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量子计算和无线网络安全：一项调查
量子计算具有比传统计算机快得多的速度解决复杂问题的潜力，有望彻底改变包括无线网络安全在内的各个领域。这篇综述论文全面概述了量子计算与无线网络安全之间的交集。我们研究了量子计算对传统加密算法（如 RSA 和 ECC）构成的潜在威胁，这些算法是当前无线网络安全的基础。此外，我们还探讨了旨在防范这些威胁的新兴量子抗性加密技术。本文还讨论了量子密钥分发 (QKD)，这是实现无线网络中理论上牢不可破的加密的有前途的解决方案。此外，我们回顾了将量子计算应用于无线网络安全的当前研究状态，包括其对身份验证、机密性和完整性的影响。最后，我们确定了将量子计算集成到无线网络安全中的挑战和未来方向，强调需要继续研究以确保量子时代无线网络的弹性。
AI-FIRST 招聘简介
通用人工智能追求的是广泛而通用的软件“感知能力”，这种能力或多或少涵盖了所有领域，可以像人类一样学习和解决问题，但速度和规模却要快得多（几乎难以想象）。有了这样的系统，用户就可以提供类似人类的查询，例如“给今年从哈佛或耶鲁毕业的所有学生发送一封电子邮件，告知他们一些关于我们公司的信息，并给他们发送一封友好的电子邮件，询问他们是否会在 7 月的某个时候参加私人招聘会”，系统将能够解析请求、理解其含义，并能够真正执行请求。虽然在这个领域已经取得了一些值得注意的工作（例如 OpenAI 的 GPT-3，这是一个在整个互联网上使用数十亿个参数进行训练的系统），但目前还没有任何 AGI 系统投入生产。如果开发/部署这样的系统，将对人类和人类生产力产生巨大影响。
在线活动“数字产品安全和国际...
国际标准在确保数字环境（包括产品）安全方面发挥着重要作用。然而，快速变化的环境带来了巨大的挑战。威胁形势不断演变，技术、战术和程序日益复杂，包括资源丰富的高级持续性威胁 (APT) 团体所造成的威胁。网络攻击对社会经济和政治产生巨大影响，需要采取超越市场竞争和选择加入合规性的方法。与此同时，数字供应链生态系统变得越来越复杂，众多中小企业和初创企业以及非科技行业为供应链提供了重要元素。产品和商业实践的形成速度比标准、监管和规范环境快得多。所有这些都给标准的制定和实施效率带来了挑战：现实生活中的例子表明，即使是那些遵守标准和认证的公司也不一定能够抵御复杂的攻击。
迈向网络安全领域的量子世界
量子计算是一种新兴技术，有可能彻底改变许多领域，包括网络安全。量子计算机可以比传统计算机快得多地执行某些计算，这使得它们非常适合应用于化学、医学、机器学习和密码学等领域[1]。量子计算基于量子理论，允许使用概率论和线性代数进行计算。这使得解决传统计算机无法处理的复杂问题成为可能，例如加密和网络安全[2]。在网络安全领域，许多当前用于保护数据的加密技术都可以通过量子计算破解，使用新算法和方法，如著名的 Shor 算法 [3]。这意味着需要开发新的加密方法来防范量子计算机的攻击。但量子计算也有可能彻底改变网络安全领域，因为它能够开发出能够抵御量子计算机攻击的新加密方法。在其他研究领域，量子计算正在成为可能。
量子计算机：为什么我们应该使用它而不是传统计算机
众所周知，无论是手机还是其他技术，世界技术都在日益进步。那么，如果我们有量子计算机，为什么还要使用经典计算机呢？量子计算的目标是找到比经典计算机快得多的算法。量子计算机似乎不再只是物理学家和计算机科学家的专利，也适用于信息系统研究人员。在本文中，我们将研究量子计算机相对于经典计算机的优势、为什么它更好以及操作量子计算机时面临的问题。关键词：量子计算机、量子位、叠加、纠缠、经典计算机。1. 引言经典计算机是我们日常生活中使用的计算机，我们知道它们主要基于晶体管。它们以二进制数字 0 或 1 为基础工作。经典计算机是在 19 世纪初发展起来的。我们的第一代主要是基于真空管，第二代是基于晶体管，从第三代开始是基于IC芯片。随着电子元件尺寸的减小，系统尺寸也随之减小。芯片技术并没有变得更便宜和更好。图1是您的PC的图像。
