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World File Search System控制流
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
在长期护理中预防和控制流感...
背景：流感（流感）可以严重影响长期护理设施。居住在长期护理设施中的人被认为是由于流感感染而引起的并发症的高风险。在爆发期间的卫生保健工作者之间的感染也很常见。年度流感疫苗接种是预防流感病毒感染及其并发症的最有效方法。建议所有没有禁忌疫苗接种的6个月大的6个月大的人进行疫苗接种。抗病毒药物是疫苗接种的辅助药物，在接触流感病毒后用作治疗和用于化学预防时的剂量有效。65岁及以上的人有流感严重并发症的高风险，部分原因是随着年龄的增长，免疫防御能力的变化。近年来，美国CDC估计，在65岁及以上的人群中，与季节性流感相关的死亡中有70％至85％，在这个年龄段的人群中发生在季节性流感相关的住院中的50％至70％。（https://www.cdc.gov/flu/about/burden/burden/past-seasons.html）本报告总结了长期护理设施中的流感疫情管理的多方面方法，以实现及时且有效的反应。本指南适用于2024-2025流感季节。
控制流环氧缝密封剂
厚的n tan“直接到裸机”额外的重型环氧缝封口机“终身保修”厚n tan被批准用于裸金属。将其应用于裸金属或催化两个部分环氧树脂或蚀刻底漆时具有巨大的粘附和密封能力。这个重型身体两部分环氧缝封密封剂是针对需要非下垂性能且需要快速处理的每日应用设计的。厚n-tan是比黑jik更高的粘度产品。因此，它具有更大的抗曲，并保留所有刷子标记或其他表面纹理。它不会流动。•与OEM匹配的棕褐色•获得裸机批准•非SAG和非流量•保留所有刷子标记•良好的灵活性•10分钟的工作时间•30分钟的油漆时间•带2个搅拌机喷嘴。•7.3 fl。oz。双盒“真正的站立接缝密封剂”接缝密封剂＃ctnt搅拌机喷嘴＃gtmn gun＃gtsu，＃gf-21
人工智能如何改善身份验证和访问控制流程
简介 在相对较短的时间内，技术发展已使公司重新审视如何管理系统和数据的访问。这一变化意义重大，因为 IAM 决定了组织中的谁可以访问哪些资源，从而保护网络及其系统免受未经授权的访问。传统方法的特点是静态规则和手动流程，在处理不断演变的网络威胁时被证明是无效的。人工智能是一种有前途的解决方案，它利用了其在大数据分析、模式识别和智能决策方面的能力。与传统 IAM 相关的可扩展性和快速响应问题需要新方法。本文倾向于探索这一方面，详细关注人工智能如何通过自适应学习和高级分析方法解决这些问题。此外，在 IAM 中加入人工智能引起了对隐私、法律合规性和道德实践的重要考虑。正是在这种背景下，本文认为研究从实践中得出的含义至关重要，以便人工智能驱动的 IAM 系统能够在身份验证和访问控制过程中与安全性和道德诚信相一致地解决这些复杂性。从这个角度来看，人工智能最好被看作是一把双刃剑——充满了改变 IAM 的潜力，同时也需要谨慎、负责任地使用。
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
通过控制流证明确保联合学习
摘要 - 联邦学习（FL）作为一个分离的机器学习范式的出现，引入了新的Cybercurity挑战，尤其是威胁模型完整性和参与者隐私的对抗性攻击。本研究提出了一个受控制流（CFA）机制启发的创新安全框架，传统上用于网络安全，以确保软件执行完整性。通过在FL框架内集成数字签名和加密散布，我们对整个网络跨网络的模型更新的完整性进行了验证，从而有效地减轻了与模型中毒和对抗性干扰相关的风险。我们的方法是将CFA原理应用于FL的新颖性，可确保参与节点的贡献是真实且未受到损害的，从而在不损害计算效率或模型性能的情况下增强了系统的弹性。对基准数据集，MNIST和CIFAR-10的经验评估证明了我们的框架的有效性，在完整性验证和身份验证方面达到了100％的成功率，以及针对对抗性攻击的明显韧性。这些结果验证了提议的安全性增强和开放途径，以提供更安全，可靠和意识的分布式机器学习解决方案。我们的工作弥合了网络安全与分布式机器学习之间的关键差距，为Secure FL中的未来进步奠定了基础。索引术语 - 填充学习，网络安全，控制流证明，数字签名，哈希
主动推理系统中的控制流第I部分-UCL Discovery
由于电子结构算法的计算复杂性在经典数字计算机上运行，即使经过数十年的工作，也可以对模拟进行的分子系统范围仍然严格限制。许多人认为，量子计算机将超越这种限制，尽管在当前时代，这些设备的大小和噪声会反对显着的进展。在这里，我们描述了一种化学直觉的方法，该方法允许在量子设备上准确计算分子电子结构的子域，而使用在经典计算机上运行的密度功能理论，则在较低的准确度上描述了其余的分子。我们证明，这种方法会为无法在当前量子计算机上充分模拟的分子产生改进的结果，但可以在较便宜的近似水平上经典地解决。该算法是可调的，因此可以调整量子模拟的大小以在可用的量子资源上运行。因此，随着量子设备变大，该方法将使越来越大的子域准确地研究。
场地规划控制流程指南申请 | ...
背景 根据修订后的 1990 年规划法第 41 条，整个伍德斯托克市均被指定为场地规划控制区。 根据伍德斯托克市场地规划控制条例第 8711-11 号，以下形式的开发需要提交场地规划控制申请： 建造或安置建筑物，或对建筑物/结构进行扩建，以扩大开发规模或提高场地可用性； 建立有 5 个或更多停车位的铺砌停车场，或建立总占地面积为 100 平方米（1,076.4 平方英尺）或更大的铺砌路面；以及， 对现有场地的现有坡度和/或排水模式的任何改变。 所有场地规划控制提交的材料必须符合修订后的伍德斯托克市分区条例第 8626-10 号的要求。请咨询伍德斯托克市工程部或牛津郡社区规划办公室，确定您的房产是否受场地规划控制。场地规划审批流程场地规划审批流程包括以下五个步骤：
主动推理系统中的控制流第二部分 - UCL Discovery
摘要 — 生命系统既面临环境的复杂性，又面临自由能资源的有限获取。在这些条件下生存需要一个控制系统，该系统能够以特定于环境的方式激活或部署可用的感知和行动资源。在第一部分中，我们介绍了自由能原理 (FEP) 和主动推理作为贝叶斯预测误差最小化的思想，并展示了主动推理系统中控制问题的产生方式。然后，我们回顾了 FEP 的经典和量子公式，前者是后者的经典极限。在第二部分中，我们展示了当系统被描述为执行由 FEP 驱动的主动推理时，它们的控制流系统始终可以表示为张量网络 (TN)。我们展示了如何在量子拓扑神经网络的一般框架内实现 TN 作为控制系统，并讨论了这些结果对在多个尺度上建模生物系统的意义。
