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World File Search System爱丽丝
渠道组合的非经典性资源理论
当两个政党（爱丽丝和鲍勃）共享相关的量子系统和爱丽丝执行本地测量时，爱丽丝对鲍勃状态的最新描述可以提供非经典相关性的证据。可以通过允许BOB还具有经典或量子系统作为输入来修改这种简单的场景，可以通过Einstein，Podolsky和Rosen（EPR）引入著名的情况。在这种情况下，爱丽丝在鲍勃实验室中更新了她对渠道（而不是状态）的了解。在本文中，我们提供了一个统一的框架，用于研究EPR方案的各种此类概括的非古老性。我们使用一种资源理论来做到这一点，其中免费操作是本地操作和共享随机性（LOSR）。我们得出了一个半决赛计划，用于研究EPR资源的预订，并发现后者之间可能的转换。此外，我们在分析和数字上研究了量子后资源之间的转换。
萨尔兰大学量子非本地游戏和...
在本文中，我们研究非本地游戏和量子非本地游戏的策略。我们的主要来源是[19]，[25]和[4]。本论文中研究的量子非本地游戏所研究的策略称为量子无信号相关性和量子通勤量子不信号相关性。Quantum no-signalling相关性首先是由Duan和Winter在2016年[9]定义的，[9]与Quantum非局部游戏不同。量子通勤无信号相关性和量子非本地游戏首先由托多罗夫和图洛夫卡在2020年定义[25]。非本地游戏是元组G =（x，y，a，b，λ），其中x和y是两个玩家爱丽丝和鲍勃的问题。这两个玩家必须从答案集A和B中给出答案，而无需与其他玩家沟通。然后，裁判员根据功能λ：x×y×a×b→{0，1}来决定，无论是爱丽丝和鲍勃赢。作为爱丽丝和鲍勃（Alice）和鲍勃（Alice）合作，他们必须事先同意一项策略，以最大程度地提高自己的胜利机会。有不同类别的策略限制了爱丽丝和鲍勃可以访问的资源。本文中主要研究的两类策略是无信号的策略和量子通勤策略。无签名的策略仅将爱丽丝和鲍勃限制为他们无法交流的规则。这意味着爱丽丝的回答不取决于鲍勃的问题，反之亦然。量子通勤策略是无标志性策略的子类，在这种策略中，爱丽丝和鲍勃共享可以部分衡量的量子系统。我们还定义了通用C ∗ - 代数。量子非本地游戏是非本地游戏的概括，爱丽丝和鲍勃得到了“量子”问题和“量子”答案。这是通过从矩阵代数的投影到另一个矩阵代数的投影的连接连接，零保护图建模的。量子非本地游戏的策略是由量子通道给出的，量子通道是将量子状态映射到量子状态的地图，这也阻止了爱丽丝和鲍勃之间的直接通信。在第2节中，我们简要介绍了C ∗ - 代数，并定义了C ∗ - 代数的正元素和地图。在第3节中，我们介绍了Traceclass操作员，这些操作员是希尔伯特空间上有限运营商的子类。然后，我们证明TraceClass运营商是有限运算符的前提。在第4节中，我们介绍了操作员系统，因为需要研究非本地游戏。运算符系统是包含单元的Unital C ∗ -Elgebra的自动障碍子空间。运算符系统也可以定义为我们需要引入其张量产品所需的抽象概念。在第5节中，我们提供了量子信息的基本概念，因为这些信息需要定义非本地游戏和量子非本地游戏的不同策略。在第6节中，我们介绍了非本地游戏，并研究无信号和量子通勤策略。然后，我们将完美的策略分类，这些策略总是通过C ∗ -ergebra中运算符系统的状态空间进行策略。这些分类结果在[19]中显示。在第7节中，我们将非本地游戏推广到量子非本地游戏和对于镜像游戏，这是非本地游戏，对于某些问题，爱丽丝的答案是由鲍勃的答案决定的，反之亦然，我们可以按照给定的C ∗ -Algebra的痕迹对完美的量子通勤策略进行分类。
细胞缺乏单倍型造血干细胞移植抗原受体修饰的T细胞：优化DO
手稿：所有共同作者玛丽亚·格拉西亚·朗卡罗洛（Maria Grazia Roncarolo）手稿写作：沃尔克·威伯金（Volker Wiebking），马修·波特斯（Matthew Porteus）评论Wiebking，Matthew Porteus，Alice Bentaira监督：爱丽丝·伯恩塔（Alice Bentausis）：爱丽丝·贝纳塔（Alice Bnateis）：爱丽丝·伯恩塔（Alice Berainda），马修·托尔特（Matthew） Nathalie Mostrel Off-target analysis: Ciaran M. Lee and Gang Bao Data Matthew Porteus In vitro studies: Volker Wiebking, Premanjali Lahiri In vivo studies: Volker Conception and design: Volker Wiebking, Rasmus Bak, Alice Bertaina and Contributions:
量子信息理论CHSH不等式
CHSH游戏是一个由爱丽丝和鲍勃的玩家组成的两人游戏，他们分别从裁判查理（Charlie）中分别获得了x∈{0，1}和y∈{0，1}作为输入（或“问题”）。两个玩家都必须向查理发送输出，而不会以任何方式进行交流（他们事先知道他们的两个输入都是从{0，1}随机选择的，即所有可能的4个可能的输入对（0,0），（0,1），（1,0），（1,1）均可能同样可能）。说，爱丽丝的回答是a，鲍勃的答案是b。任务是为了让爱丽丝和鲍勃提供每个问题的匹配输出（即a = b）除非问题为（1,1）（其中其输出必须为a̸= b）。也就是说，在收到两个答案之后，查理决定了球员是赢还是输掉比赛，这意味着一个人不可能赢得胜利，而另一个则不可能输掉比赛。
Venkata Koppula
加密是我们解决与保密有关的问题的首选解决方案。如果爱丽丝和鲍勃想通信SE慢性，他们可以加密他们的信息，而加密的SE则可以确保对手无法对基础消息学到任何东西。另一方面，爱丽丝和鲍勃可以使用解密密钥从加密中恢复消息（必须将其隐藏在对手中）。但是，如果对手也学习了de chryption密钥怎么办？这种关键泄漏很少见，但它们发生在现实世界中。在这种情况下，我们可以提供任何类型的安全性吗？
弥合责任差距：人工智能为何挑战现有责任规则以及如何设计赋能人类的解决方案
13.1 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 248 13.3.4 场景 B：爱丽丝和自动驾驶汽车 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 256 参考文献.................... ...
SBND的宇宙射线研究
‣1。爱丽丝选择一个随机的位字符串和一个随机的极化碱基（直或对角线），并将光子序列发送给BOB，每个光子在所选底座中代表了一些字符串。‣2。鲍勃随便选择由爱丽丝发送给他的每个光子，无论是测量直线还是对角线极化，并解释了所有结果，例如0或1‣注意：当试图测量对角线光子或反之亦然时，所有信息都会丢失。因此，Bob仅从测量的光子的50％获得重要数据（假设由于截距没有改变）‣3。鲍勃公开宣布了他分析光子的基础（即过滤器）。‣4。爱丽丝与鲍勃交流。<公开选择的过滤器已正确选择。被丢弃BOB执行错误类型的测量或未检测到光子的所有位置。‣5。相应的位将是形成将使用数据加密的秘密密钥的候选者（在其中一些的后续通信验证之后）
水印，可转移的攻击和对抗防御
一个非拟合组织计划开放分类器F，但希望通过将水印直接嵌入模型中来检测其使用。爱丽丝的任务是创建此水印。鲍勃的目的是使F在对手方面稳健，即确保很难找到看起来不奇怪但会导致F犯错误的查询。两个面临挑战：爱丽丝努力创建无法消除的水印，而鲍勃的防御措施变得越来越复杂。他们发现自己的项目已连接。爱丽丝的想法是在F中种植一个后门[1，2]，使她能够用隐藏的扳机来制作查询，该扳机激活后门，导致F错误分类，从而检测到F的使用。鲍勃的方法涉及平滑F以增强鲁棒性，这无意中消除了此类后门[2]。他们意识到自己的挑战是同一枚硬币的两个方面：一项任务的不可能可以保证另一个任务的成功。
带量子侧信息的对抗性猜测
在没有侧面信息的情况下，让我们首先引入了通常的猜测问题的对抗性扩展[1-10]。一方可以随意选择一个概率分布P，用于随机变量M，而不是字母M，并将她的选择传达给另一方（在先前考虑的，非对抗的情况下，P被游戏规则所构成）。在游戏的每一轮中，爱丽丝根据分布p随机选择一个值m，而鲍勃（Bob）对随机变量m的值进行了询问，一次是一个随机变量的值，直到他的猜测正确为止。例如，让我们考虑情况m = {a，b，c}。在这种情况下，鲍勃的第一个查询可能是b。如果爱丽丝回答负面，那么他的下一个查询可能是一个。假设这次爱丽丝在官能上回答，这一轮已经结束。鲍勃选择了查询的顺序，以最大程度地减少所产生的成本，提前双方已知的成本功能，仅取决于平均查询数量；爱丽丝选择先前的概率分布p来最大化这种成本。Alice和Bob的最佳策略都是显而易见的：对于Alice，它包括选择P作为M上方的均匀分布，而对于BOB，它包括以其先前概率的非进攻顺序查询M的值。