XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误传播
一项有关高级加密标准（AES）
doi：https：//doi.org/10.47760/ijcsmc.2024.v13i04.008摘要：随着数字景观的扩展，我们对安全数据传输的依赖的依赖，因此采用了加密技术已成为最重要的。随着时间的流逝，我们目睹了从基本密码方法（如替代密码）到当今的复杂算法的发展，这是由高级加密标准（AES）体现的。AES在加密的最前沿的提升可以归因于其无与伦比的安全功能，超过了其前辈，例如数据加密标准（DES）。AES拥有强大的安全措施，使其几乎不受传统的加密攻击。其对解密的弹性是由其复杂的加密过程强调的，该过程涉及复杂的操作，例如字节替代，行移动，列混合和圆形密钥添加。相反，解密逆转了这些步骤，确保加密数据的机密性保持完整。尽管出现了各种加密攻击，但没有一个对正确实施的全AES算法构成重大威胁。大多数攻击目标是不完整的实现，强调了适当实施实践在最大化AES的安全福利方面的重要性。除了其安全能力之外，AES因其效率，可持续性和简单性而脱颖而出。尽管AES广泛采用和鲁棒性，但AES表现出一种有趣的现象，称为误差传播。关键字：高级加密标准（AES），数据加密标准（DES），加密，解密，错误传播通过理论分析和实证研究，我们阐明了错误在AE内传播的机制，从而阐明了它们引入的脆弱性。此外，我们探讨了在实际情况下错误传播的含义，包括其对加密协议，错误校正机制和整体系统可靠性的影响。我们的发现强调了在AES实施中全面理解和减轻错误传播的影响的重要性，从而提供了增强加密系统对不可预见的逆境的弹性的见解。
哈罗测绘中误差传播与产生的研究...
摘要 — 在本文中，我们借助 MATLAB 模拟器研究了在 IBM-Q 硬件上运行的 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 量子算法中的错误传播和生成。HHL 是一种量子算法，在解决线性方程组 (SLE) 时，它可以比最快的经典算法（共轭梯度法）提供指数级加速。但是，如果没有错误校正，由于其复杂性，即使在 2 变量系统中也无法给出正确的结果。在本研究中，在 IBM-Q 中实现了 2 变量 SLE 的 HHL 量子电路，并在电路的每个阶段之后提取错误并与 MATLAB 模拟器进行比较。我们确定了三个主要的错误来源，即单量子位翻转、门不保真和错误传播。我们还发现，在辅助位旋转阶段，错误变大，但编码解决方案仍然具有高保真度。然而，在逆量子相位估计之后，解决方案大部分丢失，而逆量子相位估计是有效提取解决方案所必需的。因此建议，如果纠错资源有限，则应将其添加到电路的后半部分。
微电子可靠性 - ETIS 个人页面
本文介绍了一种非侵入式故障原因捕获方法，用于作为知识产权 (IP) 集成的基于处理器的片上系统 (SoC)。它在辐射技术鉴定的背景下提供有关单粒子翻转 (SEU) 起源的诊断信息。由于结合了跟踪事件缓冲和错误检测与触发机制，该模块能够仅使用 1 KB 内存捕获包含错误传播的执行跟踪。执行跟踪由一组可配置的流水线寄存器补充。对于单粒子功能中断 (SEFI)，我们还提出了一种基于机器学习算法的技术来查找 SEU 来自哪个寄存器。捕获的 CPU 跟踪由分类算法处理，在故障注入活动数据库上进行训练，并提供高达 87 % 的准确率。
与其在强化学习应用程序的相关数据的过度参数深度非参数回归
在本文中，我们为在有依赖数据的存在下提供了过度参数深的非参数回归的统计保证。通过分解误差，我们建立了非渐近误差界限以进行深度估计，这是通过有效平衡近似和概括误差来实现的。我们得出了具有约束权重的H型函数的近似结果。此外，概括误差受重量标准的界定，允许神经网络参数编号大得多。此外，我们通过假设样品起源于具有较低内在维度的分布来解决维度诅咒的问题。在这个假设下，我们能够克服高维空间所带来的挑战。通过结合额外的错误传播机制，我们为过度参数深拟合的Q-材料提供了Oracle不等式。
动态建模
在上一个单元中，您已经了解了GIS中空间建模的概念。您已被引入模型，其元素和类型，表面建模以及空间插值的作用和方法。您研究了各种类型的模型，例如数据模型，空间或过程模型，静态和动态模型等。在上一个单元中研究的重点是静态模型，该模型具有单向工作流，通常是特定时间点。因此，当我们希望随时间变化或将时间合并为另一个组件时，它们就会有局限性。也合并时间的模型被称为时空或动态模型。这种类型的模型具有其一定优势，但是，输出的准确性取决于输入数据的准确性和所使用的方法。任何输入数据中的任何错误都可能导致模型输出不正确。因此，错误及其影响需要仔细理解。在本单元中，您将了解GIS在时空建模中的使用以及错误传播及其影响。
量子容错阈值的光学演示
