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微意识状态患者的统计学习
摘要：在聆听未知语言时，听者可以学习音节之间的转换概率，并将经常同时出现的音节分组为一个整体。这种统计学习能力已被证明适用于学前婴儿和成人，即使在被动聆听时也是如此。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 研究了统计学习是否发生在最低意识状态 (MCS) 患者和从最低意识状态 (EMCS) 中恢复的患者中。我们向参与者展示了一个等时音节序列，这些音节由 2 个单词的真实短语或 2 个单词的人工短语组成，这些短语由单词之间的转换概率定义。试验间相位一致性 (ITPC) 分析显示，与健康个体相比，EMCS 患者的短语速率 EEG 反应较弱，MCS 患者的减弱更为严重。尽管较弱，但 MCS 患者的短语速率反应或其谐波仍然具有统计学意义，这表明 MCS 患者的统计学习能力得以保留。意识水平下降时，词频反应也会减弱。然而，在阿尔法和贝塔波段，MCS 患者的词频反应谐波比 EMCS 患者更明显。结合之前的研究，目前的结果表明 MCS 患者保留了残余学习能力，这可能被用来诱导神经可塑性，并且不同的频带与意识水平存在不同的关系。关键词：统计学习、意识障碍、刺激锁定活动
PhysRevA.108.042621.pdf
量子密码学 [1] 是最古老的量子技术之一，已成为应对量子计算机挑战的突出候选技术 [2]。尤其是量子密钥分发 (QKD)，其最终目标是使远距离用户能够共享一个密钥，该密钥必须无法被窃听者获知，从而提供高度安全的加密。QKD 系统面临的关键挑战包括通信系统中的信道损耗和噪声水平。这是影响 QKD 性能及其实现的两个主要障碍，尤其是在长距离传输中 [3]。直到最近，光纤一直是研究和实验大多数 QKD 协议的主要平台。但它们的长距离安全距离有限，主要是由于光纤链路的透射率呈指数衰减。通常，有两种解决方案可以克服这一限制：使用量子中继器 [4-10] 或使用自由空间和卫星链路 [11-17]。目前，基于陆地光纤的量子通信系统的覆盖范围仅限于几百公里 [18]，而我们似乎即将建立全球量子通信网络，即量子互联网 [19, 20]。因此，最近的研究对星载 QKD 和空间量子通信产生了浓厚兴趣 [17]，旨在了解自由空间高空平台站 (HAPS) 系统和卫星链路如何帮助解决当前的距离限制，同时保证量子安全。人们已经采取了重要措施，特别是在单向空间量子通信的限制和安全性方面 [21-25]，其中
学校战略计划 2024-2028
意图、理由和重点在 Yarrambat 小学，我们将关注 8 个宏观理念：1. 合作 - 我们将教会孩子们能够独立工作或在任何规模的小组中工作2. 自我调节 - 我们将教会孩子们做出坚定的决定并发展他们的情商3. 创新 - 我们将教会孩子们了解他们的个人技能以及如何使用这些技能来解决问题4. 智慧 - 我们将努力让我们的孩子尽可能聪明，并能够在现实世界中工作5. 熟练的沟通 - 我们将教会孩子们能够与其他人交谈，成为一个积极的倾听者并表达你的观点6. 技术能力 - 孩子们将能够利用技术为你带来优势，但不能依赖它7. 领导力 - 我们将教会孩子们以各种方式领导他人的能力8. 感恩和感激 - 我们将与让孩子珍惜自己拥有的而不是自己没有的 上述几点对我们很重要，因为它们将推动学校在本战略计划期间的关注重点。我们已经为这些概念奠定了基础。2024-2028 战略计划将在未来 4 年内进一步发展这些概念。我们已经有了很强的教学重点和完善的领导力计划。我们希望进一步将学生的声音发展为学生的自主权，通过让学生了解他们的学习方式，了解他们的个人优势，并利用这些知识进一步推动他们自己的学习。这将是本战略计划的初步重点，我们还希望加强教师的知识和实践，以激活全校的学习者自主权和学生的声音。
论量子随机预言机密钥协议的不可能性
在一个现在被称为“Merkle 谜题”的课程项目中，Merkle [Mer74] 使用理想哈希函数提出了第一个双方之间非平凡的密钥协商协议。可以在随机预言模型 (ROM) 中对该协议进行形式化分析，以证明 Alice 和 Bob 可以向随机预言 h 提出 d 次查询并就密钥达成一致，而窃听者 Eve 可以看到交换的消息 t，需要对 h 进行 Ω(d2) 次查询才能找到密钥。不久之后，开创性的作品 [DH76、RSA78] 展示了如何依靠数论假设实现超多项式安全的密钥协商协议。相比之下，Merkle 的协议仅提供多项式安全性。然而，经过多年的研究和新开发的公钥加密和密钥协商候选构造（有关此类工作请参阅综述 [ Bar17 ]），Merkle 协议具有质量优势：它仅依赖于理想化的对称原语，即没有任何结构的随机函数。事实上，将公钥加密或密钥协商基于对称密钥原语仍然是密码学中最基本的悬而未决的问题之一。Merkle 协议引出了以下自然问题（[ IR89 ] 也将其归功于 Merkle）。ROM 中是否存在任何具有更大安全性 ω ( d 2 ) 的 d 查询密钥协商协议，或者 O ( d 2 ) 界限是否最佳？1
硕士论文主题在安全，超可信，低...
