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可以量子计算机断开块链...
在当今的世界街区链中，技术被认为是在许多应用程序（主要是业务和财务应用程序）中提供技术的最紧密的安全性。基于分布式分类帐技术，块链不过是一个点对点网络。这里的信息形成块，每个块通过其哈希连接到上一个块。块链技术的两个主要支柱是SHA-256和椭圆曲线密码学。另一方面，量子计算使用两个神奇的量子现象，例如量子叠加和量子纠缠，以执行无法在古典计算机上执行的计算。Qubit是量子计算机中信息的基本单位，从理论上证明，它可以比古典计算机更快地解决某些计算问题。超级位置，量子纠缠是两种现象已经诞生了量子计算机的两种主要算法，这些算法是Shor的算法和Grover的算法。这两种理论算法使散落的散列和现有的加密算法损害了它们的强度。因此，这两种算法是否可以打破块链的两个主要支柱，而不是我们现有的安全协议。本文给出了一个想法，并尝试找到问题的答案。
混合会员随机块模型
考虑由成对测量组成的数据，例如对象对之间是否存在链接。例如，这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设，因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里，我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型：混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块（块模型）的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数（混合成员）。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势，并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词：分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络
D4.1 – 构建块的初步建议...
该计划旨在加强欧盟在电子元件和系统方面的战略自主权，以支持垂直行业和整个经济的未来需求。它还寻求确立欧盟在新兴元件和系统技术方面的科学卓越和创新领导地位，并促进中小企业的积极参与。 芯片联合承诺支持的主题包括 - 微电子 - 嵌入式软件 - 智能系统 - 光子学 - 边缘计算 - Risc-V - 以 SDVoF 计划形式定义的软件定义车辆 链接：https://www.chips-ju.europa.eu EUREKA 是一项长期的政府间倡议，旨在与国家公共当局密切合作，支持具有战略意义的主题研发和创新社区。它是世界上最大的国际研发和创新合作公共网络，业务遍及 45 多个国家。EUREKA 通过每个国家的部委或资助机构为研发项目提供公共资金。 EUREKA 集群是大型工业、中小企业、研发组织和学术界的中长期研发创新生态系统，它们在特定的技术领域开展合作，为企业带来下一代新产品和服务。
带贴片的毫米波零阶谐振天线... - DR-NTU
摘要：设计并制作了一种基于复合右手-左手 (CRLH) 原理的小型零阶谐振天线，在 30 GHz 下无需金属通孔即可实现贴片状辐射。将两个 CRLH 结构的镜像连接起来以设计无通孔天线。研究了等效电路、参数提取和色散图，以分析 CRLH 天线的特性。制作了天线并通过实验验证。测得的天线在 30 GHz 下的实际增益为 5.35 dBi。设计的天线在 10 GHz 带宽内没有杂散谐振。利用所提出的 CRLH 天线和 Butler 矩阵设计了一个无源波束形成阵列。采用基板集成波导来实现 Butler 矩阵。CRLH 天线连接到 4×4 Butler 矩阵的四个输出。对于馈送 CRLH 天线的 4×4 Butler 矩阵，从端口 1 到端口 4 的激励，扫描角度分别为 12 ◦、−68 ◦、64 ◦ 和 −11 ◦。
使用p-d，i-tord阶的汽车纵向速度控制...- ijrpr
