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图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。
国家核安全局萨凡纳河...
合同编号DE-AC09-08SR22470在国家核安全管理局（NNSA）和萨凡纳河核解决方案，有限责任公司（SRNS）之间，是一项成本加上的费用类型合同，该合同具有单独的合同销售订单数字（Clins）的单独合同销售和运营的合同要求（Clin）clin和cluce clins cinter and cluce 00010001 0001 0001 0001 0001 cluns-0001 0001 0001 cinter-0001 0001 clins-0001，此绩效评估报告（PER）文档NNSA对SRNS绩效的评估是针对Clin 0001中建立的绩效标准的评估 - 绩效评估和测量计划（PEMP）和Sub-Clin 0007AA - Savannah River Plutonium Processition（SRPPF）项目奖励计划（SRPPF）项目奖励计划（AFP），该计划（AFP）为10月1日，2023年10月20日，2023年，<2023年，<2023年3月30日，<2023年。PEMP和AFP标准在本报告中纳入附件1和2。
国家核安全管理局...
通过提供众多武器组件和系统来有效地支持多个武器现代化计划。ntess迅速解决了NNSA生产地点的利率生产问题，以使B61-12准时交付给美国空军（USAF）。ntess完成了所有W88更改（ALT）370硬件的计划生产生产生产。ntess成功执行了W93第2阶段的开发活动，包括领导和托管客户需求交换以审查和验证利益相关者计划的要求。ntess成功要求的W80-1组件，避免了大约1000万美元（M）的成本。ntess完成了B83计划的所有核心监视和技术基础研究，包括提前计划的额外的会计年度（FY）测试。为支持数字化转型，NTESS领导了整个核安全企业（NSE）的基于模型的系统工程功能的开发和实施。ntess超出了发展，成熟和应用创新策略和技术来维持强大库存的期望。ntess并未始终如一地交付
国家核安全管理局...
通过提供众多武器组件和系统来有效地支持多个武器现代化计划。ntess迅速解决了NNSA生产地点的利率生产问题，以使B61-12准时交付给美国空军（USAF）。ntess完成了所有W88更改（ALT）370硬件的计划生产生产生产。ntess成功执行了W93第2阶段的开发活动，包括领导和托管客户需求交换以审查和验证利益相关者计划的要求。ntess成功要求的W80-1组件，避免了大约1000万美元（M）的成本。ntess完成了B83计划的所有核心监视和技术基础研究，包括提前计划的额外的会计年度（FY）测试。为支持数字化转型，NTESS领导了整个核安全企业（NSE）的基于模型的系统工程功能的开发和实施。ntess超出了发展，成熟和应用创新策略和技术来维持强大库存的期望。ntess并未按计划按计划提供组件/系统定义和硬件，从而延迟了其他站点的产品实现活动，尽管正在努力恢复计划时间表。ntess错过了一个关键的射击组装组件（FSA）设计要求，直到生产准备工作后期，就会在堪萨斯城国家安全校园延迟时间表延迟。
国家核安全局的技术转让
根据《国家核安全局法案》，国家核安全局的主要任务之一是支持美国在科学技术领域的领导地位。该机构的一项重要任务重点是利用变革性技术应对新兴挑战。这项任务重点几乎就是技术转让的定义。国家核安全局的运作口号是“创新。合作。交付”，这正是技术转让计划所做的。国家核安全局实验室、工厂和场地 (LPS) 的技术转让团队在识别 LPS 开发的创新技术、与行业合作伙伴合作将这些技术商业化以及将这些技术推向市场以造福美国纳税人的生活和生计方面做得非常出色。这些努力产生了令人难以置信的产品，以看似难以想象的方式影响着美国人的生活——但 LPS 技术转让专家确实想象了这些产品并将它们变为现实，造福于我们。
联邦环境部，自然保护，核安全和消费者protecion
Postal Address: Postfach 12 06 29, 53048 Bonn Delivery Address: Via Heinrich-von-Stephan-Straße, 53175 Bonn Tel: +49 228/99 305-0 Fax: +49 305-3225 Internet: www.bmuv.de Email: poststelle@bmuv.bundPostal Address: Postfach 12 06 29, 53048 Bonn Delivery Address: Via Heinrich-von-Stephan-Straße, 53175 Bonn Tel: +49 228/99 305-0 Fax: +49 305-3225 Internet: www.bmuv.de Email: poststelle@bmuv.bund
核安全公约（CNS）
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开发核应用中人工智能系统的考虑因素（加拿大核安全委员会、英国核监管办公室和美国核管理委员会）
本文件概述了加拿大核安全委员会 (CNSC)、英国核监管办公室 (UK ONR) 和美国核管理委员会 (US NRC) 指出的部署人工智能 (AI) 的高级原则。这份人工智能原则文件描述了在部署人工智能时应考虑的重要主题，以确保核设施和核材料的其他用途持续安全运行。为本文做出贡献的三个监管机构认识到，在三个司法管辖区中的任何一个管辖区开发、审查和部署人工智能系统时，认真考虑这些原则的重要性。本文的受众包括人工智能开发者、最终用户、申请人、被许可人、监管机构和监管合作伙伴。这里讨论的原则旨在提醒各方，在我们鼓励人工智能的有效利用的同时，我们需要澄清和应对这些快速发展的技术所带来的挑战。