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FPGA上的快速傅立叶变换的平行管道硬件加速度
快速傅立叶变换（FFT）广泛用于数字信号处理应用中，尤其是用于使用CNN实时对象检测的卷积操作。本文提出了用于在FPGA上实现的Radix-2 FFT计算的有效的硬件档案，采用了蝴蝶单元的多个平行和管道阶段。所提出的架构利用块RAM存储输入和Twiddle因子值来计算转换。在Zync Ultrascale FPGA上合成了所提出的体系结构的硬件，并使用诸如关键路径延迟，吞吐量，设备利用率和功耗等参数评估其性能。发现在FFTOPS中测量的8点FFT所提出的平行管道结构的性能比非二叠体的AR插条高67％。性能比较与最新的并行管道管道方法证实了所提出的FFT体系结构达到的加速度。在论文中还介绍了拟议的硬件与与Vivado Design套件捆绑在一起的FFT IP核心的合成版本的全面比较。
b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
解锁AI和Genai变换的价值潜力
•genai有可能与大型基于语言模型的代理（思考：智能机器人）自主参与工具和利益相关者的生态系统中的自主参与的潜力，以在给定领域中实现活动（例如，外来计划）•采购计划•来自提高此类自主性促进的速度，使得跨越多个加工的速度，以实现速度，以实现速度，以促进该工具的速度，从而促进多个加工的链接，从而促进促进纽带，以实现多种措施，以实现多种措施，从而促进多个步骤，以实现多种措施，从而促进该过程，以实现多个步骤。实施将使无缝的Genai集成与现有系统，以通过管理内部信息流来改善用户体验。genai启用了一个枢纽模型，充当将工作重定向到其他AI模型的窗口•Genai驱动的自动化将加强供应链与其他团队（例如销售，客户服务，创新）以及外部合作伙伴以及外部合作伙伴（例如，与供应商和供应商的共同计划/自动同步）
捉迷藏和buff变换的不可分割性
摘要。由于Cremers等人，Buff转换。（S＆P'21），是数字签名方案的通用转换，目的是获得超出义务的额外安全保证：独家所有权，消息结合的签名和不可辨认性。非可分离性（本质上挑战了对手重新签署一个未知的信息，它仅获得了signalth的信息），这是一个微妙的问题，就像最近的Don等人一样。（加密24）表明，最初的定义基本上是无法实现的。特别是，它不是通过buff变换来实现的。这导致引入了新的，削弱的非可分辨率，这些版本（可能是）可实现的。，结果表明，Buff变换的盐变体确实达到了一些弱化的可分离性。但是，盐需要额外的随机性，并且会导致稍大的特征。原始的Buff转换是否也实现了一些有意义的非可分辨率概念，这是一个自然的开放问题。在这项工作中，我们肯定地回答了这个问题。我们表明，面对已知的不可能结果，Buff转换满足了人们所希望的（几乎）最强的不可分辨率的概念。我们的结果涵盖了统计和计算情况，以及经典和量子设置。我们分析的核心是一个新的安全性游戏，用于我们称之为捉迷藏的随机门。乍看之下似乎是无辜的，但严格的分析却令人惊讶地具有挑战性。
对计算机中傅立叶变换的系统评价...
II。 傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。 傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。 图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。 图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。 使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。 为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。 图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。 噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。 通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。 当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。 逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。 [7]II。傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。[7]
使用高效近似量子傅里叶变换的 Shor 算法...
1.引言 A.背景 对Shor算法[1]的评估非常重要。Shor算法是一种解决整数分解和离散对数问题的方法，这些问题在经典计算机中需要亚指数时间[2]。这些问题是当前公钥密码体制安全性的基本问题，包括RSA密码体制[3]和椭圆曲线密码体制[4]，[5]。目前，量子计算机的规模对于破解这两个公钥密码体制[6]，[7]，[8]，[9]，[10]，[11]来说是相当小的。然而，量子计算机的规模正在增加[12]，估计Shor算法破解这两个公钥密码体制的时间非常重要。为了估计Shor算法破解当前公钥密码体制的时间，对Shor算法的精确评估非常重要。本文讨论单台量子计算机上的 Shor 算法。如果有两台以上的计算机，最近提出的分布式 Shor 算法 [13] 将降低计算成本。我们的结果将能够与该结果相结合，本文考虑单台量子计算机。本文重点讨论 Shor 算法对 n 位合数 N 进行因式分解。
基于卷积层的Hadamard变换的混合量子古典方法
在本文中，我们提出了一种新型的Hadamard Trans-form-基于基于量子量子量子计算的神经网络层。它在Hadamard变换域中实现了常规卷积层。这个想法基于HT卷积定理，该定理指出，两个向量之间的二元卷积等于其HT表示的元素乘法。计算HT仅仅是在每个量子位上应用于每个量子的应用，因此我们提出的层的HT计算可以在量子计算机上实现。与常规Conv2D层相比，所提出的HT- perceptron层在计算上更有效。与CNN相比具有相同数量的可训练参数和99.26％的测试准确性，我们的HT网络达到99.31％的测试效果，而MNIST数据集中降低了57.1％的MAC；在我们的ImagEnet-1K实验中，我们的基于HT的RESNET-50超过了基线RESNET-50的准确性，使用少11.5％的参数，而MAC少12.6％。
基于分割技术和小波变换的脑肿瘤分类
本文旨在提供使用磁共振图像 (MRI) 对脑肿瘤进行分割和分类的更好方法。在本文中，小波特征是通过使用连续小波变换 (2D-CWT) 将概率密度函数 (PDF) 转换为频谱图图像而形成的，这是一种简单的特征提取方法，而特征提取方法 (PDF 和 2D-CWT) 正在提高性能。此外，为了提高分割性能，使用形态学操作分割图像并使用卷积神经网络 (CNN) 作为分类器。在 BraTS2019 数据集上，该方法的性能是根据 F1 分数和肿瘤区域分割准确度来评估的。这取得了最好的结果，准确度和 F1 分数分别为 97.37% 和 97.43%。
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'