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用于表面码解码的广义信念传播算法
信念传播 (BP) 是一种众所周知的低复杂度解码算法，对重要的量子纠错码类别具有很强的性能，例如随机扩展码的量子低密度奇偶校验 (LDPC) 码类。然而，众所周知，在面对拓扑码（如表面码）时，BP 的性能会下降，其中朴素 BP 完全无法达到低于阈值的状态，即纠错变得有用的状态。之前的研究表明，这可以通过借助 BP 框架之外的后处理解码器来补救。在这项工作中，我们提出了一种具有外部重新初始化循环的广义信念传播方法，该方法可以成功解码表面码，即与朴素 BP 相反，它可以恢复从针对表面码定制的解码器和统计力学映射所知的亚阈值状态。我们报告了独立位和相位翻转数据噪声下的 17% 阈值（与理想阈值 20.6% 相比），以及去极化数据噪声下的 14% 阈值（与理想阈值 18.9% 相比），这些阈值与非 BP 后处理方法实现的阈值相当。
利用分形拓扑码进行量子纠错
最近，在豪斯多夫维数为 2+ ϵ 的分形格上构造了一类分形表面码 (FSC)，此类码可采用容错非 Clifford CCZ 门 [1]。我们研究了此类 FSC 作为容错量子存储器的性能。我们证明了在豪斯多夫维数为 2 + ϵ 的 FSC 中，存在针对位翻转和相位翻转错误具有非零阈值的解码策略。对于位翻转错误，我们通过对分形格中孔洞的边界进行适当的修改，将为常规 3D 表面码中的串状综合征开发的扫描解码器应用于 FSC。我们对 FSC 的扫描解码器的改进保持了其自校正和单次特性。对于相位翻转错误，我们采用针对点状综合征的最小权重完美匹配 (MWPM) 解码器。对于具有豪斯多夫维数 DH ≈ 2 . 966 的特定 FSC，我们报告了扫描解码器在现象噪声下的可持续容错阈值（∼ 1 . 7% ）和 MWPM 解码器的代码容量阈值（下限为 2 . 95% ）。后者可以映射到分形晶格上限制希格斯跃迁临界点的下限，该下限可通过豪斯多夫维数进行调整。
UTRA-TDD 中的低码片速率文档：考虑
以及宏蜂窝网等； 3. 3G TDD 系统应尽可能支持智能天线、上行同步、接力切换、联合检测等先进技术； 4. chip rate 应易于部署用于基带数据处理的软件无线电； 5. 低成本解决方案； 6. 3G TDD 系统应尽可能考虑与现有的 2G 移动系统和未来的 3G FDD 系统的兼容性。基于以上考虑，建议为 TD-SCDMA 采用一种低 chip rate（为 UTRA-TDD 也提供一种低 chip rate 选项），其准确值为 1.3542Mcps。 1.3 性能 对于 IMT2000 RTT，应满足 ITU 的最低要求，该要求在文档 M.1225 中提出。关键是要提供IMT2000所要求的业务，即在不同环境下提供从1.2kbps到2Mbps速率的数据业务，并且提供高频谱效率、低成本、全球漫游等性能。众所周知，在提供同样的数据传输速率下，更窄的带宽或更低的码片速率意味着更高的频谱效率和更低的成本。那么问题就变成了如何选择最小码片速率才能满足IMT2000的最低要求。根据我们的研究，最小码片速率主要取决于RTT中采用的技术。仿真结果表明，TD-SCDMA(UTRA-TDD低码片速率模式)RTT方案在1.3542Mcps码片速率下可以满足IMT2000的最低要求。1.4 技术在1.3542Mcps码片速率下满足IMT2000的最低要求，主要归功于TD-SCDMA RTT中采用的先进技术。也就是说，当RTT采用智能天线、上行同步、联合检测等先进技术时，可以在相同的码片速率下达到更高的数据传输速率和容量，但遗憾的是，基于目前的微电子技术水平，这些技术限制了系统的码片速率。
QR 码 - 请求回复 - 科特兰空军基地 - AF.mil
QR 码 – 请求回复 Hunt 军事社区和军事住房办公室 (MHO) 共同努力，确保满足 Kirtland 家庭住房的需求。MHO 监督合规性，以确保 Hunt 能够达到预期。作为合作伙伴，我们有几种解决问题的方法。对于大多数问题、投诉或问题，最好从租赁办公室开始，但欢迎所有居民随时联系 MHO。第一个联系点是当地办公室社区主任或运营总监。如果您无法解决问题，请联系我们。对于大多数问题、投诉或问题，最好从租赁办公室开始，但欢迎所有居民随时联系 MHO。对于大多数住房问题，我们建议按以下顺序进行：
安全挑战随着QR码和AI生成的网络钓鱼的增量
尽管QR码网络钓鱼通常是针对各种个人和组织的机会主义威胁，但高管受到这些攻击的影响不成比例。例如，来自异常安全的数据表明，执行角色的人员收到的QR码攻击是2023年下半年的QR码攻击的42倍。这并不完全令人惊讶，因为威胁性参与者长期以来一直针对具有或多或少量身定制的网络钓鱼信息的高管和高级人员，这是一种称为“捕鲸”的技术，这主要是由于这些员工通常更高的访问公司资源的访问水平。异常安全性还报告说，大约27％的恶意QR码用于模拟2/MFA通知的网络钓鱼攻击，几乎可以肯定会产生紧迫感，并促使受害者立即采取行动。
一种可扩展且快速的人工神经网络表面码伴生解码器
