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考虑合作任务和优先约束的多机器人任务分配与调度
摘要 — 为了充分利用异构多机器人团队合作的固有优势，复杂的协调算法必不可少。时间扩展多机器人任务分配方法将一组任务分配和安排给一组机器人，以优化某些目标并满足操作约束。如果考虑合作任务（即需要两个或多个机器人直接协同工作的任务），这尤其具有挑战性。在本文中，我们提出了一个易于实施的标准来验证时间扩展多机器人任务分配问题解决方案的可行性，即可执行性，这些问题具有跨计划依赖性，这些依赖性源于对合作任务和优先约束的考虑。使用引入的可行性标准，我们针对所考虑的问题类提出了一种基于邻域运算符的局部改进启发式方法。初始解决方案由贪婪的构造启发式方法获得。这两种方法都使用广义成本结构，因此能够处理各种目标函数实例。我们使用不同问题规模的测试场景来评估所提出的方法，所有这些场景都包含所考虑问题的复杂性方面。模拟结果证明了应用局部改进启发式方法所带来的改进潜力。
胶原蛋白和肌动蛋白网络介导了秀丽隐杆线虫肠细胞中针对奥赛病毒的抗病毒免疫
由于现有农业供应链缺乏透明度，安全性，可靠性和可追溯性，因此满足35％的人类食品需求的小麦作物正面临几个问题。已经为农业供应链开发了许多系统来克服此类问题，但是，垄断集中控制是实现这种系统使用的最大障碍。，由于缺乏可追溯的供应链信息，它最终获得了消费者对品牌产品的信任，并拒绝了其他产品。本研究为供应链可追溯性提供了一个基于区块链的框架，为小麦作物提供了可信赖，透明，安全和可靠的服务。已经引入了一个名为小麦硬币（WC）的加密代币，以跟踪小麦供应链利益相关者之间的交易。此外，提出了WC，加密钱包和经济模型的初始硬币产品（ICO）。此外，已经设计了一种基于智能合同的交易系统，以实现小麦作物交易的透明度以及WC转换为菲亚特，反之亦然。我们已经开发了行星际文件系统（IPFS），以提高数据可用性，安全性和透明度，该数据可存储农民，企业和商人的私人数据。最后，实验的结果表明，与先前的农作物供应链解决方案相比，所提出的框架在添加块，每分钟交易，Trans-Action的平均气体电荷以及交易验证时间方面显示出更好的性能。用比特币和以太坊的性能分析显示了所提出的系统的出色性能。
确保量子密钥分发的新方法
摘要：本研究通过在 SARG04 和 BB84 协议中实现快速经典信道认证，引入了一种增强量子密钥分发 (QKD) 安全性的新方法。我们提出了单认证，这是一种开创性的范例，采用抗量子签名算法（具体来说是 CRYSTALS-DILITHIUM 和 RAINBOW）仅在通信结束时进行认证。我们的数值分析全面检查了这些算法在基于块和连续光子传输场景中在不同块大小（128、192 和 256 位）下的性能。通过 100 次模拟迭代，我们细致地评估了噪声水平对认证效果的影响。我们的研究结果特别突出了 CRYSTALS-DILITHIUM 始终优于 RAINBOW 的表现，当量子比特错误率 (QBER) 增加到 8% 时，QKD-BB84 协议的签名开销约为 0.5%，QKD-SARG04 协议的签名开销约为 0.4%。此外，我们的研究揭示了更高的安全级别与增加的身份验证时间之间的相关性，CRYSTALS-DILITHIUM 在高达 10,000 kb/s 的所有密钥速率上都保持了卓越的效率。这些发现强调了单一身份验证可以大幅降低成本和复杂性，尤其是在嘈杂的环境中，为更具弹性和更高效的量子通信系统铺平了道路。
精确的植物高度测量和生物量估计...
