XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System复杂度
NIST 关于阈值和隐私增强加密的项目
图注：BC = 块密码。CC = 电路复杂度。Crypto = 密码术。DS = 数字签名。EC = 椭圆曲线。FIPS = 联邦信息处理标准。IR = 内部或机构间（分别表示公共 NIST 报告是在 NIST 内部或在机构间合作中开发的。IRB = 可互操作随机信标。KM = 密钥管理。MPTC = 多方门限加密。LWC = 轻量加密。PEC = 隐私增强加密。PQC = 后量子加密。RNG = 随机数生成。 SP 800 = 计算机安全特别出版物。
基于 Fisher-... 的量子图像加密算法
量子计算的并行计算能力和量子比特的特殊性质为图像处理任务提供了有效的解决方案。本文提出了一种基于Fisher-Yates算法和Logistic映射的量子图像加密算法。首先利用Fisher-Yates算法生成三个密钥序列，其中一个密钥序列用于对图像的坐标量子比特进行编码。利用另外两个密钥和预设规则，基于编码后的坐标量子比特设计量子坐标置乱操作，对明文图像的空间信息进行有效的置乱。接下来，生成另一组密钥序列，其中一个密钥序列用于对图像的颜色量子比特进行编码。利用另外两个密钥序列和不同的规则，设计了一种基于编码颜色量子比特的量子比特平面置乱操作，成功对图像的颜色信息进行了置乱。最后基于Logistic映射生成量子密钥图像，并基于Fisher-Yates算法对密钥图像进行置乱，以提高密钥复杂度。将原图像与置乱后的密钥图像进行异或运算，得到最终的密文图像。给出了该方案的完整量子电路图。实验结果和安全分析证明了该方案的有效性，该方案提供了很大的密钥空间，计算复杂度仅为O(n)。
2023 6年级英语艺术发布问题
为了最终确定文本是否处于年级级别，因此适用于3 - 8年级评估，纽约州使用了两步的审查过程，这是行业最佳实践。首先，所有前瞻性段落都使用三种文本复杂度度量进行定量文本复杂性分析。如果三个措施中至少有两个表明该段落是适合级别的，则该段落将移至第二步，这是使用文本复杂性标题的定性审查。仅通过三种复杂性定量度量中的至少两个确定的段落，并通过定性衡量复杂性确定适合于考试。
WHSQ 优先计划 2024-2030
SHSS 在管理 WHS 的高调、高流行、高复杂度或高风险危害方面发挥着关键作用。这是通过提供针对复杂危害、健康、安全和福祉的专家建议、监督、审计或检查，通过循证实践和基于系统的方法解决当前和新出现的问题来实现的。SHSS 监督、领导、支持实施并协助确保运营人员完全具备在复杂环境中满足法定要求的能力。TWP 依靠 SHSS 提供专业技术投入，为政策和立法的制定和实施提供信息。
![arXiv:2212.11338v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\efd02522df234e012654bd966ec8f49dd66e15d5.png)
arXiv:2212.11338v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 4 日
量子信息的扰乱是随机化和基准测试协议、量子混沌的起源和黑洞物理学的根源，也是量子信息的一个重要特征。只要完全了解扰乱器，就可以解密这些信息 [arXiv:1710.03363.]。我们表明，即使事先不了解扰乱器，也可以通过一种学习算法来检索扰乱的信息，该算法可以构建一个高效的解码器。值得注意的是，解码器是经典的，因为它可以在经典计算机上有效地表示为 Clifford 算子。令人惊讶的是，只要没有成熟的量子混沌，经典解码器就可以保真地检索所有由无法在经典计算机上有效模拟的随机幺正所扰乱的信息。这一结果表明，人们可以以经典形式了解量子幺正的显著特性，并为量子混沌的含义提供了新的见解。此外，我们还获得了有关 t 掺杂 Clifford 电路（即包含 t 个非 Clifford 门的 Clifford 电路）的代数结构、它们的门复杂度和可学习性的结果，这些都是我们独立关注的。具体而言，我们表明 at 掺杂 Clifford 电路 U t 可以分解为两个 Clifford 电路 U 0 、 U ′ 0 ，它们之间夹着一个局部幺正算子 ut ，即 U t = U 0 ut U ′ 0 。局部幺正算子 ut 包含 t 个非 Clifford 门，对最多 t 个量子比特进行非平凡作用。作为简单的推论，t 掺杂 Clifford 电路 U t 的门复杂度为 O(n2+t3)，并且它允许使用 poly(n,2t) 资源进行高效的过程层析成像。
量子重叠断层扫描的实验演示
近年来，随着人们对量子信息处理研究的兴趣和努力[1,2]，在构建和控制大规模量子系统方面取得了令人瞩目的进展，一系列物理系统包括但不限于超导电路[3-5]、线性光学[6,7]、离子阱[8,9]和超冷原子[10]。虽然创建和操作一个拥有大约 100 个甚至 1000 个量子比特的大规模系统已经现实[11,12]，但如何测量这样的多体态并证明系统中任意两部分之间的相关性仍然是一个问题。由于量子比特的量子特性，量子比特所携带的信息不能通过一次测量读出[13]。相反，需要对一个量子态用多组基进行多次测量，才能重建表示该状态的密度矩阵[14]。随着系统中量子比特数量的增加，所需测量的数量呈指数增长 [15]，导致不可接受的时间复杂度，这可能会破坏即使是中等规模的系统稳定性。事实上，对于只有 10 个量子比特的系统，全状态断层扫描 (FST) 已经相当困难 [16]。在这一挑战的推动下，人们提出了各种协议来降低时间复杂度。一些协议为具有特殊结构的某些量子态提供了优势 [17]。一些协议可以更高效地估计未知状态，但它们需要量子非破坏性测量，而这在当今的实验中仍然无法实现 [18]。一个更现实的想法是通过重建简化的密度矩阵来检索有限但关键的信息
心脏外科两年期报告 2022-2023
ABC 级别 亚里士多德基本复杂度级别 ABC 评分 亚里士多德基本复杂度评分 ASD 房间隔缺损 AVR 主动脉瓣置换术 AVSD 房室间隔缺损 CABG 冠状动脉搭桥术 CAVSD 完全性房室间隔缺损 CUSUM 累计总和 DCRV 双腔右心室 EACTS 欧洲心胸外科协会 ECHSA 欧洲先天性心脏外科医师协会 ECMO 体外膜氧合 eCPR 体外心肺复苏 ELSO 体外生命支持组织 EuroSCORE 欧洲心脏手术风险评估系统 HOCM 肥厚性阻塞性心肌病 IABP 主动脉内球囊泵 IMACS ISHLT 机械辅助循环支持注册中心 IPCCC 国际儿科和先天性心脏代码 ISHLT 国际心脏病学会和肺移植 IVS 完整室间隔 LAA 左心耳 LAD 左前降支 LIMA 左内乳动脉 LV 动脉瘤切除术 左心室动脉瘤切除术 LVAD 左心室辅助装置 LVEF 左心室射血分数 LVOT 左心室流出道 MVR 二尖瓣置换术 MICS 微创心脏手术 NACSA 国家成人心脏外科手术审计 NACSD 国家成人心脏外科手术数据库 NICOR 国家心血管结果研究研究所 O/E 比值观察值与预期值 PAVSD 部分房室间隔缺损 PVR 肺动脉瓣置换术 PAPVC 部分性肺静脉异常连接
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'