基于深度学习的 MR 脑分割的快速不确定性量化
摘要。量化深度学习模型预测中的不确定性有助于解释它们，从而有助于它们在关键领域的接受。然而，当前的标准方法依赖于多步骤方法，这增加了推理时间和内存成本。在临床常规中，自动预测必须融入临床咨询时间范围，这就需要更快、更有效的不确定性量化方法。在这项工作中，我们提出了一种名为 BEHT 的新模型，并在多发性硬化症 (MS) 患者 T2 加权 FLAIR MRI 序列白质高信号的自动分割任务中对其进行了评估。我们证明，这种方法输出预测不确定性的速度比最先进的蒙特卡洛 Dropout 方法快得多，而且准确度相似，甚至略高。有趣的是，我们的方法区分了两种不同的不确定性来源，即随机不确定性和认知不确定性。
近期设备的量子算法
量子计算机是一种旨在利用量子力学效应来解决特定任务的设备，其速度比传统计算机快得多 (1)。正如费曼 (2) 最初设想的那样，它们有望在大型量子系统的模拟中发挥巨大作用。此外，Shor 的高效素数分解算法 (3) 进一步激发了人们对量子计算的兴趣。然而，直到最近，才有一项实验能够最终证明当前的量子设备在某种意义上可以超越可预见的传统能力。最近，在 (4) 中，这一重要里程碑得以实现，在一项实验中，据报道 53 量子比特芯片可以从一个概率分布中进行采样，而在其他情况下，在合理的时间内，从中采样是不可能实现的。然而，量子计算的应用范围远不止于此，它还涉及密码学 (3)、量子系统模拟 (5)、量子化学 (6)、优化 (7)、搜索 (8)、方程求解 (9) 和机器学习 (10)、(11)、(12) 等众多领域。
新闻稿 - Kiwoom Asset Management 推出 KIWOOM KOSEF 美国量子计算 ETF，跟踪 Solactive 美国量子计算指数
量子计算具有无与伦比的潜力，能够以比传统计算机快得多的速度解决复杂问题，它正在改变从药物发现到金融建模等众多行业的游戏规则。量子芯片开发方面的最新突破，例如提高准确性和量子比特稳定性，使得开发更可靠、更实用的量子计算应用成为可能，从而进一步推动了该领域的发展。美国政府已经认识到量子计算的战略重要性，拟从 2024 年能源部量子领导力法案中拨款 25 亿美元，以促进美国量子研究和开发。1 预计到 2045 年，量子计算机硬件市场规模将超过 100 亿美元，复合年增长率为 30%2，这意味着对量子计算硬件的需求将激增，同时也为希望利用该领域及其更广泛价值链潜力的投资者带来了巨大的增长机会。
超导量子计算
摘要 量子计算机是一种逻辑处理器，它利用量子的固有特性（即纠缠和叠加）来执行计算。理论研究表明，通过利用这种量子行为，某些问题的解决速度可以比传统方法快得多。为了在物理上实现这一点，过去二十年来，世界各地在创建可操作的量子计算机方面取得了一致进展。可以使用任意数量的系统来创建量子计算机，就像可以使用从穿孔卡到半导体的任何材料来制造传统计算机一样。我们将探索一种领先的实现方式，即超导电路，追溯从 20 世纪 90 年代末开始的最先进设计的发展。特别是，我们将讨论 Transmon，这是一种非常成功的设计，目前正在应用于更大规模的架构。这是一个发展迅速、受到广泛关注的领域，我完全相信目前的发展速度将在可预见的未来继续下去。