Tejado等人，2011年指出，需要准确的控制器以确保在导航期间安全。他们着重于设计用于雪铁龙自动型原型的低速控制的分数PI控制器的实现。他们得出结论，测试显示了提出的控制器的有效性[1]。Cohring，2012年为德国自动驾驶汽车提供了实时控制器体系结构。他描述了一种算法，证明了其在柏林茂密的城市交通中的适用性[2]。Alonso，Oria，Al-Hadithi和Jimenez，2013年，2013年提出了一个在线自我调整的PID控制器，用于控制车辆，沿着距离和速度在城市交通中典型的速度和速度。他们提出了一种调整技术，以改善不同输入或噪声存在下的鲁棒性[3]。
阶 - disorder相变和离子电导率，LI2B12H12固体电解质
摘要：使用基于范德华校正的密度功能理论（Rev-VDW-DF2函数），使用使用机器学习的原子质势模拟了温度诱导的相变和离子电导率。阶 - 疾病相变的模拟温度，晶格参数，扩散，离子电导率和激活能与实验数据非常吻合。我们对Li 2 B 12 H 12的模拟发现了[B 12 H 12] 2-阴离子的重新定位运动的重要性。在有序的α-相（t <625 K）中，这些阴离子具有明确的方向，而在无序的β-相（t> 625 K）中，它们的方向是随机的。在空缺系统中，观察到其完整的旋转，而在理想的晶体中，阴离子显示有限的vabrational运动，表明没有动态无序的相位过渡的静态性质。使用机器学习间的原子势使我们能够以长（纳秒尺度）分子动力学研究大型系统（> 2000个原子），从头开始质量。关键字：密度功能理论，机器学习间原子潜能，固体电解质，相变，离子电导率
通过基于组件的降阶模型库实现数据驱动的基于物理的数字孪生
这项工作提出了一种方法，将基于组件的降阶模型库与贝叶斯状态估计相结合，以创建数据驱动的基于物理的数字孪生。降阶建模产生的基于物理的计算模型足够可靠，可用于预测数字孪生，同时仍然可以快速评估。与传统的整体模型降阶技术相比，基于组件的方法可以有效地扩展到大型复杂系统，并为快速模型自适应提供灵活且富有表现力的框架——这两者都是数字孪生环境中的关键特性。数据驱动的模型自适应和不确定性量化被表述为贝叶斯状态估计问题，其中传感器数据用于推断模型库中的哪些模型是数字孪生的最佳候选者。通过为 12 英尺翼展无人机开发数字孪生来展示这种方法。离线时，我们构建了一个原始和受损飞机部件库。在线时，我们使用结构传感器数据快速调整基于物理的飞机结构数字孪生。数据驱动的数字孪生使飞机能够根据结构损坏或退化动态地重新规划安全任务。
分数阶薛定谔方程中双曲势的量子信息熵
摘要：本文通过计算位置熵和动量熵，研究了分数阶薛定谔方程（分数阶导数（0 < n ≤ 2））中两个双曲单阱势的 Shannon 信息熵。我们发现，随着分数阶导数 n 的减小，波函数会向原点移动；在分数阶体系中，即当 n 值较小时，位置熵密度局域化程度越来越严重，而动量概率密度非局域化程度越来越高。然后，我们研究了 Beckner Bialynicki-Birula–Mycieslki（BBM）不等式，发现虽然该不等式随着双曲势 U 1 （或 U 2 ）的深度 u 的增加而逐渐减小（或增大），但 Shannon 熵对于不同的深度 u 仍然满足该不等式。最后，我们还进行了 Fisher 熵的计算，发现 Fisher 熵随势阱深度 u 的增加而增大，分数阶导数n减小。
MRI脑肿瘤分割，使用具有密集编码器块和残留解码器块的3D U-NET
磁共振成像（MRI）自动脑肿瘤分割的主要任务是自动分割脑肿瘤水肿，腹部水肿，内窥镜核心，增强肿瘤核心和3D MR图像的非增强肿瘤核心。由于脑肿瘤的位置，大小，形状和强度差异很大，因此很难自动分割这些脑肿瘤区域。在本文中，通过结合Densenet和Resnet的优点，我们提出了一个新的3D U-NET，具有密集的编码器块和残留的解码器块。我们在编码器部分中使用了密集的块和解码器部分中的残留块。输出特征图的数量随编码器的收缩路径中的网络层增加而增加，这与密集块的特征一致。使用密集的块可以减少网络参数的数量，加深网络层，增强特征传播，减轻消失的梯度和扩大接收场。在解码器中使用残差块来替换原始U-NET的卷积神经块，这使网络性能更好。我们提出的方法在BRATS2019培训和验证数据集上进行了培训和验证。我们在BRATS2019验证数据集上分别获得了整个肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤核心的骰子得分，分别为0.901、0.815和0.766。我们的方法比原始的3D U-NET具有更好的性能。我们的实验结果表明，与某些最新方法相比，我们的方法是一种竞争性的自动脑肿瘤分割方法。