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量子局部差分隐私的优化机制
集中式差分隐私已成功应用于量子计算和信息处理，以保护隐私并避免相邻量子态之间连接中的泄漏。因此，量子局部差分隐私 (QLDP) 已被新提出以保护量子数据隐私，类似于所有状态都被视为相邻状态的经典场景。然而，QLDP 框架的探索仍处于早期阶段，主要是概念性的，这对其在保护量子态隐私方面的实际实施提出了挑战。本文对 QLDP 进行了全面的算法探索，以建立一个实用且可行的 QLDP 框架来保护量子态隐私。QLDP 使用参数 ε 来管理隐私泄漏并确保单个量子态的隐私。对于任何量子机制，QLDP 值 ε 的优化（表示为 ε ∗ ）都是一个优化问题。结果表明，量子噪声的引入可以提供与经典场景类似的隐私保护，量子去极化噪声被确定为 QLDP 框架内的最佳单元私有化机制。单元机制代表了一组多样化的量子机制，涵盖了经常使用的量子噪声类型。量子去极化噪声优化了保真度和迹线距离效用，这是量子计算和信息领域的关键指标，可以看作是经典随机响应方法的量子对应物。此外，提出了一个组合定理，用于将 QLDP 框架应用于分布式（空间分离）量子系统，确保有效性（QLDP 值的加性），而不管状态的独立性、经典相关性或纠缠（量子相关性）。该研究进一步通过分析和数值实验方法探讨了不同量子噪声机制（包括单元和非单元量子噪声机制）之间效用和隐私之间的权衡。同时，这突出了 QLDP 框架中量子去极化噪声的优化。
变电站网关和RTU变压器差分保护
直接测量（电流和电压为0.2级）的高精度范围较大的电流输入允许将同一设备连接到1 a和5 a ct次级通过前USB连接您，您可以访问设备以访问设备以检索外部CID，加载外部CID，加载防火墙配置或更新设备固定设备固定协议，pt communcotions prody pts vers ints ints int concommance IRIG-B输入或PPS输入，PACFACTORY或显示用于监视和设置的Web服务器，无需其他软件网络安全功能：SFTP，HTTP，防火墙，审核日志，访问，RBAC，LDAP，会话管理...按IEC 61869-9（NCIT）和IEC 611850-9-2LE（NCIT）和SAME
与潜在的动力学残差适应世界模型
模拟对真实性增强学习（RL）面临着核对模拟和现实世界中的差异的关键挑战，这可能会严重降级剂。一种有希望的方法涉及学习校正以代表残留误差函数的模拟器正向动力学，但是对于高维状态（例如图像），此操作是不切实际的。为了克服这一点，我们提出了Redraw，这是一种潜在的自回归世界模型，在模拟中鉴定在模拟中，并通过剩余的潜在动力学而不是明确观察到的状态对目标环境进行了验证。使用此改编的世界模型，Redraw使RL代理可以通过校正动力学下的想象的推出来优化RL代理，然后在现实世界中部署。在多个基于视觉的Mujoco域和一个物理机器人视线跟踪任务中，重新绘制有效地对动态变化，并避免在传统转移方法失败的低数据方案中过度拟合。
社会规范差异对人工智能（AI）监管和创新的影响 - 从欧洲AI趋势看智能对话系统伦理风险的地区差异 - 市川瑠衣
1 https://www.atmarkit.co.jp/fwcr/rensai/usability06/01.html 2 ISO 9241-110（2006）“人体工程学--人机交互--对话原则”https://kikakurui.com/z8/Z8520-2008-01.html “对话”：人与交互系统为实现某一目标而进行的互动（用户输入信息的一系列动作以及系统的响应）。 “交互式系统”：硬件和软件的组合，用于接收来自用户的信息输入并将输出传达给用户，以提高用户执行任务的能力。 3 Ben Shneiderman (1995) 设计用户界面：有效的人机交互策略 https://uxmilk.jp/64295 Kenichi Okada、Shogo Nishida、Hideaki Kuzuoka、Mie Nakatani、Hidekazu Shiozawa、IT Text 人机交互（修订第 2 版）（2016 年）（参考网站） https://www.atmarkit.co.jp/fwcr/rensai/usability06/01.html 4 ISO 9241-110 (2006) 人体工程学 - 人机交互 - 对话原则 https://kikakurui.com/z8/Z8520-2008-01.html “对话原则”：1）适合工作，2）自我描述，3）符合用户期望， ④ 