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SnCQA：一种硬件高效的等变量子卷积电路架构
摘要 —我们提出了 SnCQA，这是一组硬件高效的等变分电路，分别针对置换对称性和空间格子对称性，量子比特数为 n。通过利用系统的置换对称性（例如许多量子多体和量子化学问题中常见的格子哈密顿量），我们的量子神经网络适用于解决存在置换对称性的机器学习问题，这可以大大节省计算成本。除了理论上的新颖性之外，我们发现我们的模拟在量子计算化学中学习基态的实际实例中表现良好，我们可以通过几十个参数实现与传统方法相当的性能。与其他传统变分量子电路（如纯硬件高效假设（pHEA））相比，我们表明 SnCQA 更具可扩展性、准确性和抗噪声能力（在 3 × 4 方格上的性能提高了 20 倍，在我们的案例中，在各种格子尺寸和关键标准（例如层数、参数和收敛时间）下节省了 200% - 1000% 的资源），这表明在近时间量子设备上进行实验可能是有利的。
cauchy非凸线稀疏特征选择方法用于运动成像中的高维小样本问题eeg解码
EEG信号的时间，频率和空间信息对于运动图像解码至关重要（Zheng等，2022）。因此，已经广泛研究了基于时间频率空间特征的运动图像解码（Chen等，2023）。In the process of temporal- frequency-spatial feature extraction, the original EEG signals are first decomposed into multiple time-frequency units, then the common spatial pattern (CSP) algorithm is used to extract the spatial features on each time-frequency unit, and finally, the spatial features of multiple time-frequency units are cascaded into a feature vector ( Miao et al., 2021 ), which significantly increases脑电图的特征维度。特征尺寸的数量超过一百甚至几百，而特征冗余。此外，由于收集脑电图样本的困难和高成本，尤其是对于患者，样本量通常相对较小，通常只有几十个。因此，时间频率空间特征是高维小样本数据，它将为EEG分类模型带来一系列问题，例如过度拟合和模型解决方案的问题不确定（Chadebec等，2022）。
粉笔流恢复策略2021主要报告...
有几十个非常著名的粉笔溪流：汉普郡的测试，伊申是最明显的，可以说是粉笔流冠上的珠宝。但是，Frome，Piddle，Allen，Wylye，Avon和Kennet以及在约克郡Driffield Beck都是可比的。Amongst and between these, however, are dozens of less well-known streams that are every bit as precious, given that together these amount to most of the chalk streams in the world: the Meon, Ebble, Pang, Wye, Chess, Mimram, Beane, Ivel, Cam, Nar, Babingley, Burn, Great Eau, Foston Beck and Gypsey Race, to name just a few.此外，几乎无数的是沿着粉笔向北的山脊，尤其是从苏塞克斯唐斯（Sussex Downs），通过奇尔特恩斯（Chilterns）和北部通过林肯郡（Lincolnshire）和约克郡（Lincolnshire）和约克郡（Yorkshire）向北的陡峭陡峭的弹簧：一个春天的粉笔rills组合，这也是一种独特而珍贵的资源。
用于捕获事件的异步无线网络......
我们引入了一种无线射频网络概念，用于从大量空间分布的自主微传感器（数量可能达数千个）中捕获稀疏事件驱动数据。每个传感器都被认为是一个微芯片，能够在将时变输入转换为脉冲序列时进行事件检测。受大脑信息处理的启发，我们开发了一种基于码分多址方法的频谱高效、低错误率异步网络概念。我们通过实验表征了几十个亚毫米级硅微芯片的网络性能，并辅以更大规模的计算机模拟。对片上时钟的不同实现进行了比较。为了测试基于脉冲的无线通信与神经形态计算技术的下游传感器群体分析自然匹配这一概念，我们部署了一个脉冲神经网络 (SNN) 机器学习模型来解码灵长类动物皮层中八千个脉冲神经元的数据，以准确预测光标控制任务中的手部运动。
本期内容 - 曼尼托巴省律师协会
最后，感谢所有在我担任主席的这一年以及我担任法官期间与我同行的人。这一切都始于 Allan Fineblit 打电话给我，当时东区还没有人竞选。他说服我接受其他人根本不想接受的职位。我很感激他打来电话，因为这是一次非常丰富的经历。律师协会的工作人员让这个角色变得轻松，与他们一起工作一直很愉快，他们非常有能力，而且总是精神抖擞。Kris Dangerfield 在担任首席执行官期间是一位才华横溢、魅力十足的领导者。最近，现任首席执行官 Leah Kosokowsky 和副手 Rennie Stonyk 在过去两年无休止的 Zoom 会议中都表现出色。还有几十个，都很棒。在我刚开始工作时就在那里的那些法官，以及那些在我任期内继续工作的法官，都很有趣，也很有见地。特别感谢 Lynda Troup 和 Ashley Joyce，我在第一次法官会议之前就认识了她们，她们一直陪伴着我。我从你们身上学到了很多东西，并且很喜欢和你们一起做这件事。
