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量子网络峰会2025-巴黎
16.50为智能电网数据保护部署混合量子/经典通信系统，展示了Stony Brook University（SBU），Brookhaven国家实验室（BNL），Calpine Power Company（CPC）和长岛太阳能农场（LISF）之间的当前合作，均位于纽约长岛。该项目的目标是证明和验证已部署的混合量子/经典网络安全光网络，以确保发电机节点网络。
MEF2C转录因子网络调节糖尿病肾脏疾病中肾小球内皮细胞的增殖
维持健康的上皮性内皮并置需要在肾小球细胞壁ches中进行串扰。我们试图了解内皮细胞和内膜细胞从健康状况到DKD损伤的空间锚定调节和过渡。从74个人类肾样品中，借用了一种综合的多摩学方法，以鉴定肾小球毛细血管内皮（EC-GC）和肾小球细胞中的细胞壁ni，细胞损伤轨迹，细胞损伤轨迹和调节转录因子（TF）网络。数据是从单核RNA和ATAC测序以及三种正交空间转录组技术中取出的，以与组织病理学和临床试验数据相关。我们鉴定出富含增殖性内皮细胞亚型（PREC）的糖尿病性肾小球的细胞生态位（PREC）和改变的血管平滑肌细胞（VSMC）。该利基内的细胞通信维持了促血管生成信号传导，抗血管生成因子的丧失。我们确定了MEF2C，MEF2A和TRPS1的TF网络，该网络调节了SEMA6A和PLXNA2，这是一种受体配对的相对血管生成。在TF网络的计算机敲除中，从健康的EC-GC向退化（损伤）内皮表型加速了过渡，并伴随着EC-GC和PR PREC表达模式的破坏。富含pROC的肾小球具有新生血管的组织学证据。在糖尿病性肾小球中，MEF2C活性增加，结节性肾小球硬化。MEF2C，MEF2A和TRPS1 TF网络仔细平衡DKD中EC-GC的命运。SGLT2I治疗可能会恢复MEF2C活性的平衡。MEF2C的基因调节网络（GRN）在DKD患者的EC-GC中失调，但葡萄糖转运蛋白-2抑制剂（SGLT2I）治疗逆转了DKD的MEF2C GRN效应。当TF网络在DKD中“打开”或表达过表达时，EC-GC可能会发展到先进状态，而TF抑制会导致细胞死亡。
https://doi.org/10.37815/rte.v36n2.1188量子网络安全的原始文章应用于i 的通信端口的安全性
摘要量子密码学基于量子力学的原理，例如重叠和量子交织在一起，代表了改善通信安全性的重大进步。 div>诸如量子密钥（QKD）的分布之类的方法提供了一种加密，从理论上讲，它是坚不可摧的，为网络威胁提供了强有力的保护。 div>但是，量子计算的到来引入了常规加密算法（例如RSA）的挑战，并要求开发新的加密策略，包括质量后方法。 div>将量子加密集成到物联网（IoT）中有望大大提高安全水平。 div>但是，但是，必须将这些方法适应具有限制资源的设备的局限性。 div>随着量子计算的进展，其在数据和通信保护中的作用将是至关重要的，尽管这些系统的实施将面临与成本和复杂性有关的挑战。 div>在工业通信领域，选择适当协议对于自动化系统的有效集成和运行至关重要。 div>最常见的工业协议，例如AMQP，COAP，DDS，HTTP，MQTT，OPC和XMPP，在诸如通信类型，安全性，延迟，资源使用和可靠性等方面都有很大的变化。 div>每个协议都面临特定的挑战，包括与潜伏期或资源使用相关的安全漏洞和问题，这影响了其对实际时间应用程序和批评的适用性。 div>
相互作用组学现状：对分子网络产生生物学见解的评估
