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按能量对双环有符号有向图进行排序
有符号有向图 (或简称 sidigraph) 由一对 S = ( D , σ ) 组成，其中 D = ( V , A ) 为基础有向图，σ : A →{ 1 , − 1 } 是有符号函数。带有 +1 ( − 1) 符号的弧称为 S 的正 (负) 弧。一般而言，S 的弧称为有符号弧。sidigraph 的符号定义为其弧符号的乘积。如果 sidigraph 的符号为正 (负)，则称其为正 (负)。如果 sidigraph 的所有弧均为正 (负)，则称其为全正 (全负)。如果 sidigraph 的每个环均为正，则称其为环平衡的，否则为非环平衡的。在本文中，我们假设环平衡（非环平衡）环为正（负）环，并用 C + n（C − n）表示，其中 n 是顶点数。对于有向图，我们用 uv 表示从顶点 u 到顶点 v 的弧。顶点集 { vi | i = 1 , 2 , ... , n } 和有符号弧集 { vivi + 1 | i = 1 , 2 , ... , n − 1 } 组成有向路径 P n 。顶点集 { vi | i = 1 , 2 , ... , n } 和有符号弧集 { vivi + 1 | i = 1 , 2 , ... , n − 1 } 组成有向路径 P n 。 , n − 1 } ∪{ vnv 1 } 组成一个有向圈 C n 。如果 sidigraph 的底层图是连通的，则该 sidigraph 是连通的。如果连通的 sidigraph 包含唯一的单个有向圈，则它是单环 sidigraph。如果连通的 sidigraph 恰好包含两个单个有向圈，则它是双环 sidigraph。我们考虑具有 n ( n ≥ 4) 个顶点的双环有符号有向图类 S n ，它的两个有符号有向偶圈是顶点不相交的。对于 sidigraph S = ( D , σ )，如果它有一条从 u 到 v 的有向路径和一条从 v 到 u 的有向路径，其中 ∀ u , v ∈V ，那么它是强连通的。S 的最大强连通子图称为 sidigraph S 的强组件。
互联工业物联网环境中安全网络分段概述
摘要 网络分段是增强网络安全的一种非常重要的方法。该方法涉及将网络划分为更小、更易于管理的部分，每个部分都有各自的特定安全要求。此策略支持维护稳定的边界和有效的访问控制，同时保护关键资源（例如数据库服务器）免受未经授权的访问。网络分段在 IIoT 中的相关性恰好与许多设备的先进性和互连性有关，这些设备可能带来广泛的安全问题。为了应对这些挑战，安全 IIoT 网络分段框架被开发为 IIoT 环境的专用网络安全解决方案。该框架包括用于开发定制设计的具体指南，以改善安全态势并保护重要记录。在 IIoT 环境中，安全分段对于保持不同的业务结构分离至关重要，每个业务结构都有各自的特定保护要求，并保护它们免受互连设备带来的独特风险。访问因素的特定问题在 IIoT 网络中带来了精确的问题，因为它们充当许多设备的融合节点，因此确保提供多种类型的隐私泄露和与不同公司的交互。分段具有许多好处，包括加速保护、减少攻击面、简化合规性和改进设备管理。然而，它也使事情复杂化并增加了运营开销，并且还有成本问题。除了网络分段之外，还实施了许多技术来加强安全框架：联合 ID、微分段、防火墙、网络访问控制 (NAC)。它提供对唯一访问者的控制、执行安全规则并处理网络访问，同时支持分段工作并增强 IIoT 结构中的通用安全性。与网络分段相关的一种相关方法，尤其是在 IIoT 环境中，涉及增强安全性、保护敏感统计数据和遵守企业要求。通过使用 SiNeSF 等框架和补充安全技术，组织可以针对与联网 IIoT 设备相关的风险设置安全障碍构建、访问限制和危险限制。
量子信息理论提示11
