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基于忆阻器的可靠安全混沌通信，可抵御窃听者和不受信任的代工厂
混沌是一种确定性现象，在特定条件下，状态向量的轨迹变得周期性且对初始条件极为敏感，发生在非线性动态系统中。虽然传统的基于电阻的混沌通信主要关注网络上信息的安全传输，但由于外包制造，收发器本身可能会受到损害。随着资源受限的植入式和可穿戴设备中无线传感器的增长，如果传输的信息可靠且发射机设备安全，混沌通信可能是一个不错的选择。我们相信，作为第四个基本两端电路元件的忆阻器可以缩小可靠通信和安全制造之间的差距，因为它的电阻可以由设计人员而不是代工厂编程和保存。因此，在本文中，我们提出了一种基于忆阻器的蔡氏混沌收发器，它在存在窃听者的情况下都是可靠的，并且在不受信任的代工厂面前是安全的。具体来说，我们考虑相同忆阻器值下的发射器和接收器对，以显示
ELEC-C9420 量子技术简介，22 年秋季期中考试 2，模型解决方案
无克隆定理指出，不存在复制量子比特通用量子态的算法。（1p）量子密钥分发 (QKD) 建议使用量子信道在发送者和接收者之间交换私有加密密钥。（1p）由于窃听者在执行测量时会被发送者和接收者检测到，因此如果发送者发射单个光子，BB84 是无条件安全的。但是，如果发送者发射多个光子，窃听者理论上可以使用光子数分裂攻击来获取有关比特值的完整信息，而不会导致任何比特错误。请记住，多光子发射事件可以看作是窃听者可以创建 Alice 发射的单光子的几个副本的场景。由于无克隆定理严格禁止克隆，因此 QKD 的安全性受到保护。（1p）
量子密钥分发协议概述及实验实现
量子密钥分发 (QKD) 是一种利用量子态（例如单个或纠缠光子）的特性来分发用于加密和解密的安全密钥的方法。QKD 协议是一种算法，它允许双方生成并安全地共享一次性加密的安全密钥，因为它能够检测到窃听者的存在。在本报告中，我们探讨了几种 QKD 协议，包括 BB84 和 E91 协议，以及 QKD 的几种实验实施的结果。在 BB84 协议中，可以通过找到统计上显著数量的不正确量子比特来检测窃听者，这些不正确的量子比特在发送时以相同的基础进行测量，这意味着光子在接收之前是在错误的基础上测量的，或者光子是在错误的基础上测量然后重新发送的。在 E91 协议中，可以通过发现纠缠对中测量的光子未达到最大纠缠度来检测窃听者。然后，剩余的量子比特形成安全密钥。QKD 已在地面和卫星上进行了多次实验演示。
从猜测角度评估量子密钥分发的安全性
摘要 量子密钥分发可以提供信息论安全的密钥。实际应用中，窃听者可能会攻击传输的量子态，从而将一些信息泄露给生成的密钥。最终密钥的安全性取决于窃听者猜测密钥的难易程度。猜测概率受实际生成的量子态与理想量子态之间的迹距离所约束，因此可以用来估计量子密钥分发的安全性。利用迹距离ε和密钥长度n，我们证明了在某些特殊情况下猜测概率可达到上限ε + 2 − n。我们证明了不同的攻击策略会给出不同数量的猜测，有时甚至是完全颠覆性的差异，以得到最终密钥。我们的结果表明，应谨慎选择适当的安全参数ε以保证生成密钥的安全性。
媒体和非媒体专业人员之间的初级运动皮层的β波段差异在观看电影中的运动动作
