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模拟量子变分嵌入分类器
量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机，已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器，它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器，其中控制信号随时间连续变化：我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中，通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟，证明了我们的算法对线性不可分数据集（例如同心圆和 MNIST 数字）进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现，通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能，直到性能饱和并波动。此外，我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此，当我们的模型大小增加时，训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性，并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
基于波导 QED 的变分量子模拟器
在本补充材料中，我们提供了更多细节来支持正文中提出的结果。在 SM1 节中，我们回顾了当波导模式具有带隙时光子介导相互作用可调谐性的物理起源。然后，在 SM2 节中，我们总结了变分量子本征求解算法的关键步骤（SM2 A），描述了所考虑的目标模型的属性（SM2 B），解释了文献中通常使用的不同假设的结构（SM2 C），详细介绍了我们用于获得正文结果的优化协议（SM2 D），并评论了其他可能用于对我们的结果进行基准测试的品质因数（SM2 E）。最后，在 SM3 节中，我们讨论了用于获得正文图 3 的误差模型的细节。还请注意，用于重现手稿结果的所有代码都可以在 https://github.com/cristiantlopez/Variational-Waveguide-QED-Simulators 中找到。
二次量子变分蒙特卡罗
本文介绍了二次量子变分蒙特卡罗 (Q 2 VMC) 算法，这是量子化学中的一种创新算法，可显著提高求解薛定谔方程的效率和准确性。受虚时间薛定谔演化的离散化启发，Q 2 VMC 采用了一种新颖的二次更新机制，可与基于神经网络的假设无缝集成。我们进行了大量的实验，展示了 Q 2 VMC 的卓越性能，在跨各种分子系统的波函数优化中实现了更快的收敛速度和更低的基态能量，而无需额外的计算成本。这项研究不仅推动了计算量子化学领域的发展，还强调了离散化演化在变分量子算法中的重要作用，为未来的量子研究提供了一个可扩展且强大的框架。
变分预测编码下的目标导向行为
摘要 — 心理模拟是目标导向行为的关键认知功能，因为它对于评估行为及其后果至关重要。当给定一个自我生成或外部指定的目标时，通过心理模拟从其他候选中选择最有可能实现该目标的一系列动作。因此，更好的心理模拟会带来更好的目标导向行动计划。然而，开发心理模拟模型具有挑战性，因为它需要了解自我和环境。本文研究了如何通过动态组织自上而下的视觉注意力和视觉工作记忆来在心理上生成机器人的充分目标导向行动计划。为此，我们提出了一种基于变分贝叶斯预测编码的神经网络模型，其中目标导向行动计划由潜在意向空间的贝叶斯推理制定。我们的实验结果表明，出现了具有认知意义的能力，例如对机器人末端执行器（手）的自上而下的自主注意以及无遮挡视觉工作记忆的动态组织。此外，我们对比较实验的分析表明，引入视觉工作记忆和使用变分贝叶斯预测编码的推理机制显著提高了规划充分的目标导向行动的表现。
变分的安全云量子计算
变异量子算法（VQA）被认为是嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备的有用应用。通常，在VQA中，参数化的ANSATZ电路用于生成试验波函数，并且对参数进行了优化以最大程度地减少成本函数。另一方面，已经研究了盲量量计算（BQC），以便通过使用云网络为量子算法提供安全性。执行量子操作能力有限的客户端希望能够访问服务器的量子计算机，并且BQC允许客户端使用服务器的计算机，而不会泄漏客户端的信息（例如输入，运行量子算法和输出）到服务器。但是，BQC设计用于容差量子计算，这需要许多辅助量子位，这可能不适合NISQ设备。在这里，我们提出了一种有效的方法，可以为客户端提供保证安全性的NISQ计算。在我们的体系结构中，仅需要N +1量子位，假设服务器已知Ansatzes的形式，其中N表示原始NISQ算法中必要的量子数。客户端仅在从服务器发送的辅助量子位上执行单量测量，并且测量角可以指定NISQ算法的ANSATZES的参数。无信号原则可以保证客户端选择的参数或算法的输出都不会泄漏到服务器。这项工作为NISQ设备的新应用程序铺平了道路。
LED 驱动控制/键盘扫描专用集成电路TM1650
接口和TM1650 通信，在输入数据时当SCL 是高电平时，SDA 上的信号必须保持不变；只有SCL 上的 时钟信号为低电平时，SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时，SDA 由高变
TSX.V: SPMC | FSE: 6J00 变革性黄金和铜...