并非总是会发生鲍勃系统的状态恰好| ψ⟩。例如，当爱丽丝获得结果2时，他的量子将变为状态α| 0⟩-β| 1⟩，他将不得不在其系统上执行一秒钟的操作才能恢复| ψ⟩。在这种情况下，他将不得不夸大| 1⟩，在计算基础上应用O 2代表的统一。对于B），您必须找到所有其他操作{O K} k。当然，鲍勃只知道要采用什么操作，因为他知道国家|他的Qubits的b k⟩，他知道这是因为爱丽丝告诉他她的测量结果。如果爱丽丝没有告诉他结果怎么办？在那种情况下，鲍勃将不得不尝试猜测他的贵族状态。他知道所有测量结果都是同样可能的，对于每个测量结果，他都有不同的状态。幸运的是，在量子力学中，我们有一种用密度矩阵描述纯状态的概率混合物的方法。鲍勃在爱丽丝的衡量标准之后的状态是ρ= p k 1 4 | b k⟩⟨b k | 。在第c部分中，您必须证明，当鲍勃不知道测量结果时，他对自己的状态是什么或如何恢复| ψ⟩，即ρ= 1 b。这告诉我们，只有在爱丽丝使用（可能是经典的）通信渠道与鲍勃（她的测量结果）共享一些信息时，量子传送协议只能起作用。请注意，当爱丽丝和鲍勃传送一个Qubit的状态时，他们会失去纠缠，因此无法重复传送其他任何内容的协议。2）。令人印象深刻的是，量子传送带来了成本。到目前为止，我们只看到了如何传送纯状态。一个人可能想知道，如果国家爱丽丝试图与她无法控制的参考系统R纠缠在一起会发生什么。鲍勃一侧的最终状态会以相同的方式与R纠缠在一起吗？答案是，是的，是的（图在d）和e）中被要求更正式地证明这一点。您可以从考虑每个混合状态都可以在其本egenbasis中扩展，ρs= p i p i |我⟩⟨i | S，带有| i⟩=αI| 0⟩ +βI| 0⟩。检查该协议是否适用于这样的状态。，例如，您可以在爱丽丝（Alice）以铃铛为基础测量她的两个量子位并获得结果2。请记住，整个系统的最终状态由
Chandrayaan-3替代着陆点
印度的第三次月球任务Chandrayaan-3将在月球高纬度位置部署一个着陆器和一个流浪者，使我们能够对这种原始位置进行有史以来的首次原位科学调查，这将有可能提高我们对主要地壳形成和后续修改过程的理解。主要着陆点（PLS）位于69.367621°，32.348126°。作为偶然性，在几乎相同的纬度上选择了替代着陆点（ALS），但向西约450 km至PLS。在这项工作中，使用了有史以来最好的高分辨率Chandrayaan-2 OHRC Dems和Ortho-images进行了对ALS的地貌，组成和温度特征的详细研究，该数据是从Chandrayaan-1和On Incon each each each each each each eachine lunar侦察机获得的数据集。为了理解热物理行为，我们使用了一个完善的热物理模型。我们发现Chandrayaan-3 ALS的特征是平滑的地形，中央部分相对较高。als由埃拉托斯尼（Eratosthenian）年龄的莫雷特斯（Moretus-A火山口）主导，位于Tycho Crater的喷出毯上。ALS是一个科学有趣的地点，可以从Tycho和Moretus中取出弹射材料。然而，由于存在Eratosthenian年龄喷射材料，该地点是巨石富集，OHRC得出的危险图证实了ALS内的75％无危险区域，因此适合着陆和漫游者操作。带有APX和LIBS板上的Tycho弹出的痕迹将有助于理解ALS内的组成变化。基于位点的光谱和元素分析，Fe的重量百分比约为4.8（wt。％），毫克〜5 wt。％和Ca〜11 wt。％。在构图上，ALS类似于具有典型的高地土壤类型组成的PL。的空间和昼夜变异性约为40 K和〜175 K。与PL相比，ALS属于类似位置，但与PL相比，ALS显示出降低的白天温度和夜间温度的降低，这表明与PL相比具有独特的热物理特征。像PLS一样，ALS似乎也是科学调查的有趣场所，Chandrayaan-3有望为对月球科学的理解提供新的见解，即使它恰好降落在替代着陆点。
使用TEV