看着一个人进行活动会对观众产生影响。实际上，电影界取决于观众，着眼于从事各种叙事活动的角色。从以前的作品中，我们知道媒体和非媒体专业人士对视听者的剪裁对不同的视听者的看法。媒体专业人士的眼光率较低，额叶和中央皮质区域的活动较低，并且在观看视听剪切时的功能性大脑连接性更高。在这里，我们旨在确定媒体和非媒体专业人员认为没有正式中断（例如削减）的视听者。此外，我们想知道电影中字符的运动动作将如何影响两组观察者的大脑活动。，我们在一部单拍电影中展示了一个叙事，其中有24张运动动作，没有削减40名参与者。我们记录了参与者的脑电图（EEG）活性，并分析了与24个运动动作相对应的时期（24个动作×40个参与者= 960个潜在试验）。根据收集的结果，我们观察到左主运动皮层的脑电图活性差异。对记录的脑电图痕迹的光谱分析表明，运动活动开始后两组之间的β条带存在显着差异，而在alpha频段中未发现这种差异。我们得出的结论是，媒体专业知识与左主运动皮层的脑电图活动中确定的β频段以及视频中运动动作的观察有关。
基于脑电信号的音乐情感识别与分析
音乐在人类生活中扮演着重要的角色，可以作为一种表达方式来唤起人类的情感。音乐的多样性使得听者对音乐的体验也呈现出多样性。不同的音乐可以诱发不同的情绪，而同一主题也可以产生与听者当前心理状态相关的其他感受。音乐情感识别（MER）最近引起了学术界和工业界的广泛关注。随着脑科学的发展，MER 已被广泛应用于推荐系统、自动作曲、心理治疗和音乐可视化等不同领域。特别是随着人工智能的快速发展，基于深度学习的音乐情感识别逐渐成为主流。此外，脑电图（EEG）使外部设备无需手术即可感知大脑中的神经生理信号。这种非侵入性脑机信号已被用来探索情绪。本文综述了脑电音乐情感分析，重点介绍了音乐情感分析方法的分析过程，例如数据处理、情感模型和特征提取。然后，提出了基于脑电图的音乐情感识别的挑战性问题和发展趋势。最后对全文进行总结。
SC1319 量子计算：简介
步骤 5 基础协调。Alice 和 Bob 通过经典信道进行通信，以识别使用相同基础生成和测量的那些量子比特。此步骤的结果是 S，即构成私钥的一组比特。步骤 6 检测 Eve。Alice 和 Bob 从 S 中获取一些比特，以确定量子线路上是否有窃听者。
揭开量子密钥分发 (QKD) 的神秘面纱
QKD 是一种可证明安全的通信机制，它利用量子力学的特性在双方之间共享随机生成的对称加密密钥。随机密钥只有端点方知道，第三方窃听者无法截取。这与传统的公钥加密不同，后者依赖于某些数学函数的计算难度。随着量子计算的出现，这些函数可以更快地逆转用于生成密钥的函数。
实施-战略-2021-24.pdf
2. 倾听者——这样所有孩子都知道，他们可以向某人求助，以确保他们的需求得到倾听。儿童事务专员花时间陪伴孩子，无论他们住在哪里、玩耍在哪里或学习在哪里，以更好地了解他们的经历。通过好奇地了解他们的担忧，她可以确保孩子们的声音得到倾听。这种真诚的关心将确保孩子们感到被倾听，他们的优先事项不会被忽视，并成为改变的催化剂。
生成式人工智能对编程学生的影响
生成式人工智能 (GenAI) 工具与编程教育的结合正在重塑教学方法和学生体验。我们的研究调查了 GenAI 对商学院学生编程信心和挫折感水平的影响，重点关注这些工具与 VARK 模型定义的不同学习风格（极简学习者、倾听者、先见者、综合学习者）以及 GenAI 使用情况（初学者、中级用户、学生专家和 GenAI 专家）之间的相互作用。使用来自研究生编程课程的 48 名学生的调查数据，我们评估了这些学习风格和 GenAI 使用情况如何影响学生在学习编程时的信心和挫折感。我们使用 Python 进行的分析表明，通常更喜欢视觉和动觉模式的先见者、综合学习者以及中级用户和学生专家的信心有所增加。相比之下，倾听者、初学者和初学者遭遇了更高的挫折感。本研究强调需要制定量身定制的教育策略，将 GenAI 工具集成与特定的学习风格和以前的 GenAI 经验相结合，从而提高学习成果并最大限度地减少学生在编程中的挫败感。关键词：学习风格、GenAI 工具、编程、信息技术、研究生