Quantum algorithms: A?survey of some recent results

Quantum algorithms are a field of growing interest within the theoretical computer science as well as the physics community. Surprisingly, although the number of researchers working on the subject is ever-increasing, the number of quantum algorithms found so far is quite small. In fact, the task of designing new quantum algorithms has been proven to be extremely difficult. In this paper we give an overview of the known quantum algorithms and briefly describe the underlying ideas. Roughly, the algorithms presented are divided into hidden subgroup type algorithms and in amplitude amplification type algorithms. While the former deal with problems of group-theoretical nature and have the promise to yield strong separations of classical and quantum algorithms, the latter have been proved to be a prolific source of algorithms in which a polynomial speed-up as compared to classical algorithms can be achieved. We also discuss quantum algorithms which do not fall under these two categories and give a survey of techniques of general interest in quantum computing such as adiabatic computing, lower bounds for quantum algorithms, and quantum interactive proofs.     

青少年跳高赛前控制训练的实验研究

为了探讨跳高赛前控制训练这一课题，我们运用运动训练学的基本原理，采用随训跟踪的方法．对其进行了实验探讨，旨在摸索跳高赛前控制训练的一般规律，为青少年跳高的科学化训练积累经验。     

Sektion Historische Bildungsforschung

Ohne Zusammenfassung     

Erscheinungsbasierte statistische Objekterkennung

Zusammenfassung.   Die automatische Erkennung und Lokalisation von Objekten in digitalen Bildern ist ein wesentlicher Bestandteil vieler praktisch relevanter Anwendungen. In diesem Artikel wird ein erscheinungsbasiertes Verfahren zur Erkennung starrer zwei- oder dreidimensionaler Objekte vorgestellt, dem eine statistische Modellierung zugrundeliegt. Im Gegensatz zu segmentierungsbasierten Verfahren, wie sie vor allem im Bereich der 3D-Objekterkennung eingesetzt werden, erm?glicht der erscheinungsbasierte Ansatz aufgrund der Modellierung der Intensit?tswerte oder davon abgeleiteter lokaler Merkmale eines Bildes die Erkennung komplexer Objekte. Die statistische Formulierung der Problemstellung bildet den mathematischen Kontext zur Bestimmung optimaler L?sungen. Die Form der Modellierung erlaubt neben der Einzelobjekterkennung auch die Berücksichtigung von heterogenem Bildhintergrund und Mehrobjektszenen. Die dazu ben?tigten lokalen Merkmale entstehen durch r?umlich begrenzte Transformationen des Bildes, wie beispielsweise Gabor- oder Wavelet-Transformationen. Die statistische Modellierung beschreibt die Verteilung dieser lokalen Merkmale anhand einer Dichtefunktion, die sich bei der Hintergrund- und Mehrobjektmodellierung als Mischungsverteilung der Einzelobjektverteilungen ergibt. Die Aufgabenstellungen des Erlernens und Erkennens von Objekten sind damit als Parametersch?tzprobleme formal darstellbar. Dabei werden im einen Fall die Modellparameter und im anderen Fall die Lageparameter beziehungsweise die Klassen von Objekten gesch?tzt. Die experimentelle überprüfung des Ansatzes anhand realer Objektaufnahmen durch CCD-Kameras zeigt seine Brauchbarkeit zur Erkennung von 2D- und 3D-Objekten bei homogenem und heterogenem Hintergrund. Eingegangen am 5. April 2000 / Angenommen am 20. Juli 2001     

试论“网球肘”的成因、诊断、预防与治疗

“网球肘”是网球运动中常见的一种伤病。通过研究“网球肘”的成因、诊断、预防与治疗，预防伤病的发生。     

L'experience regionale arabe en matiere d'education aux droits de l'homme dans les situations d'apprentissage informel

This article describes an informal approach to human rights education, which is anchored in reality and based on experience gained throughout the Arab region and more particularly within the Arab Institute for Human Rights. It is argued that the approach of the Institute could be adopted on a larger scale by organisations working in this domain, not only in the Arab region but also in other regions of the world. The article emphasises the essential role of governments and the importance of cooperation between the governmental and non-governmental levels in order to implement this type of human rights education in informal learning situations, and thus to disseminate a universal culture of human rights.     

Retrieving and classifying instances of source code plagiarism

Automatic detection of source code plagiarism is an important research field for both the commercial software industry and within the research community. Existing methods of plagiarism detection primarily involve exhaustive pairwise document comparison, which does not scale well for large software collections. To achieve scalability, we approach the problem from an information retrieval (IR) perspective. We retrieve a ranked list of candidate documents in response to a pseudo-query representation constructed from each source code document in the collection. The challenge in source code document retrieval is that the standard bag-of-words (BoW) representation model for such documents is likely to result in many false positives being retrieved, because of the use of identical programming language specific constructs and keywords. To address this problem, we make use of an abstract syntax tree (AST) representation of the source code documents. While the IR approach is efficient, it is essentially unsupervised in nature. To further improve its effectiveness, we apply a supervised classifier (pre-trained with features extracted from sample plagiarized source code pairs) on the top ranked retrieved documents. We report experiments on the SOCO-2014 dataset comprising 12K Java source files with almost 1M lines of code. Our experiments confirm that the AST based approach produces significantly better retrieval effectiveness than a standard BoW representation, i.e., the AST based approach is able to identify a higher number of plagiarized source code documents at top ranks in response to a query source code document. The supervised classifier, trained on features extracted from sample plagiarized source code pairs, is shown to effectively filter and thus further improve the ranked list of retrieved candidate plagiarized documents.