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使用有机溶液的黄金和银表面饰面
使用基于有机的解决方案Jinghua Sun，Eric Dahlgren，Dian Tang，Thomas O'Keefe和Matthew O'Keefe Missouri-Rolla大学，材料研究中心，Mo Keryn Lian and Manes Eliacin eliacin Surformation Schaaumburg，Ilversicer Eleptial Centrip for SchoChem eimption for Schaemchem apperiation Formation Eleption Forroction Eleption Forroctial Eleptial Centruity Eleastro apperiation Fermation Eleption Ferromation Eleption Forrosic for SchoChem，在研究电镀浴时，正在研究环境良性，基于有机的解决方案。电镀浴溶液由萃取剂和稀释剂组成，用于常规有机溶剂提取中的类型。有机物是非常差的电解导体，只能维持短范围的电化学反应。沉积机制涉及溶解不太高贵的基板金属，同时在基板表面上同时沉积了更贵重的金属颗粒，类似于在水溶液中浸入的浸入。通过以复合离子的形式加载有机提取物，可以证明该概念的可行性。然后将金属轴承有机液体与印刷电路板行业常用的空白或图案铜和镍表面接触。在适当的加工条件下实现了有机液体的连续，粘附的金和银表面饰面的沉积。金膜仅沉积在底物的裸露金属表面上，这表明选择性区域沉积过程类似于浸入板。扫描电子显微镜（SEM）表明膜由纳米大小的颗粒组成。引言基于有机溶剂提取溶液的新沉浸式电镀工艺，可以替代正在开发应用程序中使用的现有过程，例如电子镍 - 浸入金（ENIG）。该过程的独特方面是，板是在有机培养基中而不是在常规的水性培养基或诸如酒精之类的极性有机液体中进行的。有机培养基在长时间内具有良好的稳定性，低波动率，低毒性，高闪光点，低电导率，低表面张力，水相中的低溶解度，低成本和商业可用性。有机浸入过程中使用的有机溶剂最初是用于用于将金属离子与水溶液分离的溶剂提取过程开发的。有机液体通常由混合稀释剂混合的金属萃取剂组成。提取物有三种主要分类：阴离子交换，阳离子交换和溶剂化提取物。通常构成有机液体的主要部分的稀释剂可能从本质上是脂肪族到基本芳香化合物。萃取剂和稀释剂在水相中都不溶于溶解。选择萃取剂和稀释剂是溶剂提取过程成功的关键因素。对于金属沉积过程同样重要。当前正在开发的有机沉积过程源自较早称为电流剥离的过程。1该过程最初是为了从金属恢复行业商业上使用的有机溶剂中去除杂质而开发的。电剥离是一种自发的电化学过程，其中固体金属被用作还原剂，以去除有机液体中的更高贵的金属离子。在先前的研究中，成功证明了使用固体金属还原剂从有机溶剂中的Fe 3+，Cu 2+，Pb 2+和Au 3+的阳离子的电剥离。2-4利用传统有机溶剂的独特特性，利用电化学驱动的反应将技术扩展到金属沉积过程。关于从有机液体中沉积的金属沉积的初步研究，这些金属集中于产生Cu或Pd纳米级颗粒作为种子层，以随后在薄扩散屏障材料上沉积电铜。5-6的其他研究导致了将黄金和白银沉积到印刷电路板行业常用的镍和铜表面上的过程。金或银离子可以通过与含有溶解金或银色化合物（例如AUCL 3或Agno 3）的水溶液混合到有机浴中。然后，在将金属轴承相分开以用于沉积过程之前，有机相和水相可以沉降。将金属离子加载到有机浴中的另一种方法是将金属盐直接溶解在有机溶液中。
ZymoPURE™ II 质粒大量制备试剂盒
2. 加入 150 ml ZymoPURE ™ P2（蓝色），立即轻轻颠倒试管 6 次混匀。不要涡旋！室温下放置 3-5 分钟 3。当溶液呈清澈、紫色且粘稠时，表示细胞完全裂解。 3. 加入 150 ml ZymoPURE ™ P3（黄色），轻轻颠倒试管但彻底混匀。不要涡旋！样品完全变黄后再颠倒试管 5 次。中和完成时，样品将变黄，并形成淡黄色沉淀。 4. 将 ZymoPURE ™ Giga Filter 放在 33 mm 或 45 mm 颈玻璃瓶上，并将裂解物装入 ZymoPURE ™ Giga Filter 中。确保 ZymoPURE ™ Giga Filter 牢固地放在玻璃瓶顶部，等待 10 分钟让沉淀浮到顶部。 5. 将 ZymoPURE ™ Giga 过滤器连接到真空源并打开真空 4 直到回收约 375 ml 澄清的裂解物。保存澄清的裂解物！从千兆过滤器中回收约 375 ml 的裂解物对于下一步至关重要。如果澄清的裂解物体积低于约 375 ml，请参阅附录第 10 页有关调整步骤 6 中使用的 ZymoPURE™ 结合缓冲液体积的信息。
强相关材料的电子结构计算
In collaboration with He, Rong-Qiang （贺荣强） a gifted expert Zheng, Ru （郑茹） , Wang, Jia-Ming （王佳明）， Chen, Yin （陈寅） , Tian, Yi-Heng ( 田一衡） at Renmin University of China; Huang, Li ( 黄理） a gifted expert at Science and Technology on Surface Physics and Chemistry Laboratory