随着量子计算机的出现，PLS仅利用传输方的物理层的资源，并提供了理论上的信息，因此已被认为是一种有吸引力的技术，用于保护B5G/6G无线通信系统中的机密数据。此类通信系统使用信息理论方法来保证无条件的数据安全性，即，它们在不限制计算资源的情况下安全地抵抗对手。PLS上的先前作品主要基于非构建性随机编码参数，以建立理论结果。这样的结果表明，可以找到传输最高量的安全信息的编码方案。仍然，这种非构造方法的实际实用性很少。在现实世界应用中，实用的物理层安全性构建值得更多的关注。不幸的是，现有的PLS编码解决方案无法满足短包通信的严格延迟和可靠性要求，因为PLS上的大多数先前的工作仅在可以使用任意大型编码块长度的情况下为安全通信方案提供了不切实际的解决方案。我们目前有兴趣使用信息理论和编码技术开发实用有效的信息在理论上安全可靠的通信方案，以防止窃听攻击。我们旨在设计有限的长度和晶格代码的安全编码方案，以确保授权各方之间的超级可靠和低延迟通信，同时阻止对抗性窃听者学习传播消息。
![arxiv：2106.09655v1 [Quant-ph] 2021年6月17日](/simg/d\d060758f07249d1501a47f27aebd0a7f189f4124.webp)
arxiv：2106.09655v1 [Quant-ph] 2021年6月17日
不能复制量子信息是量子信息理论与经典信息理论之间最明显的差异之一。这一事实是在现代量子信息理论[WZ82]的早期发现的，这是由Quanm-tum通信的角度进行的无关，同时是加密协议的基石：不可敲打的不可能阻止恶意的窃听者拦截消息并复制消息而不会扰乱原始原始原始。仅适用于完全可区分的量子状态的家庭，才能自然地问一个人是否可以通过要求给定品质的大约克隆来放松这一非常严格的要求。这是通用不对称量子克隆的主题，这是当前论文的主题。在过去的三十年中，量子克隆问题引起了很多关注。从早期的通用量子克隆（BH96]的开创性工作开始，许多作者研究了不同的克隆场景（对称与非对称，Qubit，Qubit vs. qudit等）[CER98，WER98，WER98，KW99，KW99，CER00，FFC05]。Two series of papers are concerned with the most general, asymmetric, 1 → N quantum cloning problem: one from Kay and collaborators [ KRK12 , Kay14 , Kay16 ], and another one using techniques from group representation theory, by ´ Cwikli´nski, Horodecki, Mozrzymas, and Studzi´nski [ ´ CHS12 , SHM13 , S ‘chm14]。对我们来说重要的是，Hashagen在[Has17]中研究了1→2个普遍的不对称案例，重点是优点的不同数字；这项工作中使用的技术基于Eggeling和Werner [EW01]和Vollbrecht和Werner [VW01]的先前结果，涉及对称状态的可分离性。
分析NS-3模块QKDNETSIM，以模拟QKD网络
量子技术近年来已经取得了重大进步Cao等。（2022）; Illiano等。（2022）;辛格等。（2021）。量子计算机的计算能力的增加正在危害用于在用户之间分配密钥的加密算法，包括像HTTPS一样广泛的协议。尽管如此，量子技术还提供了这些算法的替代方法：量子密钥分布（QKD）协议允许两个节点通过量子通道在键上达成一致，以至于窃听者无法在未检测到键的情况下获得窃听器获得键。然后可以使用此密钥来加密两个节点之间的通信。由于所需材料的高成本和技术缺乏成熟，目前实施的QKD网络的数量非常小。因此，研究人员必须采用模仿量子网络行为的模拟器。根据研究范围Aji等人的范围有多种选择。（2021）：一些模拟器专注于表示量子通道的物理层，而另一些模拟器则允许用户定义整个网络，在该网络之间可以在其中进行节点之间执行QKD。为Python编写的模拟器“ Qunetsim”和“ NetSquid”是最受欢迎的选择。网络模拟器NS-3由于其细节水平和自定义功能，因此在科学和教育社区中广泛使用。存在针对NS-3实现的模块，用于量子网络的仿真，名为qkdnetsim Mehic等。这个级别的（2017年），是由奥斯特拉瓦技术大学的研究人员开发的。qkdnetsim比其他模拟器的优点来自NS-3的粒度：此模拟器允许每个组件的深度配置，并且通过模拟网络发送的数据包已充分定义，包括所有涉及所有协议的标题。
单次脑电图解码揭示了驱动快速语音分类决策的功能性大脑连接的独特状态