ADS/CFT对应[4，5]是一种二元性，将D-二维的非杀伤性共形场理论（CFT）与（d + 1） - 二维渐近抗DE保姆（ADS）量子重力相关联。这种二元性提供了对量子重力的非扰动定义，这促使问题是如何将CFT中的自由度映射到一个更高维度的人。具体而言，我们试图了解该映射是否足够局部，可以将“恰好dual”的一个子集与边界子区域A的降低密度矩阵ρA相关联。这个问题，首先在[6-8]中提出的问题称为“子区域二元性”。作为“二元性”，这个问题的答案将提供包含与边界降低密度矩阵完全相同的信息中的东西。这个问题的主要进步来自对纠缠熵的研究，尤其是“量子极端表面”（QES）公式（2.3）及其与一系列作品[9-16]与量子误差校正的联系[9-16]，我们将在2.2中进行审查。发现的结果是，边界子区域的批量中有一个“纠缠楔”（ew）。使用边界降低密度矩阵ρA，我们可以从A中重建EW（a）中的所有内容，但没有任何补充。因此，此“纠缠楔重建”（EWR）为“子区域二重性”问题提供了答案。此外，假设EWR在[2，3]中证明，在ADS/CFT中几何状态的背景下，量子重力没有全局对称性。但是，这并不是故事的结尾。在[17，18]中，证明QES公式即使在大n或1 /g n扩展中的领先顺序也需要校正。因此，我们不能使用[13 - 16]中提出的程序来重建EW（a）中的所有内容，这质疑“双重性”的有效性。实际上，在[17，18]中提出的是，重建边界的散装子区域的问题与纠缠熵无直接相关，但实际上是“一次性状态合并”的问题。使用“一次性状态合并”中的想法，有人提议有一个楔形r（a）通常小于EW（a），我们可以重建所有操作员，而另一个较大的楔形G（a）除了我们无法重建任何操作员。另一方面，它在[1，19，20]中得到了证明
工业人工智能日——CSIRO 国家人工智能中心 澳大利亚国家雇主协会首席执行官 Innes Willox 的演讲
工业人工智能日——澳大利亚联邦科学与工业研究组织国家人工智能中心 国家雇主协会 Ai Group 首席执行官 Innes Willox 的演讲 2023 年 11 月 28 日星期二，地点：墨尔本弗林德斯街 ACMI 澳大利亚工业（包括关键基础设施及其供应商）需要更积极地采用人工智能吗？是什么阻碍了他们？ 澳大利亚工业集团今年庆祝成立 150 周年。我们的核心宗旨是帮助澳大利亚企业应对变化。在我们的历史上，我们引导会员度过了两次世界大战、一次大萧条、几次经济衰退、两次全球流行病和无数的行业计划。今天，我们专注于引导政策制定者和行业应对澳大利亚经济在进入 21 世纪经济时面临的三大挑战。这些挑战是：数字化、脱碳和多样化。 我们相信，采用人工智能对于应对这些挑战至关重要。虽然我们的一些会员企业创造了人工智能解决方案，但大多数都是它的消费者，就像其他澳大利亚企业和整个澳大利亚社区一样。澳大利亚企业能为客户、供应商、员工（以及澳大利亚经济）做的最负责任的事情就是利用人工智能的潜力来改变他们的业务。如果得到适当的利用，人工智能将提高生产力、释放人力资本并提升我们的国际竞争力。它将增强我们供应链的弹性，在潜在的地缘战略冲击面前提供缓冲。与过去几十年相比，我们面临的地缘政治冲击反复而持久。传统供应链“计划并应对”中断，而数字化供应链“预测并规定”要采取的行动。也许最重要的是，人工智能将使公司能够更好地衡量和管理其碳足迹，确保我们能够实现净零排放的目标。但我要告诉你一个小秘密：企业实际上并不是“购买人工智能”。相反，他们购买的是解决问题的方法，只是其中恰好包含一些人工智能和其他数字技术。我们听说，可能需要联系多达七家不同的供应商才能找到一个完整的基于人工智能的业务问题解决方案。这就是为什么澳大利亚工业集团很高兴在这样的日子里与CSIRO合作，为企业提供一个平台来观察和尝试人工智能解决方案，并学习如何负责任地使用该技术。
新的准粒子桥微波炉和光学域
18.09.2023 In a paper published today in Nature Communications, researchers from the Paul-Drude-Institut in Berlin, Germany, and the Instituto Balseiro in Bariloche, Argentina, demonstrated that the mixing of confined quantum fluids of light and GHz sound leads to the emergence of an elusive phonoriton quasi-particle – in part a quantum of light (photon), a quantum of sound （声子）和半导体激子。