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经典和量子物质的生成模型
生成建模（一个广义术语）包含许多机器学习技术，以生成类似于给定目标分布样本的随机变量，在计算分子科学中正在大量探索。例如，在化学环境中使用这些技术使用这些技术的开创性作品包括对分子系统的热分布进行采样[1]，增强自由能法[2]，评估在量子场理论[3]中产生的可怕的积分[3]，进行直接模拟，以及许多其他应用。分子科学中已利用的主要范例包括可能估计的可能性估计，即归一化流（即，单独的能量知识训练）或从现有数据集中训练，通常是使用分子动力学模拟收集的[4]。目前尚不清楚是否可以为每个系统获得相对于显式模拟的实质性加速度[5]。的确，尽管对生成建模技术有明显的兴奋，但仍然存在许多确定性问题：
加拿大的联盟政治和量子革命......
全球，创新者正在研究利用量子力学独特特性的新技术。已经标记为量子军事事务的革命（Der Derian和Wendt 2020），量子计算，加密，传感和其他技术对国际安全的推出的意义难以夸大（例如，参见Owen 2020; Lindsay 2020; Lindsay 2020; Der Derian and Waters and Waters and Waters and Waters and 2024; 2024; 2024年）。加拿大拥有量子科学技术（S＆T）的研究专业知识的强大基础，创新的起始生态系统和受过高等教育的人群 - 所有这些都使加拿大在量子革命中具有竞争力（Sussman等人2019）。加拿大政府在其国家量子战略（加拿大政府2022年）中概述了加拿大政府浏览量子S＆T的总体方法。这种策略为增加研究工作而制定了支柱，通过扩展科学教育和商业化现场就业技术（同上）来发展人才。国防部/加拿大武装强迫（DND/CAF）还发布了自己的路线图，首先是通过量子S＆T策略（Gunther，Mason和Lefebvre 2021），然后是Quantum 2030实施计划（加拿大政府2023年）。这些文件显示了DND/CAF计划如何从量子技术中开发可部署的防御能力，这将使合作关系成为可能，以及战略方法的不同倡议和任务如何融合在一起。1从2022年战略到2023年实施计划（Murphy and Parsons 2024）的威胁和加速语言的加强揭示了量子S＆T域的激烈争议。
知识图框架用于组织古典和量子计算中利用的异质数据集：当前的挑战和未来DI
摘要 - 文献中发现的环境变量中缺乏相互作用的表示，导致了一个新型框架的发展，该框架反映了我们环境中相互联系的真实本质。我们提出了一个环境交互知识图（EIKG）框架。这个将军EIKG框架通过编织相互关联的事件（例如导致暴风雨的飓风）来成为互连环境事件的基础，这会导致洪水事件，可能导致诸如泥石流和滑坡等事件。一个事件的级联性质导致环境中另一个相关事件需要在进行任何数据驱动分析之前使用上下文信息对每个事件进行足够的了解。本视觉论文展示了eikg：洪水，eikg：野火eikg：滑坡等，可以从eikg的基本案例框架中得出，因为这些个别事件与某些共同的分母变量互连。为例，洪水案例研究以及野火或干旱案例研究中使用降水量变量，因为过度降水量导致洪水，缺乏降水会导致干旱和野火。在极端天气事件中，我们将降水量变量确定为“共同贬低器变量”，在对环境建模中起着关键作用，基于该变量的可变性，导致不同的极端天气事件（在降水量低导致干旱导致干旱和高价值导致洪水的情况下变化的值））。来自EIKG的见解促进了使用经典和量子机学习（QML）技术的数据分析。EIKG组织了异质数据集并集成关系以解决极端天气事件。本研究结合了各种数据集，包括流动性数据，来自美国人口普查局的社会经济数据，来自NASA的气候数据以及关键基础设施数据。
HPC 和量子计算的基础和应用...