摘要 目的。分类感知 (CP) 是语音感知的固有属性。听众对语音识别的感知反应时间 (RT) 对个体差异高度敏感。虽然已经从大脑区域对行为的贡献角度对 CP 的神经相关性进行了深入研究，但表示听众对语音分类的速度 (RT) 的个体差异的功能连接模式尚不清楚。在本研究中，我们介绍了一种新方法来解决这些问题。方法。我们对 EEG 采用了几种计算方法，包括图挖掘、机器学习（即支持向量机）和稳定性选择，以研究预测听众行为决策速度的独特大脑状态（功能性神经连接）。主要结果。我们推断：(i) 听者的感知速度与其大脑连接组的动态变化直接相关，(ii) 全局网络的协同性和效率区分了快速、中速和慢速 RT，(iii) 对于较慢的 RT，加速决策背后的功能网络的负协同性增加（即变为不协同），(iv) 较慢的分类语音决策导致神经资源的过度使用和 CP 回路内更异常的信息流，(v) 反应较慢的人倾向于过度（或不恰当地）使用功能性大脑网络，而反应较快的人（全局效率较低）使用相同的神经通路但组织更受限制。意义。研究结果表明，神经分类器 (SVM) 加上稳定性选择可以正确地从功能连接中对行为 RT 进行分类，准确率超过 92%（AUC = 0.9）。我们的结果证实了以前的研究，通过使用完全数据驱动的方法支持 CP 中相似的颞叶（STG）、顶叶、运动和前额叶区域的参与。
使用嵌入在零差探测器中的可调光学滤波器抵消连续变量量子密钥分发中的饱和攻击
量子密钥分发 (QKD) 允许两个合法实体 Alice 和 Bob 共享一组密钥，但可能会被窃听者 Eve 操纵 [1–5]。目前，离散变量 (DV) QKD 已经得到发展，但它在源准备、检测成本和密钥速率方面仍然面临挑战 [6,7]。连续变量 (CV) QKD 是实现 QKD 的另一种方法 [8–13]。它具有实现方便的优势，因为它可以使用多种源，如相干态 [14] 和压缩态 [15]。尽管如此，CVQKD 也面临着实际安全性的威胁 [16–18]，原因是设备不完善、技术缺陷和操作不完善 [10,19,20]。例如，Eve 可以通过控制波长相关分束器 (BS) 的透射率来执行波长攻击 [21-23]。校准攻击可以通过修改本振 (LO) 脉冲的形状来实施 [24]。因此，已经提出了多种对策来抵消 LO 校准攻击和波长攻击的影响 [25-27]。在 CVQKD 的实际实现中，相干探测器变得脆弱。目前，在窃听零差探测器中的不完美电子时已经执行了饱和攻击 [2, 28]。它可以用于攻击系统的实际设备，因此它唤醒了实际的安全性，因为相干探测器具有有限线性域，可以通过移动接收到的正交的平均值将其驱动到外部（如果没有被监控）。此外，Eve 可以执行异差检测来测量截获的正交 X 和 P，从而为伪造相干态做准备 [28, 29]。为了抵消这种攻击，我们可以在同差探测器中采用嵌入式可调光滤波器 (AOF)，用于实时补偿强接收光功率导致的潜在饱和。基于检测响应的反馈，可以使用支持 AOF 的检测来抵消这种饱和攻击，这是雪崩光电二极管 (APD) 的实际增益调整。
830 公里光纤上的双场量子密钥分配
量子密钥分发 (QKD) 是基于物理学基本定律分发秘密比特的技术，它能够实现信息论安全通信，而不受潜在窃听者无限计算能力的影响 1 。在过去的三十年中，QKD 引起了广泛关注，并且已经发展成熟，可以在光纤网络上进行实际部署 2、3 。然而，信道损耗阻碍了 QKD 的广泛应用，从而限制了密钥速率和 QKD 范围的提高 4 – 7 。在 QKD 系统中，作为量子密钥载体的光子是在单光子级别准备的，大部分会被传输信道散射和吸收。然而，它们无法被放大，因此接收方检测到它们的概率非常低。对于从发射机到接收机的直接光纤链路，密钥速率随着传输距离的增加呈指数下降，并且不能超过基本速率-距离极限 O（η），其中 η 表示链路的透射率 8、9。双场 (TF) QKD 建立了一个有前途的速率-距离关系 O（√η），从而无需量子中继器即可克服这一限制，并且即使在长距离上也能实现相当大的密钥速率 10。人们做出了巨大努力来发展其理论 11 – 28 并通过实验展示其独特的优势 29 – 39。参考文献 11 和 12 首先证明了 TF-QKD 的普遍安全性，然后基于参考文献 11 在 502 公里超低损耗 (ULL) 光纤上实现了实验 33。通过消除代码模式中的全局相位随机化和相位后选择，提出了另一种称为无相位后选择 (NPP) TF-QKD 的变体 14 – 16，并在多个实验 30、32、35 中进行了演示。由于代码模式中的所有检测事件都用于密钥生成，因此 NPP TF-QKD 可以实现相对较高的密钥速率，例如，在 300 公里光纤上实现 2 kbps 的渐近密钥速率 30。同时，