摘要 实际量子计算面临的一个主要挑战是量子系统与环境相互作用所导致的无法避免的错误。容错方案中，逻辑量子位由几个物理量子位编码，能够在出现错误的情况下输出更高概率的正确逻辑量子位。然而，对量子位和算子编码的严格要求使得实现完全容错计算即使对于可实现的嘈杂中型量子技术来说也是一项挑战。特别是容错计算的阈值仍然缺乏实验验证。在这里，我们基于全光学装置，通过实验证明了容错协议阈值的存在。四个物理量子位表示为两个纠缠光子的空间模式，用于编码两个逻辑量子位。实验结果清楚地表明，当错误率低于阈值时，由容错门组成的电路中正确输出的概率高于相应的非编码电路。相反，当错误率高于阈值时，容错实现没有优势。开发的高精度光学系统可以为研究具有容错门的更复杂电路中的错误传播提供可靠的平台。
三模冗余可靠性分析
本文研究了三重模块冗余 (TMR) 实现对系统可靠性的影响。为此，对具有 RISC-V 架构的微处理器进行了模拟，分别采用了 TMR 实现和未采用 TMR 实现。在模拟中，注入了单事件瞬变 (SET) 和多事件瞬变 (MET)。此外，还模拟了采用 TMR 实现的晶体管故障。TMR 应用于处理器的 Multi/Div 块，故障将注入这些三重块的输入端。将使用注入故障数与传播故障数之比来比较采用和未采用 TMR 的系统的性能。当系统仅注入 SET 时，不采用 TMR 的系统的比例从 0.058 到 0.389，具体取决于发生 SET 的概率，而采用 TMR 的系统则根本不传播任何故障。如果注入 MET，则不带 TMR 的系统性能会更好，比率在 0.069 和 0.291 之间，而带 TMR 的系统比率在 0 和 0.036 之间。TMR 实施可显著降低错误传播的概率，但如果多事件瞬变击中多条类似的线路，它仍可能失败。为了解决这个问题，应该实施其他形式的冗余。
使用 Steane 代码缓解退相干引起的量子比特误差和量子门误差
I. 引言 容错量子纠错码 (QECC) 按照定义能够避免错误传播。更明确地，[ n, k, d ] 最大-最小距离 QECC 将 k 个逻辑量子比特编码为 n 个物理量子比特，最小距离为 d，因此它能够纠正 t = [ d − 1 / 2] 个单独的物理量子比特错误。我们的设计目标是确保尽管使用了现实的不完美量子门，错误的扩散不会导致超出容错 QECC 的纠错能力。更正式地讲，如果单个组件以概率 p 发生故障，导致电路块输出端出现少于 t = ( d − 1) / 2 个单独的量子比特错误，则受 [ n, k, d ] QECC 保护的量子电路具有容错能力 [1]。在这个理想假设下，单个门引入的物理量子比特错误不会升级为无法纠正的错误数量，前提是考虑 [ n, k, d ] QECC。但是，如果单个门错误耗尽了 [ n, k, d ] 代码的纠错能力，遇到第二个门错误将导致错误扩散。我们假设单个门错误的概率为 p 。因此，两个同时发生的门错误的概率为 O ( p 2 ) ，前提是错误事件彼此独立，而 p ≪ 1 和 p 2 < p 。不幸的是，受控非 (CNOT) 门中控制量子比特的位翻转错误将导致有害的
AIGB：通过扩散建模
自动投标在促进在线广告方面起着至关重要的作用，该广告可以自动为广告商提供投标。强化学习（RL）在自动招标方面已广受欢迎。但是，大多数当前RL自动铸造方法是通过马尔可夫决策过程（MDP）建模的，该过程假设马尔可夫状态过渡。此假设限制了在远程场景中执行的能力，并在处理高度随机的在线广告环境时使模型不稳定。为了解决这个问题，本文介绍了AI生成的招标（AIGB），这是一种通过生成建模的新型自动投标范式。在此范式中，我们提出了diffbid，这是一种用于投标的条件扩散建模方法。diffbid直接建模返回与整个轨迹之间的相关性，从而有效地避免了长时间的时间步长的错误传播。加法，diffbid提供了一种多功能方法，用于生成轨迹，在遵守特定约束的同时最大化给定的目标。在现实世界数据集和阿里巴巴广告平台上进行的在线A/B测试进行的广泛实验证明了Diffbid的有效性，GMV增加了2.81％，ROI增加了3.36％。
使用 Steane 代码缓解退相干引起的量子比特误差和量子门误差
I. 引言 容错量子纠错码 (QECC) 按照定义能够避免错误传播。更明确地，[ n, k, d ] 最大-最小距离 QECC 将 k 个逻辑量子比特编码为 n 个物理量子比特，最小距离为 d，因此它能够纠正 t = [ d − 1 / 2] 个单独的物理量子比特错误。我们的设计目标是确保尽管使用了现实的不完美量子门，错误的扩散不会导致超出容错 QECC 的纠错能力。更正式地讲，如果单个组件以概率 p 发生故障，导致电路块输出端出现少于 t = ( d − 1) / 2 个单独的量子比特错误，则受 [ n, k, d ] QECC 保护的量子电路具有容错能力 [1]。在这个理想假设下，单个门引入的物理量子比特错误不会升级为无法纠正的错误数量，前提是考虑 [ n, k, d ] QECC。但是，如果单个门错误耗尽了 [ n, k, d ] 代码的纠错能力，遇到第二个门错误将导致错误扩散。我们假设单个门错误的概率为 p 。因此，两个同时发生的门错误的概率为 O ( p 2 ) ，前提是错误事件彼此独立，而 p ≪ 1 和 p 2 < p 。不幸的是，受控非 (CNOT) 门中控制量子比特上的位翻转错误将导致对目标量子比特施加有害的非操作，从而导致两个错误的量子比特，而不是一个。因此