XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相比之下
![b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”](/simg/1/1d77c9265b1d8d34fa75fc68715ac08b0fa11253.webp)
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到，与一般MQ问题相比，这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统，并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，没有这种改进的组合算法，这是一个很大的暗示，即额外的结构使问题更容易。
![b'composites，[14 \ xe2 \ x80 \ x9316]聚合物粘合剂，[17 \ xe2 \ x80 \ x9319]和添加剂[19,20]，以改善Li-Cells中的Si-Electrode性能。在硅阳极中涉及金属碳化物是尚未探讨增加容量和周期寿命的另一种策略。首先，据报道，具有特定微观结构的复合硅/Wolfram Carbide@Graphene可维持高初始库仑效率和较长的循环寿命，从而减轻了结构变化。 [21]相比之下，还报道了良好的电 - 化学性能，以Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Mo 2 C @Si Mo 2 C的形式形式的金属碳化物（Mo 2 C，Cr 2 c 3等）进行了鲜明的表现。 [22]此外，碳化物通常还可以提供出色的导电骨架，以提高Si的电子电导率，这要归功于存在降低电子传递电阻的纳米传导通道。 [23,24]'](/simg/9/9536fe4cbba8b087ce049a15cc98c3ec59c25caa.webp)
b'composites，[14 \ xe2 \ x80 \ x9316]聚合物粘合剂，[17 \ xe2 \ x80 \ x9319]和添加剂[19,20]，以改善Li-Cells中的Si-Electrode性能。在硅阳极中涉及金属碳化物是尚未探讨增加容量和周期寿命的另一种策略。首先，据报道，具有特定微观结构的复合硅/Wolfram Carbide@Graphene可维持高初始库仑效率和较长的循环寿命，从而减轻了结构变化。 [21]相比之下，还报道了良好的电 - 化学性能，以Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Cr 3 C 2 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @Si Mo 2 C @Si Mo 2 C的形式形式的金属碳化物（Mo 2 C，Cr 2 c 3等）进行了鲜明的表现。 [22]此外，碳化物通常还可以提供出色的导电骨架，以提高Si的电子电导率，这要归功于存在降低电子传递电阻的纳米传导通道。 [23,24]'
b'composites，[14 \ xe2 \ x80 \ x9316]聚合物粘合剂，[17 \ xe2 \ x80 \ x9319]和添加剂[19,20]，以改善Li-Cells中的Si-Electrode性能。涉及硅阳极中的金属碳化物是尚未探讨增加容量和循环寿命的另一种策略。首先，据报道，具有特定微观结构的复合硅/wolfram碳化物@石墨烯可维持较高的初始库仑效率和长期循环寿命，从而减轻了结构变化。[21]相反，金属碳化物（mo 2 C，Cr 2 C 3等）以Si Cr 3 C 2的形式 @几层石墨烯和Si Mo 2 C @几层石墨烯电极的据报道，具有良好的电化学性能。[22]此外，碳化物通常还可以提供出色的导电骨架，以提高Si的电子电导率，这要归功于纳米导电通道的存在，从而降低了电子转移电阻。[23,24]'
![b'figure 1。类似药物的小分子与miR21结合。我们基于共同的2--（（5-（5-（5-（piperazin-1-基）吡啶素2-基）氨基）吡啶[3,4-D]吡啶蛋白-4（3H） - 一种结构，我们合成了一系列密切相关的化合物。两种称为45（a）和52（b）的化合物在中间NM范围内具有很强的结合活性。通过移动单个氮的位置产生的化合物（表1）显示出显着降低的亲和力（5-10倍差）（C）。进行了1d 1 H NMR配体检测到的滴定，以评估候选化合物的结合：将浓度的RNA添加到含有100 m的小分子的溶液中，该溶液中含有50 mM pH 6.5的50 mM脱位Tris的小分子，以及250 mm nacl，50 mm kcl，50 mm kcl和2 mm kcl和2 mm mmmgcl 2。随着量增加的小分子与RNA结合，1 h线宽增加，NMR峰高度相应降低。相对于内标（DSA），从峰高的降低降低计算结合小分子的比例。曲线的饱和度为1，表明存在具有子-UM亲和力的主要单位位点。相比之下，无关的RNA结合化合物Palbociclib以低得多的值饱和，并显示了几乎线性滴定曲线，这表明了非特异性结合（有关所有测试化合物的结构，请参见表1）。可以通过拟合数据](/simg/a/a5e6054f458942da9d0fd315e2dff3ce571b5880.webp)
b'figure 1。类似药物的小分子与miR21结合。我们基于共同的2--（（5-（5-（5-（piperazin-1-基）吡啶素2-基）氨基）吡啶[3,4-D]吡啶蛋白-4（3H） - 一种结构，我们合成了一系列密切相关的化合物。两种称为45（a）和52（b）的化合物在中间NM范围内具有很强的结合活性。通过移动单个氮的位置产生的化合物（表1）显示出显着降低的亲和力（5-10倍差）（C）。进行了1d 1 H NMR配体检测到的滴定，以评估候选化合物的结合：将浓度的RNA添加到含有100 m的小分子的溶液中，该溶液中含有50 mM pH 6.5的50 mM脱位Tris的小分子，以及250 mm nacl，50 mm kcl，50 mm kcl和2 mm kcl和2 mm mmmgcl 2。随着量增加的小分子与RNA结合，1 h线宽增加，NMR峰高度相应降低。相对于内标（DSA），从峰高的降低降低计算结合小分子的比例。曲线的饱和度为1，表明存在具有子-UM亲和力的主要单位位点。相比之下，无关的RNA结合化合物Palbociclib以低得多的值饱和，并显示了几乎线性滴定曲线，这表明了非特异性结合（有关所有测试化合物的结构，请参见表1）。可以通过拟合数据
b'figure 1。类似药物样的小分子与MIR21结合。我们基于常见的2--（（5-（5-（piperazin-1-基）吡啶-2-基）氨基）吡啶[3,4-D]吡啶蛋白-4（3H） - 一种结构，并分析了它们与PRE-MIR-21结合使用通用NMR ASSAIN 1，2。在NM中部范围内，称为45（a）和52（b）的两种化合物具有很强的结合活性。通过移动单个氮的位置产生的化合物（表1）显示出明显降低的亲和力（5-10倍差）（C）。1 H NMR配体检测到的滴定，以评估候选化合物的结合：将浓度的RNA添加到含有100 m小分子的溶液中，该溶液中含有50 mM pH 6.5的氘化TRI的缓冲液中的小分子，以及250 mm NACL，NACL，50 mm KCL，KCL和250 mm KCL和2 mmmmmmmmmgcl 2。随着增加量的小分子与RNA结合，1小时线宽增加，而NMR峰高相应降低。相对于内标（DSA），从峰高的降低降低来计算结合小分子的分数。曲线饱和为1的值表示存在具有子-UM亲和力的主要单位位点；相比之下，无关的RNA结合化合物Palbociclib以低得多的值饱和，并显示了几乎线性滴定曲线，这表明了非特异性结合（有关所有测试化合物的结构，请参见表1）。可以通过将数据点拟合到结合等温线来计算近似结合常数。化合物52的数据拟合对应于近似K d = 200 nm，而化合物45和49（表1）均具有K d = 600 nm。
![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。'