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人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
有关网络安全机上船上的准则
版本5使用条款本出版物中给出的建议和信息纯粹是作为用户自身风险使用的指导。没有任何保证或陈述，也没有任何人，公司，公司，公司或组织的成员或雇员接受的护理或责任的任何义务（谁或以任何方式与之提供信息或数据提供的任何方式，或任何有关此次出版物或建议的翻译，任何翻译，出版或供应）或因符合本出版物中所包含的指导而直接或间接导致的任何后果的任何遗漏，或者是出于任何后果，即使是由于未能在上述任何一方进行合理的护理而造成的。
量子计算机上的对称加密
经典对称加密算法使用共享密钥的 N 位，以信息理论上安全的方式通过单向信道传输消息的 N 位。本文提出了一种混合量子-经典对称密码系统，该系统使用量子计算机生成密钥。该算法利用量子电路使用一次性密码本类型的技术加密消息，同时需要更短的经典密钥。我们表明，对于 N 量子比特电路，指定量子电路所需的最大位数以 N 3 / 2 增长，而量子电路可以编码的最大位数以 N 2 增长。我们没有充分利用量子电路的全部表达能力，因为我们只关注二阶泡利期望值。使用更高阶的泡利期望值可以编码指数数量的位数。此外，使用参数化量子电路 (PQC)，我们可以通过引入对某些 PQC 参数的密钥依赖性来进一步增加安全共享信息的数量。该算法可能适用于早期容错量子计算机实现，因为可以容忍一定程度的噪声。模拟结果与 84 量子比特 Rigetti Ankaa-2 量子计算机上的实验结果一起呈现。
邀请引用的引号是从善良的打印机上打印的一本名为“环境
1。环境研究和湿地管理研究所主任2。西孟加拉邦生物多样性委员会成员秘书3，首席技术人员东加尔各答湿地管理公司4。西孟加拉邦高级私人经理。冲洗控制委员会5。副秘书环境部”（NNVironment主持人环境部将招标上传到部门
量子计算机上随机波动下的期权定价
我们开发了在 Heston 模型（一种流行的随机波动率模型）下为亚式期权和障碍期权定价的量子算法，并在典型市场条件下的实例中估算了它们的成本（以 T 计数、T 深度和逻辑量子比特数表示）。这些算法基于将成熟的随机微分方程数值方法与量子振幅估计技术相结合。具体而言，我们通过经验表明，尽管弱欧拉方法很简单，但它在此任务中达到了与更著名的强欧拉方法相同的精度水平。此外，通过消除准备高斯态的昂贵程序，基于弱欧拉方案的量子算法比基于强欧拉方案的量子算法的效率要高得多。我们的资源分析表明，随机波动下的期权定价是量子计算机的一个有前途的应用，并且我们的算法使得在金融应用中实现实际量子优势的硬件要求比现有技术更低。
对以前在飞机上发货的12个锂离子电池（12.8伏）的电荷分析
出于信息交换的利益，根据美国运输部的赞助，该文件被传播。美国政府对内容或使用不承担任何责任。美国政府不认可产品或制造商。贸易或制造商的名字仅出现在此处，因为它们对本报告的目的而言是必不可少的。本报告中的发现和结论是作者的发现，不一定代表资助机构的观点。本文档不构成FAA政策。咨询有关其使用的技术文档页面上列出的FAA赞助组织。该报告可在联邦航空管理局William J. Hughes技术中心的全文技术报告页面上获得：ActLibrary.tc.faa.gov中的Adobe Acrobat便携式文档格式（PDF）。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
量子比特上的图形：演示量子计算机上的三种图形算法
用于数据库和数据管理的量子计算是一个新兴的研究领域，近年来取得了长足的发展 [35,46]。该领域旨在满足对更复杂的优化方法的需求，这些方法至关重要，因为数据量和复杂性继续以越来越快的速度增长。该领域的主要愿景是未来数据库的优化可能部分在量子计算机上进行。之前的大部分研究集中于利用各种二次无约束二元优化公式来优化关系数据库 [4、11、15、17、25、33、34、36、37、44、45、49、53]。第二种最常见的量子计算方法是用量子机器学习来解决数据库问题 [18、19、47、51、52]。尽管关系数据库中的许多优化问题从根本上来说都是图问题（例如，连接顺序选择），但该领域中图算法的全部功能尚未得到充分研究。为了对量子计算中现有的图算法进行更系统的研究和基准测试，
在连续变量量子计算机上模拟量子场论
摘要：我们深入研究了使用光子量子计算来模拟量子力学并将其应用扩展到量子场论。我们开发并证明了一种利用这种连续变量量子计算 (CVQC) 形式来重现任意汉密尔顿量下量子力学状态的时间演化的方法，并证明了该方法在各种潜力下的显著效果。我们的方法以构建演化状态为中心，这是一种特殊准备的量子态，可在目标状态上诱导所需的时间演化。这是通过使用基于测量的量子计算方法引入非高斯运算来实现的，并通过机器学习进行增强。此外，我们提出了一个框架，其中可以扩展这些方法以在 CVQC 中编码场论而无需离散化场值，从而保留场的连续性。这为量子场论中的量子计算应用开辟了新途径。
懒惰：使用智能手机上的安全元素
隐私增强技术不仅必须在传播中保护敏感的数据，而且还必须在本地限制。例如，匿名网络隐藏了网络对手的消息的发送者和/或收件人。但是，如果实际捕获了参与设备，则可以向其所有者施加压力以访问存储的对话。因此，客户端软件应允许用户合理地否认存在有意义的数据。由于可以在未经同意和基于服务器的身份验证泄漏元数据的情况下收集生物识别技术，因此实现通常依赖于令人难忘的通行单词进行本地身份验证。传统的基于密码的密钥拉伸缺乏严格的时间保证，因为攻击者的平行密码猜测便利。本文引入了懒惰，这是一种关键拉伸方法，利用现代智能手机中常见的安全元素（SE），以对密码猜测提供严格的速率限制。虽然这将很简单，但可以完全访问SE，但Android和iOS仅提供非常有限的API。懒惰利用现有的开发人员SE API和新颖的加密结构来建立有效的速率限制，以对最近的Android和iOS设备进行密码猜测。我们的方法还可以确保在短，随机生成的，六个字符的alpha数字密码中针对具有几乎无限计算资源的对手。我们的解决方案与大约96％的iPhone兼容，而45％的Android手机和懒惰无缝集成而没有设备或操作系统修改，从而使其立即由App Developers立即使用。我们正式定义了懒惰的安全性并评估其在各种设备上的性能。最后，我们提出了Hiddensloth，这是一种利用懒惰的可能性的加密方案。它为对手提供了多次击打的阻力，这些对手可以多次掩盖其磁盘含量。