培训和学习中心 (CTL) 是在教育部通过其“Pandit Madan Mohan Malaviya 全国教师和教学任务 (PMMMNMTT)”计划的资助下，在瓦朗加尔 NIT 建立的。根据该计划，已建造了一栋单独的建筑，专门用于 CTL 活动，其中配备最先进的培训设施，包括一个用于制作和上传高等教育各个科目视频和电子讲座的工作室，以及用于培训科学技术、人文和社会科学、语言学和沟通技巧、教育学和认知评估等各个主题领域教师的培训大厅。该中心的重要目标之一是为高等教育科学、工程、社会科学学科的有抱负的、新入职的和在职的教师开展培训计划。 CTL 的其他活动包括准备印刷和电子学习材料、提供在线课程、课程设计、开展教育技术和教学法研究以及将 ICT 融入教学过程。CTL 为边缘化和女性教师提供特殊培训计划。关于 FDP：
见证凝聚态物质中的纠缠和量子关联：综述
检测和认证材料中的纠缠和量子关联具有根本性和深远的意义，并且最近取得了重大进展。它既影响对量子多体现象基础科学的理解，也影响对适用于新技术的系统的识别。在量子信息理论的背景下，已经开发出适用于凝聚态物质的框架，将测量与纠缠和相干性联系起来。它们以纠缠见证和量子关联测量的形式出现。全面回顾了这些量的基础理论、它们与凝聚态实验技术的关系以及它们在真实材料中的应用。此外，还介绍了它们在协议等中的用途、见证和测量的相对优缺点，以及在关联电子、纠缠动力学和纠缠光谱探针等方面的未来前景。通过提供从基础到应用的易于理解和实用的处理，考虑到这项新兴研究的跨学科性质和正在进行的重大进展。特别强调了可通过集体测量获得的量，包括通过磁化率和光谱技术。这包括磁化率见证、单纠缠、并发和双纠缠、双点量子不和谐以及量子相干性测量（如量子 Fisher 信息）。
使用多组学聚类和量子猫群优化增强癌症亚分类
癌症因其复杂性和严重性一直是医学界面临的最大挑战之一 [1]。癌症分类至关重要，因为确定癌症的具体类型对于确定适当的治疗方法至关重要，而适当的治疗方法最终将提高患者的生活质量 [2]。先前对癌症亚型分类的研究依赖于临床和组织病理学特征，但这些方法往往不足以捕捉癌症的分子异质性 [3]。随着高通量技术的进步，多组学数据（包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学）变得更容易获取。多组学数据的整合可以更准确、更全面地了解癌症亚型 [4]。然而，这些矩阵中的高维度和海量数据给分析和解释带来了重大挑战。
Spiers 纪念讲座：量子化学、经典启发式和量子优势
本文是关于化学物质的量子模拟。虽然这是一篇化学期刊上关于法拉第讨论的介绍性文章，但实际上它是为两个读者群撰写的：量子化学家和量子信息理论家。这是因为，尽管近年来量子化学和量子信息理论的交集越来越多，但一个领域的从业者往往对另一个领域的观点了解有限。本文的一个目的是描述量子化学家对化学物质中量子多体问题的直觉。这种直觉指导了当今对改进方法及其应用的研究。另一个目的是给出一个关于量子化学的有利观点，希望能够强调量子信息理论家的一些关注点，我们相信这对量子化学的未来发展有用。量子信息论是一个具有可证明结果的数学领域，而量子化学主要是经验领域。由于作者是量子化学家，本文以量子化学的非正式风格撰写。在某些情况下，它提供了作者的（非严谨的）个人意见。直觉和意见显然不是定理，但我们希望它们能够在前进的道路不明朗时成为有价值的路标。
绝对最大的纠缠状态，量子最大距离可分离代码和量子中继器自由空间量子通信的限制和安全性
自由空间量子通信的研究需要量子信息的工具 - 光学和湍流理论。在这里，我们结合了这些工具，以通过自由空间链接绑定钥匙和纠缠分布的最终速率，在这种链接中，量子系统的传播通常会受到差异，大气消灭，湍流，指向误差和背景噪声的影响。除了建立最终限制外，我们还表明，可通过合适的（试点引导和后选择的）相干状态协议可以实现的可组合秘密键，可以很好地接近这些限制，因此显示了自由空间通道对高率量子密钥分布的适用性。我们的工作提供了分析工具，可在一般条件下评估相干国家协议的合成大小的安全性，从稳定的通道的标准假设（作为典型的基于纤维的连接）到更具挑战性的褪色通道的更具挑战性（作为自由空间链接中的典型情况）。