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World File Search System标准模型
使用人工磁场和配备机器人激光的手臂进行超级kamiokande pmts表征探测用机器学习武装的顽固性BSM参数空间
这项研究引入了创新的机器学习（ML）辅助采样方法，旨在更有效地扩展标准模型（BSM）参数空间。Markov Chain Monte Carlo（MCMC）和Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等传统方法经常在高维，多模式空间中面临限制，从而导致计算瓶颈。我们的方法结合了积极训练的深层网络（DNN）和嵌套采样，动态预测更高的样子区域，以加速收敛并提高采样精度。这些可扩展的框架具有可扩展的框架，可以在高层物理学（HEP）研究中进行全面分析，以解决bsm compariete bsm commiate bsm commiate bsm compariate bsm compariate bsm comporiate comportiation comportiation comportiation。
超对称顶夸克事件分类的量子算法
寻找超对称粒子是大型强子对撞机 (LHC) 的主要目标之一。超对称顶部 (停止) 搜索在这方面发挥着非常重要的作用，但 LHC 下一个高光度阶段将达到前所未有的碰撞率，这对任何新信号与标准模型背景的分离提出了新的挑战。量子计算技术提供的大规模并行性可以为这个问题提供有效的解决方案。在本文中，我们展示了缩放量子退火机器学习方法的一种新应用，用于对停止信号与背景进行分类，并在量子退火机中实现它。我们表明，这种方法与使用主成分分析对数据进行预处理相结合，可以产生比传统多元方法更好的结果。
Quantum tearguard
摘要 - 在本文中，我们介绍了PQ-WireGuard，这是Vireguard VPN协议中握手的后量子变体（NDSS 2017）。与现实世界方案的大多数先前关于量子后安全性的工作不同，该变体不仅考虑了量词后的构成性（或远期保密性），还考虑了量子后的身份验证。为了实现这一目标，我们仅使用键盘封装机制（KEMS）替换了更通用的方法。我们建立了PQ-WireGuard的安全性，在符号模型中和标准模型中适应了Vireguard的安全性证明。然后，我们使用混凝土后安全KEM实例化这种通用结构，我们会仔细选择以实现高安全性和速度。我们证明了PQ-WireGuard的竞争力，与广泛部署的VPN解决方案相比，表现出广泛的台式标记结果。
量子主成分分析仅实现AN ...
分析量子算法的中央障碍是缺乏经典算法的比较输入模型。受作者最新工作的启发[2]，我们引入了这样的模型，我们假设我们可以很好地执行输入数据的2个元素样本，这是一种自然的分析算法，以假定具有经典数据的状态制备。尽管该模型产生的实用算法少于（更强的）标准模型，但它捕获了量子线性代数算法的许多特征和细微差异的版本。使用此模型，我们描述了用于主成分分析[3]和最近的中心聚类[4]的劳埃德，Mohseni和Rebentrost的量子算法的经典类似物。由于它们仅在多项式方面较慢，因此这些算法表明其量子的指数加速仅仅是状态制备假设的伪像。
菜单成本经济中的非线性通货膨胀动态
我们表明，当将标准菜单成本模型参数化以匹配价格变化分布时，它存在三个重要缺陷：它们需要不切实际的大菜单成本、它们预测大量的错误分配，并且它们无法在数据中重现价格变化频率和通货膨胀之间的联动。在存在微观经济战略互补性的情况下，这些缺陷会被放大。我们通过沿两个维度扩展标准多产品菜单成本模型来解决这些问题。首先，我们假设战略互补性存在于公司层面，而不是产品层面。其次，我们假设公司销售的产品是不完全替代品。与标准模型相比，价格变化的频率随着货币冲击的规模而迅速增加，因此我们的模型意味着非线性的产出响应。即使对于较小的冲击，我们的模型也会预测更强的选择效应，因此价格响应更灵活，实际效应更小。
贪婪主动学习策略分析
标准模型（比如 PAC 框架）并未捕捉到标记数据和未标记数据之间的区别，而这种区别催生了主动学习领域，在主动学习中，学习者可以要求特定点的标签，但每个标签都需要付费。这些查询点通常从未标记的数据集中选择，这种做法称为基于池的学习 [10]。目前也有一些关于人工创建查询点的研究，包括大量理论成果 [1, 2]，但这种方法存在两个问题：首先，从实用角度来看，这样产生的查询可能非常不自然，因此人类很难进行分类 [3]；其次，由于这些查询不是从底层数据分布中挑选出来的，因此它们在泛化方面的价值可能有限。在本文中，我们重点关注基于池的学习。
休斯顿大学应急管理计划2023- ...
紧急管理计划（EMP）结合了“全危害方法”，并解决了对与自然，技术和人造事件/灾难相关的紧急情况的计划反应。EMP是在UH发生事件/灾难期间的学生，员工，教职员工和访客的健康，安全和财产的基础框架。旨在促进多个代理/管辖权协调；特别是在UH和地方，州，联邦政府，UH系统校园，其他高等教育机构，私营企业和合同伙伴之间。本计划正式纳入了整个或部分地纳入该计划中的组件中的国家事件管理系统（NIMS）的概念和过程，无论是休斯顿大学摄政委员会委派的休斯顿大学（UH）校长的权限。UH紧急响应计划基于NIMS，NIMS是美国的标准模型和事件命令系统（ICS），即UH的第一响应者使用的管理结构。
优化近似凸函数的量子加速及其在对数遗憾随机凸老虎机中的应用
贡献。在本文中，我们系统地研究了近似凸函数优化的量子算法，并将其应用于零阶随机凸老虎机。量子计算是一项快速发展的技术，量子计算机的能力正在急剧提升，最近谷歌 [ 6 ] 和中国科学技术大学 [ 42 ] 已经达到了“量子至上”。在优化理论中，半定规划 [ 3 ， 4 ， 11 ， 12 ]、一般凸优化 [ 5 ， 15 ]、优化中的脱离鞍点问题 [ 41 ] 等问题的量子优势已被证明。然而，据我们所知，近似凸优化和随机凸优化的量子算法是广泛开放的。在本文中，我们使用量子零阶评估预言机 OF 来考虑这些问题，这是先前量子计算文献中使用的标准模型 [ 5 ， 14 ， 15 ， 41 ]：
未来计算机：数字、量子、生物 - 伦敦大学学院发现
3. 数字计算机 数字二进制、存储程序、控制流计算机（见图 1）由包含数据和指令的可寻址存储器以及解释指令的中央处理单元 (CPU) 组成。能够写入数据然后作为指令执行是通用计算的强大基础。CPU 包含一个算术逻辑单元 (ALU) 和一个程序计数器，程序计数器定义要执行的下一条指令的内存地址。20 世纪 40 年代后期，人们提出了多种数字存储程序计算机架构，但冯·诺依曼架构成为行业标准模型，嵌入在计算机和程序语言中。该模型的指令包括一个（ALU 或控制）运算符和操作数（数据或内存地址）。使用 ALU 指令时，程序计数器会自动递增。使用控制指令时，内存地址会覆盖程序计数器。