摘要。适当的田间管理需要高精度、高准确度和高分辨率的植物高度测量方法。研究表明，地面激光扫描 (TLS) 适用于捕获农作物等小物体。本文介绍了用于监测中国水稻田植物高度的多时相 TLS 调查结果。在田间试验和农民常规管理的田地上进行了三次活动。高密度的测量点使我们能够建立分辨率为 1 厘米的作物表面模型，可用于推导植物高度。对于两个地点，TLS 得出的植物高度和手动测量的植物高度之间都具有很强的相关性（R 2 = 0.91），这证实了扫描数据的准确性。根据田间试验的植物高度和生物量样本之间的相关性建立了生物量回归模型（R 2 = 0.86）。模拟值和测量值之间的强相关性（R 2 = 0.90）支持了对农民田地的可转移性。独立的生物量测量用于验证时间可转移性。该研究证明了 TLS 在推导植物高度方面的优势，可用于模拟生物量。因此，激光扫描方法是精准农业的一种很有前途的工具。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 3.0 未移植许可证出版。
基于各向同性二次形式的有效签名的隐脑分析
基于晶格的签名方案[8]和Falcon [15]已被NIST [22]选择为量子后加密后的第一个标准。但是，这种量子后的安全性是有代价的：Pub-lit键的大小和Dilithium and Falcon的签名的大小明显大于ECDSA和RSA。拥有更有效的量词后签名方案和/或基于不同的假设是有用的：这激发了NIST在2022年打开呼吁其他数字签名建议[21]。在该电话中，Feussner和Semaev提交了基于晶格的签名方案EHTV3V4 [12]，该方案目前在修复后仍未破裂。Very recently [13], the same authors proposed a very different and much more efficient scheme, called DEFI, on the NIST pqc mailing list: with a 800-byte public key and a 432-byte signature, DEFI is more efficient than both Dilithium and Falcon, and beats all additional NIST submissions except for SQISign in (public key + sig- nature) size [23].即使实施了不优化的实施，DEFI的签名和验证时间似乎也与所有提议的签名相比有利[5]。defi是从多元加密和基于晶格的加密术借用的特殊方案：其安全性是基于求解整数上二次方程的硬度的硬度，以及Z [x] /（x 64 + 1）等多项式环R等多项式环R。以其一般形式，已知这个问题是NP-HARD，因此Defi的作者在最坏的情况下认为它很难，但是Defi使用了问题的特殊实例，这可能更容易解决。因为r是多项式更确切地说，DEFI私钥是通过defi公共密钥确定的二次方程式小型系统的解决方案。
利用张量网络方法在现代 GPU 上进行高效的量子电路模拟
随着量子硬件的快速发展，量子电路的高效模拟已变得不可或缺。主要的模拟方法基于状态向量和张量网络。随着目前量子器件中量子比特和量子门的数量不断增加，传统的基于状态向量的量子电路模拟方法由于希尔伯特空间的庞大和广泛的纠缠而显得力不从心。因此，野蛮的张量网络模拟算法成为此类场景下的唯一可行解决方案。张量网络模拟算法面临的两个主要挑战是最优收缩路径寻找和在现代计算设备上的高效执行，而后者决定了实际的效率。在本研究中，我们研究了此类张量网络模拟在现代 GPU 上的优化，并从计算效率和准确性两个方面提出了通用的优化策略。首先，我们提出将关键的爱因斯坦求和运算转化为 GEMM 运算，利用张量网络模拟的具体特性来放大 GPU 的效率。其次，通过分析量子电路的数据特性，我们采用扩展精度保证模拟结果的准确性，并采用混合精度充分发挥GPU的潜力，使模拟速度更快、精度更高。数值实验表明，在Sycamore的18周期情况下，我们的方法可以将随机量子电路样本的验证时间缩短3.96倍，在一台A100上持续性能超过21 TFLOPS。该方法可以轻松扩展到20周期的情况，保持相同的性能，与最先进的基于CPU的结果相比加速12.5倍，与文献中报道的最先进的基于GPU的结果相比加速4.48-6.78倍。此外，本文提出的策略对
通过硬件加速零知识证明...
摘要 - 零知识证明（ZKP）是一种加密工具，使一个方（一个供奉献者）向另一方（供奉献者）证明（一个verifier）是一个陈述是正确的，而无需供供者向Veriifier披露任何数据。ZKP具有许多用例，例如让客户委员会将计算委托给具有加密性正确性的服务器，同时使服务器能够在这些计算中使用秘密数据。ZKP应用程序涵盖了可验证的机器学习（ML）和数据库，在线拍卖，电子投票和区块链。虽然ZKP已被广泛用于区块链，但证明生成的过高成本将它们限制在证明非常简单的计算中。我们提出了一个新颖的加速器NOCAP，该加速器杠杆级的硬件 - 叠加器共同设计以实现变革性的加速。NOCAP生成的证明比32核CPU快586倍，而41倍的速度比PipeZk快41倍，这是最先进的ZKP加速器。我们利用最近的算法开发来实现这些加速：我们识别并结合了两种最近的基于哈希的ZKP算法Orion和Spartan，它们在CPU上具有与先前加速器针对的ZKP相似的性能，但对硬件加速性的态度更为舒张。尽管这些算法产生了更大的证据，但我们表明，末端加速器（包括供奉献时间，证明传输和验证时间）不仅仅证明这种尺寸的增加是合理的。我们为利用这些加速机会的新型硬件组织做出了贡献：NOCAP是一个可编程矢量处理器，其功能单元适合基于哈希的ZKP的需求。结果，NOCAP实现了为ZKP提供新用例的加速。我们还贡献了针对加速器量身定制的Spartan+Orion ZKP的共同设计的实现，并具有优化，可改善并行性并减少存储器的运行。索引术语 - 零知识证明，硬件加速度，可验证的计算