这一发现开辟了一种新颖的方式，可以在光学和微波域之间连贯地转换信息，从而为光子学，光学力学和光学通信技术带来潜在的好处。研究团队的工作从日常现象中汲取灵感：在两个耦合振荡器之间的能量转移，例如，弹簧连接的两个摆（1]。在特定的耦合条件下（称为强耦合（SC）制度），能量连续振荡在两个钟摆之间，因为它们的频率和衰减速率不是未耦合的，它们不再是独立的。振荡器也可以是光子或电子量子状态：在这种情况下，SC制度对于量子状态控制和交换至关重要。在上面的示例中，假定两个摆具有相同的频率，即共振。但是，混合量子系统需要在很大不同频率的振荡器之间连贯的信息传递。在这里，一个重要的例子是在量子计算机网络中。虽然最有前途的量子计算机使用微波炉（即在几个GHz）运行，但使用近红外光子（100 ds THz）有效地传输了量子信息。然后，一个人需要在这些域之间对量子信息的双向传递和相干传递。在许多情况下，微波炉和光子之间的直接转换非常效率低下。在这里，一种替代方法是通过第三个粒子进行介导转换，该粒子可以有效地将微波炉和光子介导。一个好的候选者是晶格的GHz振动（声子）。由Keldysh和Ivanov [2]在1982年奠定了光和声子之间的SC的理论基础，他们预测半导体晶体可以通过另一个准粒子混合光子和声子：exciton-Polariton（exciton-Polariton）（下面：Polariton：Polariton）。极性子从光子和激子之间的强耦合中浮现出来。当声子发挥作用时，它可以将两个极性振荡器与频率恰好与声子的频率不同。如果耦合足够大，即在SC制度中，它会导致
时间轴/里程碑
1800-1870•随后在古代冰中测量的大气中二氧化碳气体（CO 2）的水平约为290 ppm（百万分之一）。平均全球温度（1850- 1890）约为13.6 e c。•第一工业革命。煤炭，铁路和土地清理速度加快了温室气体的排放，而更好的农业和卫生设施加快了人口的增长。1824•傅立叶提出，如果地球缺乏大气，地球会更冷。1859•Tyndall证明了一些气体阻止红外辐射，并指出气体浓度的变化可能会带来气候变化。1879•国际气象组织开始编译和标准化包括温度在内的全球天气数据。1896•Arrhenius发布了CO 2人类排放中全球变暖的首次计算。1897•Chamberlin为全球碳交换的模型提供了一个模型，包括反馈。1870-1910•第二工业革命。 肥料和其他化学物质，电力和公共卫生进一步加速增长。 1914-1918•世界大战I. 政府学会动员和控制工业社会。 1920-1925•开放得克萨斯州和波斯湾油田开设了廉价能源时代。 1930年代•自19世纪后期以来的全球变暖趋势。 •Milankovitch提出轨道变化，作为冰河时代的原因。 1938•Callendar认为CO 2 Greenhouse全球变暖正在进行中，对这个问题产生了兴趣。 1939-1945•第二次世界大战。 1956•Ewing和Donn为突然的气候变化提供了反馈模型。1870-1910•第二工业革命。肥料和其他化学物质，电力和公共卫生进一步加速增长。1914-1918•世界大战I.政府学会动员和控制工业社会。1920-1925•开放得克萨斯州和波斯湾油田开设了廉价能源时代。1930年代•自19世纪后期以来的全球变暖趋势。•Milankovitch提出轨道变化，作为冰河时代的原因。1938•Callendar认为CO 2 Greenhouse全球变暖正在进行中，对这个问题产生了兴趣。1939-1945•第二次世界大战。1956•Ewing和Donn为突然的气候变化提供了反馈模型。军事盛大战略在很大程度上是由控制油田的努力驱动的。1945•美国海军研究办公室开始对许多科学领域进行慷慨的资金，其中有些恰好对于理解气候变化很有用。1955•菲利普斯（Phillips）产生了令人信服的全球气氛计算机模型。•Plass计算将CO 2添加到大气中将对辐射平衡产生重大影响。
利用人工智能创新更好的教育体系