基因组学和蛋白质组学技术的进步推动了大型基因和蛋白质网络（“相互作用组”）的创建，以用于了解生物系统。然而，相互作用组的激增使选择用于特定应用的网络变得复杂。在这里，我们对 45 个当前的人类相互作用组进行了全面的评估，涵盖蛋白质-蛋白质相互作用以及基因调控、信号传导、共定位和遗传相互作用网络。我们的分析表明，大型复合网络（如 HumanNet、STRING 和 Fun-Coup）对识别疾病基因最有效，而较小的网络（如 DIP、Reactome 和 SIGNOR）在相互作用预测方面表现出更强的性能。我们的研究为跨不同生物应用的相互作用组提供了基准，并阐明了影响网络性能的因素。此外，我们的评估流程为未来继续评估新兴和更新的相互作用网络铺平了道路。
混合量子网络的端到端容量
未来的量子网络将是混合结构，由复杂的量子中继器架构构成，这些中继器通过描述各种物理域的量子通道相互连接；主要是光纤和自由空间链路。在这种混合设置中，必须仔细考虑网络子结构内通道质量之间的相互作用，这对于确保高速率端到端量子通信至关重要。在这项工作中，我们结合点对点自由空间通道容量和端到端量子网络容量理论的最新进展，以开发用于研究混合自由空间量子网络的关键工具。在指定大气和太空量子通道的范围之前，我们提出了一种研究任意混合量子网络容量的通用形式。然后，我们介绍了一类模块化量子网络架构，它为混合量子网络提供了一个现实且易于分析的框架。通过考虑物理驱动、高度连接的模块化结构，我们能够理想化网络性能并得出保证最佳性能的通道条件。这使我们能够揭示实现与距离无关的速率的关键特性，因此端到端容量不依赖于用户之间的物理分离。我们的分析方法阐明了未来基于卫星的全球量子互联网以及混合有线/无线城域量子网络的关键基础设施需求。
第五届后量子网络研讨会
目前尚不清楚，是否有必要在现有数据清单之外花费额外的资源，仅仅是为了识别可能导致更早的 PQC 日期的缺失数据类型 一些具有较长保护期的数据（例如，72 年的人口普查数据）可能具有基于数据保护期的不可行的 PQC 实施日期 根据较长的数据保护期分析数据类型以确定转换的紧迫性，可能不会影响转换发生时间的可行性，因为这取决于 COTS 和软件库产品的可用性
任意量子网络中分发会议密钥的一般上限
摘要：安全量子会议是指由多个可信用户生成完全相同的密钥以保密方式广播私人消息的协议。通过对 (arXiv:1601.00966) 中首次引入的技术进行修改，作者推导出任意拓扑量子网络中安全会议最大速率的单字母上限，其中用户可以在双向经典通信的帮助下执行最强大的本地操作，并且量子系统根据最有效的多径泛洪策略进行路由。更准确地说，作者限制了单消息多播协议可实现的最终速率，其中 N 个发送者分发 N 个独立密钥，并且每个密钥将与 M 个接收者共享。
偏微分方程的无监督随机量子网络
该过程的计算成本可能很高，特别是对于高维问题以及需要非结构化网格时，例如为了解释局部不规则行为。然后可以使用各种数值方法（例如有限元 (FEM)、有限差分 (FDM) 或有限体积 (FVM)）求解该离散方案。但即使是这些方法对于大型复杂问题也可能效率低下。例如，描述流体运动的 Navier-Stokes 方程的解可能需要超级计算机上数百万小时的 CPU 或 GPU 时间。另一个例子是泊松方程，它是工程学中最重要的偏微分方程之一，包括热传导、引力和电动力学。在高维环境中对其进行数值求解只能使用迭代方法，但迭代方法通常不能很好地随着维度而扩展和/或在处理边界条件或生成离散化网格时需要专业知识。神经网络 (NN) 非常适合解决此类复杂 PDE，并且已在工程和应用数学的各个领域用于复杂回归和图像到图像的转换任务。