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World File Search System算术
算术原语的量子资源估计
[1] Beverland, Michael E. 等人。“评估需求以扩展到实际的量子优势。” arXiv 预印本 arXiv:2211.07629 (2022)。[2] Lopez, Sonia。“根据机器特性定制资源估算。” Microsoft ，2023 年 3 月 15 日，https://learn.microsoft.com/en-us/azure/quantum/overview-resources-estimator#output-data [3] Gidney, Craig。“渐近有效的量子 Karatsuba 乘法。” arXiv 预印本 arXiv:1904.07356 (2019)。[4] Gidney, Craig。“窗口量子算术。” arXiv 预印本 arXiv:1905.07682 (2019)。→ 窗口算术 [5] Roetteler, Martin 等人。 “计算椭圆曲线离散对数的量子资源估计。”《密码学进展 - ASIACRYPT 2017：第 23 届密码学和信息安全理论与应用国际会议》，中国香港，2017 年 12 月 3 日至 7 日，会议录，第 II 部分 23。Springer International Publishing，2017 年。[6] Selinger，Peter。“T 深度一的量子电路。”《物理评论 A》87.4（2013）：042302。
成年聋哑人大脑中的算术
摘要 我们之前已经表明，尽管表现相似，但聋哑手语者在进行简单算术时调动的大脑区域与一组听力正常的非手语者有所不同。具体而言，听力正常的个体在与数字处理的言语系统相关的大脑区域（即左侧角回和额下回）中表现出更广泛的激活，而聋哑个体则调动与数字处理的数量系统相关的大脑区域（即右侧水平顶内沟）。这表明，与听力正常的非手语者相比，聋哑手语者在进行简单算术时可以成功利用位于部分不同大脑区域的过程。本研究是上述研究的概念复制和扩展，主要目的是了解聋哑人和听力正常的个体在支持算术的神经相关性方面的异同。主要目标是研究右侧水平顶内回、左侧下额回、海马体和左侧角回在简单和困难算术中的作用，以及这些区域如何相互连接。第二个目标是探索哪些其他大脑区域支持聋哑手语者的算术。多达 34 名成年聋哑手语者和相同数量的听力正常非手语者将参加一项简单和困难减法和乘法的 fMRI 研究。将使用全脑分析、兴趣区域分析和连接分析来分析脑成像数据。这是首次研究聋哑人士不同难度算术的神经基础。
算术与两个双peano算术的关系（s）和设定理论：信息理论的新一眼
摘要。本文介绍并利用了一些新概念：“非标准的Peano算术”，“补充的Peano算术”，“ Hilbert Arithmetic”。他们确定了数学和物理学的基础，这些基础证明了新引入的希尔伯特算术和可分离的量子力学希尔伯特·希尔伯特（Hilbert Hilbert of Quantum）机械师的等效性，反过来又是物理学和全世界的基础。可以将新的数学和物理基础都视为通过量子信息补充和概括的信息。当前的一些基本数学问题，例如Fermat的最后一个定理，四色定理以及其新形成的概括为“四个字母定理”，Poincaré的猜想，“ P VS NP”，“ P VS NP”再次考虑，从新成立的概念概念概念框架中，以及插图的新成立概念框架。简单或至关重要的简化解决方案和证明。建议根据信息的一致完整性与当前的所有数学问题（而不是枚举的），这是数学 - 物理的一致性之间的联系。关键词：Peano算术，Peano算术的非标准解释，Peano算术的两个免费标准解释，Hilbert算术，数学和物理学的一致完整性，数学和物理学的统一，信息，信息，量子信息
算术自相关和二进制序列的模式分布
其中n i = | {t≤n≤2t - 1：s n，τ= i} | ，i = 0，1。与经典的自相关相比，算术自相关是伪随机序列的携带相关函数。Goresky和Klapper [3]将算术自相关扩展到互相关，并给出了具有理想算术交叉相关性的二进制序列的大家族。后来，他们将算术自相关推广到[4，5]中的非二元序列。对于更多背景，读者被转介给[6]。序列的算术相关性预计将尽可能小。在[2]中提出了legendre序列算术自相关的非平凡结合。Hofer，M´erai和Winterhof [7]证明了算术自相关性和较高订单的相关度量的关系如下：