易于学习， ⑤ 可控制性， ⑥ 对错误的容忍度， ⑦ 易于个性化 5 ISO 9241-210:2019 “人体工程学 - 人机交互 - 第210部分：以人为本的交互系统设计” https://webdesk.jsa.or.jp/books/W11M0090/?bunsyo_id=ISO%209241-210:2019 https://webdesk.jsa.or.jp/books/W11M0090/?bunsyo_id=JIS%20Z%208530:2021 具体的设计原则包括： ①“基于对用户、任务和环境的清晰理解进行设计”， ②“用户参与整个设计和开发过程”， ③“基于用户视角的评估来指导和改进设计”， ④它规定：5）“迭代流程”，6）“设计时要考虑用户体验”，7）“设计团队中要吸纳具有不同专业技能和观点的人员”。
由咪唑鎓质子离子液体封闭在甲基丙烯酸酯聚合物中的结构电池电解质中的离子传输、机械性能和松弛动力学
摘要 利用拉曼光谱、差示扫描量热法、温度调制差示扫描量热法、介电光谱和流变学研究了将液体电解质限制在聚合物基质中的影响。聚合物基质由热固化乙氧基化双酚 A 二甲基丙烯酸酯获得，而液体电解质由基于乙基咪唑阳离子 [C 2 HIm] 和双(三氟甲烷磺酰基)酰亚胺 [TFSI] 阴离子的质子离子液体组成，掺杂有 LiTFSI 盐。我们报告称，受限液相表现出以下特征：(i)结晶度明显降低；(ii)弛豫时间分布更宽；(iii)介电强度降低；(iv)在液体到玻璃化转变温度 (T g ) 下协同长度尺度降低；和 (v)局部 T g 相关离子动力学加速。后者表明两个纳米相之间的界面相互作用较弱，而几何限制效应较强，这决定了离子动力学和耦合的结构弛豫，从而使 T g 降低约 4 K。我们还发现，在室温下，结构电解质的离子电导率达到 0.13 mS/cm，比相应的本体电解质低十倍。三种移动离子（Im +、TFSI - 和 Li +）对测量的离子电导率有贡献，从而隐性降低了 Li + 的迁移数。此外，我们报告称，所研究的固体聚合物电解质表现出将机械载荷转移到结构电池中的碳纤维所需的剪切模量。基于这些发现，我们得出结论，优化的
NPTEL 教学大纲 - 材料特性
材料与技术介绍，结构分析工具：X射线衍射：相位识别、索引和晶格参数确定、使用各种模型进行分析线轮廓拟合、中子衍射、反射高能电子衍射和低能电子衍射；显微镜技术：光学显微镜、透射电子显微镜（TEM）、能量色散X射线微分析（EDS）、扫描电子显微镜（SEM）、卢瑟福背散射光谱（RBS）、原子力显微镜（AFM）和扫描探针显微镜（SPM）；热分析技术：差热分析（DTA）、差示扫描量热法（DSC）、热重分析（TGA）；电气表征技术：电阻率、霍尔效应、磁阻；
将残差、密集和初始块集成到 nnUNet 中
摘要 —nnUNet 是一个完全自动化且可通用的框架，它可以自动配置应用于分割任务的完整训练管道，同时考虑数据集属性和硬件约束。它利用了一种基本的 UNet 类型架构，该架构在拓扑方面是自配置的。在这项工作中，我们建议通过集成更高级的 UNet 变体（例如残差、密集和初始块）的机制来扩展 nnUNet，从而产生三种新的 nnUNet 变体，即残差-nnUNet、密集-nnUNet 和初始-nnUNet。我们已经在由 20 个目标解剖结构组成的八个数据集上评估了分割性能。我们的结果表明，改变网络架构可能会提高性能，但提高的程度和最佳选择的 nnUNet 变体取决于数据集。索引词 —nnUnet、生物医学图像分割、残差网络、密集网络、初始网络。
一种改进的残差网络用于检测和分类
阿尔茨海默病 (AD) 是一种脑部疾病，会显著降低患者的记忆和正常行为能力。通过应用多种方法来区分 AD 的不同阶段，神经影像数据已用于提取与 AD 各个阶段相关的不同模式。然而，由于老年人和不同阶段的大脑模式相似，研究人员很难对其进行分类。在本文中，通过添加额外的卷积层对 50 层残差神经网络 (ResNet) 进行了修改，以使提取的特征更加多样化。此外，激活函数 (ReLU) 被替换为 (Leaky ReLU)，因为 ReLU 会取其输入的负部分，将其降为零，并保留正部分。这些负输入可能包含有用的特征信息，有助于开发高级判别特征。因此，使用 Leaky ReLU 代替 ReLU 以防止任何潜在的输入信息丢失。为了从头开始训练网络而不遇到过度拟合的问题，我们在完全连接层之前添加了一个 dropout 层。所提出的方法成功地对 AD 的四个阶段进行了分类，准确率为 97.49%，精确度、召回率和 f1 分数为 98%。