在当今世界，Z 世代很难在课堂上集中注意力。学生很容易分心。随着周围信息的流动，不断寻找新活动的人越来越多。为了了解个别学生的需求，我们会考虑学生的情绪状态。我们的教育系统使用局部二值模式 (LBP) 算法进行特征提取和情绪强度识别。提取的特征用作 AI 算法的输入，该算法根据每个人的需求为他们创建个性化课程。课程根据他们的理解能力和个性化时间线分为三类。这项创新通过根据学生的能力使用个性化课程，帮助学生取得更大的成就。实施跟踪系统来监控学生的情绪和注意力水平，从而确保顺利完成学业。作为教师，不断获取知识至关重要。这种创新的 AI 系统可帮助教师在各自的领域保持最新状态。为了在学生在校园时为他们提供安全保障，使用监控摄像头的 AI 系统会检测可疑活动并提醒相关负责人采取必要的行动。因此，我们在各个方面都提供了更好的教育系统。关键词：人工智能、教育系统、情感、安全、监视、个性化、检测、注意力、表现。1. 简介每个学生都有一种最适合自己独特的学习方法。了解差异并提供所需的学习材料对于教师来说非常耗时。结果，学生被迫以特定的方式学习，这种方式可能对他们来说舒服也可能不舒服。一些学生很快就能掌握概念，而另一些学生可能需要一些时间来理解。这可能会导致成绩不佳，从而降低他们的自尊心和自信心。学生的情绪没有得到考虑，这极大地影响了学生的表现。教师很难跟踪学生的个人兴趣和能力。为了提高学生的成绩，教师必须了解各自的科目。学习环境必须安全可靠，以确保学生全力以赴。拟议的教育系统涵盖了学习环境的所有方面，以有效利用人工智能。a.现行教育制度 传统的教育方法很难适应每个学生的需求，因为学生对某些主题的理解能力和能力存在差异。传统的教学方式假设“一刀切”，并给整个班级提供相同的教学模式。但这对于学生来说很难发挥出最佳表现。只有学习模式恰好与教学模式相匹配的学生才能受益，而其他学生仍在寻找一种合适的方法，帮助他们每次都做得更好。传统教育系统的另一个缺点是，教师没有不断了解最新情况
具有附带约束的小型开放经济模型中的平稳性诱导技术
在商务周期频率上。2我在这篇简短的论文中显示的是，一旦我添加了附带约束，这种等价性就不再存在，因此EDF模型和DEIR模型之间的选择不再是一个琐碎的问题。i建立在基线小型开放经济模型的基础上。我首先添加了上述文献中的EDF和DEIR机制，然后，我还添加了一个简单的财务约束，例如Mendoza（2002），该文献也用于突然停止。3后者意味着国内代理商不能从世界资本市场借入超过其资产的一小部分，因此，当它具有束缚时，就像突然停止一样。为了证明这两种机制的不同含义，我首先解决并评估这两个模型（即EDF和DEIR）通过比较侧支约束结合和不结合时的稳态解。然后，我解决并评估它们的动态。特别是我认为这两个模型恰好处于财务上不受限制的稳态平衡（在模型之间相同），然后被TFP的暂时不利冲击击中。再次，我比较了有和没有附带约束的两个模型，在这种情况下，我使用Guerrieri和Iacoviello（2015）的方法来允许偶尔具有结合的侧支约束。我的主要结果如下。这既适用于稳态和过渡。因此，一旦我添加了附带约束，适当的参数组合不足以使这些流行的模型规范等效。财务约束的存在打破了EDF与DEIR模型之间的等价性，更普遍地打破了对使小型开放经济模型固定方式无动于衷的著名结果。鉴于此，对两个模型的动力学进行了比较表明，EDF模型预测，与DEIR模型相对较慢的经济经济恢复较慢，从而使经济上的经济恢复较慢，这也有助于使小型开放经济模型更接近风格化的事实。非等效性结果来自外国债券和资本的Euler方程，从某种意义上说，侧支约束的引入增加了额外的扭曲，也称为资产定价楔形，在EDF和DEIR模型之间有差异。这让人想起资产负债表货币政策的文献。一旦添加金融摩擦（例如借用限制，交易成本，细分市场，道德危害等）进入华莱士（Wallace）（1981）基线模型，不同的平衡页面票面策略可能会导致不同的资产定价楔形，这使这些政策及其组合会影响实际的经济活动（请参阅Walsh 2017，第11.5章，以获取综述）。纸张的其余部分如下。第2节介绍了经济环境。第3节解决了模型。最后一部分关闭了这篇简短的论文。