面或反面。2.掷骰子 - 结果是 1、2、3、4、5 或 6。连续随机变量是取无限多个值的变量，或者其范围形成一组连续的实数。这并不意味着范围从 - ∞ 延伸到 + ∞。它只意味着值有无数种可能性。例如：1.灯泡的使用寿命。2.如果电流的值在 5A 和 10A 之间，则表示连续随机变量。概率密度函数 与随机变量相关的概率可以用称为概率密度函数或概率质量函数的公式来描述。我们使用符号 f(x) 表示概率密度函数。
使用离子...
电掺杂的半导体聚合物中的柜台与电子载体之间的相互作用对于电荷载体，电子电导率和热稳定性的定位至关重要。在半导体聚合物中引入dianions会导致双重掺杂，其中有两个电荷载体。双重兴奋剂可最大程度地减少结构畸变，但会改变载体和反面之间的静电相互作用。用鳄鱼酯木体的聚合物离子液体（PIL）用于研究抗衡离子在P型半导体聚合物中的作用。pils阻止了离子交换过程中阳离子扩散到半导体聚合物中。氧化还原活性的鳄鱼酯木体经历离子交换，并取决于其电离能量。crococonate dianions可以减少聚噻吩的聚掺杂膜，但与较低电离能的聚噻吩和四乙二醇侧链P（G 4 2T-T）进行离子交换。Crococonate Dianion在P（G 4 2T-T）中保持结晶顺序，并导致电导率的激活能低于PF 6
Microsoft Word - UPenn CJP (2022) - 从巴尔的摩的群体暴力减少战略 vFINAL 分析犯罪转移
情境犯罪预防工作（例如重点警务计划）没有解决犯罪的根本原因，因此经常被批评为无效，因为人们认为这些工作只是将犯罪和罪犯转移到其他地方。1 这种效应被称为犯罪转移，可能表现为多种形式，包括：空间转移（将犯罪转移到其他地点）；时间转移（转移到其他时间）；目标转移（转移到较软或较不戒备的目标）；作案手法转移（转移到其他策略）；犯罪转移（转移到其他类型的犯罪）；以及犯罪者转移（转移到其他/新罪犯）。2 然而，对一般犯罪预防计划以及警察主导的犯罪减少工作进行严格评估的系统审查发现，转移通常不会发生。3 而且，即使发生，转移的范围也是有限的（即永远不会“一对一”）。转移的反面——犯罪控制效益的扩散，即预防行动未直接针对的地点的犯罪意外减少——似乎是犯罪预防和重点警务更有可能的结果。尤其是，对有针对性的威慑评估的系统审查发现，几乎没有证据表明这些计划的实施导致了位移，而有一些扩散效应。4
万能药还是非故意的非人化？
人工智能 (AI) 的应用能够极大地优化我们的生活，而且很明显，随着时间的推移，这种优化只会越来越明显。从很多方面来看，这都是非常有前景的，但人工智能在我们社会中的表现形式也引发了许多关于非人性化的担忧。人们通常认识到，人工智能系统会隐性地发挥社会权力关系——无论是有意还是无意，就像偏见的情况一样——因此，只要我们改进模型，发现这种隐藏的故意压迫领域，危险就会消失。然而，这些观点忽略了这样一种可能性，即正是因为人工智能能够完美地实现有利的目标，才可能产生有害的后果。这个不良副作用的问题，与我们为人工智能设定的目标完全无关，是通过“非故意非人性化”的概念来探讨的。为了阐明这一现象，本文分为两部分。第一部分将确定天真的人工智能使用如何成为这一问题的典型案例。在第二部分中，我们将论证这些问题以双重方式出现；人工智能不仅有可能对“使用者”造成伤害，而且也有可能对用户造成伤害。有了这个概念模型，我们才有可能意识到我们接受人工智能解决方案的反面。
聚焦：量子殖民地
量子力学这个词组会让非专家看得眼花缭乱，因此量子传感、量子加密——任何量子的东西——都很难掌握。以量子计算为例，它也许是量子承诺的圣杯。我们大多数人都能理解传统计算机中一个比特要么开要么关——二进制代码语言中的 1 或 0。我们明白这一点。但同时出现 1 和 0 显然不那么直观。这就是量子比特的领域，量子比特的能力使量子计算成为如此强大的承诺。量子比特的工作类似于普通比特，但具有明显的量子优势。量子比特和所有其他利用的量子功能尤其依赖于两个重要且密切相关的量子现象——叠加和纠缠。在考虑叠加时，想象一枚抛出的硬币在空中翻转会有所帮助，它还不是“正面”或“反面”，而是处于两种可能性均等的状态。同样，叠加的量子粒子，无论是单个光子还是电子等亚原子实体，都具有同时成为两种不同可能性的反直觉能力。纠缠是指两个量子物体之间的关系，即使它在另一边，也可以测量其中一个物体的属性