表面码纠错为实现可扩展容错量子计算提供了一种非常有前途的途径。当作为稳定器码运行时，表面码计算包括一个综合征解码步骤，其中使用测量的稳定器算子来确定物理量子比特中错误的适当校正。解码算法已经取得了长足的发展，最近的研究结合了机器学习 (ML) 技术。尽管初步结果很有希望，但基于 ML 的综合征解码器仍然局限于小规模低延迟演示，无法处理具有边界条件和晶格手术和编织所需的各种形状的表面码。在这里，我们报告了一种可扩展且快速的综合征解码器的开发，该解码器由人工神经网络 (ANN) 驱动，能够解码任意形状和大小的表面码，数据量子比特受到各种噪声模型的影响，包括去极化误差、偏置噪声和空间非均匀噪声。解码过程包括由 ANN 解码器进行综合征处理，然后进行清理步骤以纠正任何残留错误。基于对 5000 万个随机量子错误实例的严格训练，我们的 ANN 解码器被证明可以处理超过 1000（超过 400 万个物理量子比特）的代码距离，这是最大的 ML-
噪声拓扑量子码中可局域纠缠的可扩展表征
摘要 拓扑量子纠错码已成为实现大规模容错量子计算机目标的主要候选者。然而，在存在噪声的情况下量化这些大尺寸系统中的纠缠是一项艰巨的任务。在本文中，我们提供了两种不同的方法，以可定位的量子比特子集纠缠来表征噪声稳定器状态，包括表面和颜色代码。在一种方法中，我们利用适当构造的纠缠见证算子来估计基于见证的可定位纠缠下限，这可以在实验中直接获得。在另一种方法中，我们使用与稳定器状态局部幺正等价的图状态来确定可计算的基于测量的可定位纠缠下限。如果在实验中使用，这将转化为从特定基中的单量子比特测量中获得的可定位纠缠下限，这些测量将在感兴趣的子系统之外的量子比特上执行。为了计算这些下限，我们详细讨论了从稳定器状态获取局部幺正等效图状态的方法，其中包括一种新的可扩展几何方法以及一种适用于任意大小的一般稳定器状态的代数方法。此外，作为后一种方法的关键步骤，我们开发了一种可扩展的图形转换算法，该算法使用一系列局部互补操作在图中的两个特定节点之间创建链接。我们为这些转换开发了开源 Python 包，并通过将其应用于嘈杂的拓扑颜色代码来说明该方法，并研究可局部纠缠的见证和基于测量的下限如何随所选量子比特之间的距离而变化。
基于工厂的编码一个逻辑量子位的量子极性码的容错准备
最近提出了一种容错方法来准备 Q 1 码的逻辑码态，即编码一个量子比特的量子极性码。其中的容错性由错误检测装置保证，如果在准备过程中检测到错误，则完全丢弃准备。由于错误检测，准备是概率性的，其成功率（称为准备率）随代码长度的增加而迅速下降，从而阻止了大代码长度的代码状态的准备。在本文中，为了提高准备率，我们考虑工厂准备 Q 1 码态，其中尝试并行准备多个 Q 1 码态副本。使用额外的调度步骤，我们可以避免每次检测到错误时完全丢弃准备，从而反过来提高准备率。我们进一步提供了一种理论方法来估计使用工厂准备准备的 Q 1 码的准备和逻辑错误率，该方法被证明与基于蒙特卡洛模拟的数值结果紧密相关。因此，我们的理论方法可用于为大代码长度提供估计，而蒙特卡罗模拟实际上并不可行。对于电路级去极化噪声模型，我们的数值结果表明准备率显著增加，特别是对于较大的代码长度 N 。例如，对于 N = 256 ，对于实际有趣的物理错误率 p = 10 − 3 ，它从 0.02% 增加到 27%。值得注意的是，N = 256 的 Q 1 码在 p = 10 − 3 和 p = 3 × 10 − 4 时分别实现了大约 10 − 11 和 10 − 15 的逻辑错误率。与具有相似代码长度和最小距离的表面码相比，这相当于提高了大约三个数量级，从而表明所提出的方案用于大规模容错量子计算的前景。
量子随机Oracle模型中的紧密键合封码机制★
摘要。键盘包裹机制可保护量子随机甲骨文模型中所选的密文攻击（Ind-CCA-Secure KEMS），已由Boneh，Dagdelen，Fischlin，Lehmann，Lehmann，Schafner和Zhandry（Crypto 2012），Crypto 2012），Targhi and Targhi and targhi and targhi（targhi and unuh and unuh（tcc and unruh and unruh and in ccc and kirfmanz and hofmanz and hofmanz）提出。 2017）。但是，所有这些构造获得的方案的安全级别尤其是其构建基块原始安全级别的一半。在本文中，我们给出了一种将弱安全的公钥加密方案紧密转换为量子随机甲骨文模型中的IND-CCA安全KEM的转换。更准确地说，我们为确定性的公钥加密（DPKE）定义了一个称为“不相关性的可模拟性”的新安全概念，我们提出了一种方法，可以将不连接的可模拟DPKE方案转换为Ind-CCA键键封闭机制方案，而无需授予相当可能的安全性降级。此外，我们还提供了DPKE方案，其差异性可显着降低为量词后假设。结果，我们获得了量子随机甲骨文模型中各种量子后假设的Ind-CCA安全性KEM。关键字：紧密的安全性，被选为ciphertext的安全性，Quantum加密后，KEM。