IBM Q 中 Deutsch 算法的性能和错误建模
使用量子力学作为计算工具的想法源自 20 世纪 80 年代 Feynman 和 Deutsch [1,2] 的开创性工作。它基于利用叠加和纠缠等属性来实现计算任务。这需要一台在微观层面工作的量子计算机。这样，量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些已知问题 [3]，从而推动密码学、药物研发、更快的数据分析和人工智能的发展 [4]。谷歌、英特尔、微软和 IBM 等大公司已着手建设量子计算机，如今量子计算机能够处理多达几十个量子比特。特别是，这里使用的 IBM Q 机是一种可扩展的量子计算机，基于超导技术，具有通过互联网开放访问的优势 [5]。已经提出了几种基于量子优势的算法；其中最重要的是 Grover 算法和 Shor 因式分解算法。Grover 算法 [6] 是一种在无序基中查找元素的算法。已知的经典算法的阶数为 O ( N ) ，而量子算法可以以高概率确定所需元素的阶数为 O ( √
Movers Shakers - 罗伯逊农场
什么帮助你应对了这些挑战？我通过两种方式克服了这些挑战。第一，作为一名女性，我不怕问路。我爸爸一直是我的顾问，从喷雾泵的运转到运输的物流。比尔·迪森一直是我所有与挖掘有关问题的导师。但是当解决变化无常的大自然带来的问题时，我会咨询互联网。互联网是与虫子或疾病有关的一切信息的丰富来源。只需在谷歌上搜索你需要的东西，你就会得到俄亥俄州立大学推广部、普渡大学州立大学推广部、密苏里州立大学推广部和其他几十个机构的每一份报告。你甚至可以在 YouTube 上找到这种疾病的视频。如果你需要化学标签来确定使用率，它就在那里。我一直在说，现在的孩子不知道他们的生活有多轻松。过去（不想暴露我的年龄），我们常常需要翻阅厚厚的书，希望找到想要的虫子或疾病，然后再查阅另一本书，试图弄清楚要喷洒什么化学品，然后打电话给制造商，看看能否拿到标签，看看它是否可以用在树上。现在不用了！谷歌！而且是免费的！
英语-Cecierj频道
针灸的研究刚刚射门。好吧，实际上，膝盖附近的针头，因为《自然神经科学》杂志（Maiken Nedergaard等人，http：// bit.ly/auzhwx）的一项研究已经发现了一种可以解释这种传统愈合过程的机制，该机制可以帮助减轻疼痛。针灸长期以来一直在反对各种疾病，从疼痛到不育。，尽管西方世界以某种怀疑态度对待该程序，但实际上，世界卫生组织认可了几十个不同的条件。但是，粘在皮肤上的针对您有好处？科学家们尝试了这种技术的技术，该技术在爪子上疼痛，在中药中最有效的尖端之一的鼠标版本中插入和旋转针头。他们发现，经过处理的穴位周围的组织被腺苷淹没，腺苷通过防止疼痛信号进入大脑来缓解这种化学物质。这种生化封锁减少了动物的不适，就像用促进组织中腺苷量的药物治疗它们一样。科学家说，缓解疼痛源于人体对轻微组织损伤的自然反应。因此，针灸的镇痛作用可能最终被固定下来。
MQ在我的脑海中：非...
摘要。本文在我的脑海中介绍了MQ（MQOM），这是一种基于求解二次方程多元系统（MQ问题）的难度的数字签名方案。MQOM已被列入NIST呼吁，以寻求额外的量词后签名方案。MQOM依赖于头部（MPCITH）范式的MPC来为MQ构建零知识证明（ZK-POK），然后通过Fiat-Shamir启发式将其转变为签名方案。基本的MQ问题是非结构化的，这是因为定义一个实例的二次方程系统是随机统一绘制的。这是多元加密策略中最困难，最研究的问题之一，因此构成了建立候选后量子加密系统的保守选择。为了有效地应用MPCITH范式，我们设计了一个特定的MPC协议来验证MQ实例的解决方案。与基于非结构化MQ实例的其他多元签名方案相比，MQOM实现了最短的签名（6.3-7.8 kb），同时保留非常短的公共钥匙（几十个字节）。其他多元签名方案基于结构化的MQ问题（不太保守），该问题要么具有大型公共密钥（例如uov）或使用最近提出的这些MQ问题的变体（例如mayo）。
![arxiv：2310.09191v2 [Quant-ph] 2023年10月16日](/simg/5\5c023eb14eef703a776670c671586213efc85884.webp)
arxiv：2310.09191v2 [Quant-ph] 2023年10月16日
我们报告了实现大规模量子加工体系结构的实现，该体系结构超过了1000个原子码头的层。通过铺平多个微烯类生成的镊子阵列，每个阵列由独立的激光源操作，我们可以消除可分配量子数量的激光功率限制。已经有两个单独的数组，我们实现了合并的2D配置，平均数为1167（46）单原子量子系统。以高效率实现两个阵列之间的原子的传递。因此，用二次阵列的原子指定为量子处理单元的一个阵列显着增加了量子数的数量和初始填充分数。这种大幅度扩大了可达到的量子簇的大小和成功概率，使我们能够证明无缺陷组装的簇组装高达441吨的簇，并在几十个检测周期内持续稳定，并在近乎统一的填充下持续稳定。提出的方法通过促进高度可扩展的量子寄存器的可构型几何形状来证实中性原子量子信息科学科学，并立即应用于Rydberg-State介导的量子模拟，易受断层通用量子计算，量子传感和量子元学。