在分子通信中启用算术操作
摘要 - 在当前的分子通信（MC）系统中，在纳米级进行计算操作仍然具有挑战性，限制了它们在复杂场景中的适用性，例如自适应生化控制和先进的纳米级传感。为了克服这一挑战，本文提出了一个新颖的框架，该框架将计算无缝整合到分子通信过程中。该系统可以通过将数值分别编码为每个发射机发出的两种类型的分子来分别表示正值和负值，从而启用算术操作，即添加，减，乘法和除法。特别是，通过传输非反应性分子来实现添加，而减法采用在传播过程中相互作用的反应性分子。接收器解调分子计数以直接计算所需的结果。对位错误率（BER）的上限的理论分析和计算模拟确保了系统在执行复杂算术任务时的鲁棒性。与传统的MC方法相比，所提出的方法不仅在纳米级的基本计算操作中，而且为智能，自主分子网络奠定了基础。
刺激算术技能和血液动力学作用。
与217名大学生一起研究了咖啡因对算术表现的抽象影响。对算术SK I 1 1测试和血液动力学作用进行的双盲研究进行了巴driririririririririririririe含咖啡因或含咖啡因的000 000，180和250 mg）咖啡。进行了11轮算术测试；前四轮之前，随后在咖啡布雷克（Coffee Brea K）之后进行了7轮。每个回合由三个1分钟的算术测试组成。平均每个回合的算术SK I 1 1。同时测量了一轮后，心率和血压。在第4轮（n二217）在87.3土1.8/min的算术SK I 1 1的平均值。心率和平均血压为72.7士1.7beats/min/min和101.7土4.1mmhg。与无咖啡因组相比，咖啡因在100毫克处显着增强了咖啡后60至90分钟的算术SK I 1 1。咖啡饮用后的平均血压升高30至60分钟（咖啡因180 mg）。但是，算术错误和心率的比率不受影响。在250 mg，咖啡因而不是降低的算术SK I 1 1和血压。这些结果表明，含有咖啡因至180 mg）一含咖啡的饮用可以增强算术SK I 1 1，并调节血液动力学作用，大概是由于中枢神经系统和心血管系统的刺激而导致的。
丘脑是阅读、算术和智商的常见中心
对基本成就技能（阅读和算术）的神经影像学研究通常会控制智商的影响，以确定每项技能独特的神经相关性。这可能会低估成就和智商测量之间的共同因素对神经影像学结果的可能影响。在这里，我们同时研究了年轻人的成就（阅读和算术）和智商测量，旨在确定它们共同因素的 MRI 相关性。使用两个评估局部内在功能特性的指标分析静息态 fMRI（rs-fMRI）数据；区域同质性（ReHo）和分数振幅低频波动（fALFF），分别测量局部内在功能连接和内在功能活动。ReHo 强调丘脑/丘脑枕（一个与选择性注意有关的皮层下区域）是成就技能和智商的共同位置。更具体地说，ReHo 值越高，成就和智商分数越低。对于 fALFF，左顶叶上小叶（背部注意力网络的一部分）与阅读和智商呈正相关。总之，我们的研究结果强调了与注意力相关的区域，尤其是丘脑/枕部，这是与所有三个指标的个体表现差异相关的关键区域。丘脑/枕部的 ReHo 可以作为检查阅读和算术困难共病的大脑机制的工具，这些共病可能与一般智力能力的薄弱同时发生。
读写能力、算术能力和数字素养战略咨询...
1. 焦点小组磋商................................................................................................................ 2
第32届IEEE计算机算术研讨会（Arith 2025）
ARITH 2025欢迎会议论文提交，描述了与计算机算术有关的最新科学进展。在其他地方进行的审查论文不接受提交给Arith 2025。通过分配论文，作者隐含地认为他们仅将其提交给Arith2025。提交必须用英语，并通过EasyChair网站进行：https：// EasyChair。org/conferences/？conf = ARITH2025提交的内容最多应为完整论文的最多8页，或者在IEEE CS会议格式（包括参考文献）中的简短和行业论文4页。接受的论文将在会议上发表，并将其包括在会议记录和IEEE Xplore数字图书馆中。详细提交过程可在https://www.arith2025.org/call.html