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数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
影响者的无关性：在社交网络模型中，具有重新激活和免疫力的信息传播持续时间呈指数级增长
网络上的信息传播模型处于人工智能研究的前沿。此类模型的动态通常遵循流行病学中的随机模型，不仅用于模拟感染，还用于模拟各种现象，包括计算机病毒的行为和病毒式营销活动。在这种情况下，一个核心问题是如何有效地检测宿主图中最具影响力的顶点，以使感染存活时间最长。在包含顶点重新感染的过程中，例如 SIS 过程，理论研究确定了参数阈值，其中过程的存活时间迅速从对数转变为超多项式。这些结果与起始配置相关的直觉相矛盾，因为该过程总是会快速消亡或几乎无限期地存活。这些结果的一个缺点是，到目前为止，尚未对包含短期免疫（或创意广告疲劳）的模型进行这样的理论分析。我们通过研究 SIRS 过程（一个更现实的模型，除了重新感染外，还包含短期免疫）来缩小文献中的这一差距。在复杂网络模型中，我们确定了使过程能够以指数级增长存活的参数范围，并得到了随机图的严格阈值。这些结果的基础是我们的主要技术贡献，揭示了 SIRS 过程在具有大型扩展子图的图（例如社交网络模型）上存活时间的阈值行为。
风险呈指数级增长的时代
我们如何建立韧性，不仅要抵御单一冲击，还要同时抵御多重冲击？孤立存在的风险很少见。任何风险——无论大小、新风险还是长期风险——都可能与其他形式的风险相关。总体风险可能远大于各部分风险之和——对信誉、资本获取、保险和未保险损失、估值和盈利能力产生连锁效应。
人工智能的发展和使用呈指数级增长，对多个领域产生了各种影响，例如滥用个人数据
人工智能的开发和使用呈指数级增长，并在多个领域产生了各种影响，例如个人数据的滥用、容易产生偏见的评估、不受控制的自动化等。人工智能的使用存在法律真空（法律缺失），因此需要以使用伦理原则为基础，以国际公约（立法条约）的形式制定人工智能的法律框架。人工智能技术使用和发展的伦理与法律是，人工智能的使用可以成为一种替代和新的突破，作为防止和尽量减少违反道德准则的努力，例如公共审计师。在审计过程中，人工智能旨在动态地收集和确定数据，然后处理数据以在相对较短的时间内以比一般审计师更高的准确度检测欺诈行为。但是，在人工智能进行的审计过程中，如果从执法因素来看，不能说是法律主体，因为执法因素的要求，即设施和设备尚未得到满足。
利用电路深度估计基态能量的量子算法对精度的依赖性呈指数级提高
量子计算领域的一个里程碑将是比最先进的经典方法更快地解决量子化学和材料问题。目前的理解是，要实现该领域的量子优势，需要一定程度的容错能力。虽然硬件正在朝着这一里程碑的方向改进，但优化量子算法也使其更接近现在。现有的基态能量估计方法成本高昂，因为它们需要每个电路的门数，而这些门数会随着所需精度位数的增加而呈指数增长。我们通过开发一种基态能量估计算法，将成本成倍降低，该算法的成本随着精度位数的增加而线性增长。相对于最近对工业相关分子碳酸乙烯酯和 PF − 6 的基态能量估计的资源估计，估计的门数和电路深度分别减少了 43 倍和 78 倍。此外，该算法可以使用额外的电路深度来减少总运行时间。这些特性使我们的算法成为在早期容错量子计算时代实现量子优势的有希望的候选算法。
人们对 MXenes 的兴趣正在呈指数级增长，因此 2022 年有 4 场专门讨论 MXenes 的研讨会也就不足为奇了。经过两年的近
人们对 MXenes 的兴趣正在呈指数级增长，因此 2022 年有 4 场专门讨论 MXenes 的研讨会也就不足为奇了。经过两年几乎完全是虚拟会议之后，再次旅行并与来自学术界和工业界不同背景的对具有全球影响的新材料和应用有着浓厚兴趣的人面对面交流令人耳目一新；不仅旅行，还举办会议。2022 年 8 月 1 日至 3 日，第二届国际 MXene 会议，也是第一次面对面（混合）会议，在德雷塞尔大学举行，主题为 MXenes：用创新应对全球挑战。本次活动获得了广泛赞誉，来自世界各地的 225 多名与会者来到 AJ Drexel 纳米材料研究所、工程学院和德雷塞尔大学。34.7% 的出席者为女性，12.3% 为代表性不足的少数族裔，包括一名美洲原住民和几名非裔美国人和西班牙裔人。除了现场出席的人员外，在为期三天的活动期间，还有 50 名虚拟与会者，其中包括 12 名乌克兰人，我们公开支持他们的出席。
解决方案简介：西部数据和 NGX Storage 提供统一存储系统以应对指数级数据增长
NGX Storage 凭借其统一的存储架构（同时支持块、文件和对象协议），帮助组织应对数据增长挑战并采用新技术。作为该领域的领导者，西部数据与 NGX Storage 合作提供企业级创新数据存储平台。这些解决方案带来了无缝的可扩展性和效率，同时提供了极高的性能、可靠性和可管理性，而不会影响企业的弹性。西部数据存储平台与 NGX Storage 相结合，可轻松为企业和云组织构建高性能、低功耗和高可用性的存储解决方案。
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
打破人工智能的平衡：领导者如何抓住指数级增长……
绘制更有价值的 AI 之旅 我们的研究和客户体验表明，AI 领导者对利用机器学习和其他此类工具取得成功意味着什么有了更好的理解。因此，他们更愿意坚持度过艰难的阶段，无论是训练机器的艰苦工作还是制定新工作方式的不适。这种清晰度使他们能够以不同的方式构建他们的 AI 之旅。他们不是涉足许多不同的领域，而是在一两个领域建立实力和密度，然后从那里扩展。这种方法使他们能够深化对非结构化数据的使用和应用，访问更复杂的用例，并分层必要的运营基础——投资、人才、数据管理、生产和其他技术，使 AI 支持的实践能够嵌入到日常工作中（图 2）。