科学计算界早在 20 世纪 80 年代就已将其应用于 PDE 求解 [ 20 ]，但近年来人们对它的兴趣呈爆炸式增长，部分原因是计算技术的显著进步以及此类网络公式的改进，例如在 [ 4 , 21 , 32 ] 中详细介绍和强调过。量子计算是一种变革性的新范式，它利用了微观物理尺度上的量子现象。虽然设计难度显著增加，但量子计算机可以运行专门的算法，这些算法的扩展性比传统计算机更好，有时甚至呈指数级增长。量子计算机由量子位组成，与传统数字计算机中的位不同，量子位基于量子物理的两个关键原理存储和处理数据：量子叠加和量子纠缠。它们通常会出现特定的误差，即量子误差，这些误差与其量子比特的量子性质有关。即使目前还没有足够复杂度的量子计算机，我们也显然需要了解我们希望在其上执行哪些任务，并设计方法来减轻量子误差的影响 [ 29 ]。量子神经网络形成了一类新的机器学习网络，利用叠加和纠缠等量子力学原理，有可能处理复杂问题和 / 或高维空间。量子神经网络的建议架构包括 [ 7 , 11 , 34 ]，并表明它可能具有潜在的优势，包括更快的训练速度。对量子机器学习的初步理论研究表明，量子网络可以产生更易于训练的模型 [ 1 ]。这与使用机器学习解决 PDE 问题尤其相关，因为产生更有利损失景观的技术可以大大提高这些模型的性能 [13,18]。在目前的研究中，我们提出了一种制定量子神经网络的新方法，将一些经典的机器学习技术转化为量子设置，并在特定的 PDE（Heat、Poisson 和 HJB 方程）背景下开发复杂性分析。这提供了一个框架来展示量子神经网络作为 PDE 求解器的潜力和多功能性。本文结构如下：第 2 部分介绍 PINN 算法，并回顾经典和量子网络的基础知识。在第 3 部分中，我们介绍了一种新颖的
量子博弈论遇上量子网络
摘要 — 经典博弈论是一种强大的工具，专注于优化经典有线和无线网络中的资源分配和共享。随着量子网络成为在量子计算机之间提供真正连接的一种手段，利用博弈论解决量子网络的纠缠分布和访问、路由、拓扑提取和推理等挑战势在必行。量子网络由于其固有的生成和共享量子态的能力，为量子博弈提供了良好的发展机会。此外，量子博弈提供了更高的收益和获胜概率、新的策略和均衡，这些在经典博弈中是无法想象的。利用量子博弈论解决量子网络中的基本挑战开辟了一个需要跨学科努力的基础研究方向。在本文中，我们介绍了一种新颖的博弈论框架，用于利用量子策略来解决量子网络的关键功能之一，即纠缠分布，这是一个典型的例子。我们通过展示量子策略在链路保真度提高和通信延迟减少方面的优势，将量子策略与经典策略进行了比较。未来，我们将推广我们的游戏框架，以优化任何量子网络拓扑上的纠缠分布和访问。我们还将探索如何利用量子游戏来解决其他挑战，如路由、量子操作优化和拓扑设计。
用于医疗数据管理的智能量子网络安全框架
摘要 — 数字医疗对于方便消费者轻松访问和传播医疗数据以改善医疗服务至关重要。然而，整个医疗系统对数字化的极大关注需要快速、高效和安全的存储设施以及强有力的沟通策略，以促进敏感的数字医疗数据共享和对恶意实体的主动估计。在此背景下，本文介绍了一个全面的基于量子的框架，以克服安全医疗数据管理的潜在安全和隐私问题。它通过采用量子加密，为共享云平台上医疗数据的安全存储和分散配备量子加密。此外，该框架提供了一个量子前馈神经网络单元，用于在授予访问权限之前检查数据请求背后的意图，以主动估计潜在的数据泄露。通过这种方式，所提出的框架通过将先进且更胜任的量子方法与机器学习相结合，以自动化方式保护数据存储、访问和恶意实体预测，从而提供全面的医疗数据管理。因此，所提出的 IQ-HDM 可实现更具合作性和更有效的医疗保健服务，并赋予个人对其健康数据的充分保管权。对提出的 IQ-HDM 框架与最先进方法进行实验评估和比较