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伊莎贝尔嫁给狄拉克：量子计算和量子信息图书馆
3 量子比特和量子门 8 3.1 量子比特 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.2 埃尔米特共轭 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3.3 酉矩阵和量子门 . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.4 复共轭、埃尔米特共轭、转置和酉性之间的关系 . . . . . . . . . . . . . . 11 3.5 内积 . ... ..................................................................................................................................................................22 3.9 按位内积 .................................................................................................................................................................23
伊莎贝尔嫁给狄拉克：量子计算和量子信息图书馆
3 量子比特和量子门 13 3.1 量子比特. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.5 内积 . ... ..................................................................................................................................................................38 3.9 按位内积 .................................................................................................................................................................39
自动中线移位检测和量化...
摘要 创伤性脑损伤 (TBI) 通常会导致中线移位 (MLS)，这是头部损伤严重程度和预后的关键指标。在过去十年中，使用人工智能 (AI) 技术自动分析头部计算机断层扫描 (CT) 扫描中的 MLS 引起了广泛关注，并有望提高诊断效率和准确性。本综述旨在总结基于 AI 的 TBI 病例 MLS 分析方法的研究现状，确定所采用的方法，评估算法的性能，并得出关于其潜在临床适用性的结论。进行了全面的文献检索，确定了 15 篇不同的出版物。对已确定的文章进行了分析，重点关注使用 AI 技术进行 MLS 检测和量化，包括它们的 AI 算法选择、数据集特征和方法。所综述的文章涵盖了与 MLS 检测和量化相关的各个方面，采用在二维或三维 CT 成像数据集上训练的深度神经网络。数据集大小从 11 名患者的 CT 扫描到 25,000 张 CT 图像不等。AI 算法的性能在准确度、灵敏度和特异性方面表现出差异，灵敏度范围为 70% 到 100%，特异性范围为 73% 到 97.4%。利用深度神经网络的基于 AI 的方法已显示出在 TBI 病例中 MLS 的自动检测和量化方面的潜力。然而，不同的研究人员使用了不同的技术；因此，很难进行批判性比较。需要进一步研究和评估方案的标准化，以确定这些 AI 算法在临床实践中用于 MLS 检测和量化的可靠性和通用性。研究结果强调了 AI 技术在改善 MLS 诊断和指导 TBI 管理临床决策方面的重要性。
企业网络中的数字支付：采用理论和量子算法
我们对文献的贡献有两方面。首先，我们通过引入合同支付选择为去中心化市场文献做出了贡献。2 直观地看，企业偏好的异质性（即他们对自主权和贸易安排的渴望）导致数字货币的采用和使用存在异质性。此外，我们表明，由于企业间支付合同的场外交易性质，即使在对称企业之间也可能出现异质性和采用不足。尽管存在多重均衡，但我们能够将稳定网络描述为随机主导关系，以得出比较静态结果。其中，我们表明，银行对企业数字化的战略反应导致加密货币的采用和使用之间存在非平凡的关系。特别是，加密货币支付方式的维护成本较低，例如
量子计算和量子安全安全
今天的企业和政府依靠云，数据和软件来提供可信赖的数字服务。这就是为什么世界各地最知名的品牌和组织依靠Thales来帮助他们保护敏感的信息和软件，无论其创建，存储或访问何处 - 从云和数据中心到设备以及跨网络。作为数据安全，身份和访问管理以及软件许可方面的全球领导者，我们的解决方案使组织能够安全地转向云，符合信心，从其软件中创造更多价值，并每天为数百万消费者提供无缝的数字体验。
商业国家安全算法套件 2.0 和量子计算常见问题解答
答：NIAP 根据其发布的保护配置文件验证产品，这些配置文件将根据我们发布的过渡时间表开始包括抗量子签名。对于商业供应商，我们预计 NIAP 保护配置文件不会在评估目标 (TOE) 边界内执行签名生成，而只会执行签名验证。由于签名生成是需要状态管理的 LMS/XMSS 组件，因此如果仅执行签名验证，则此类产品仅需要 CAVP 验证（而非 CMVP）。
国家高性能计算、大数据和量子计算研究中心
行业驱动的非营利性国际组织，旨在：（1）聚集包括中小企业在内的企业，通过结构化伙伴关系与 ICSC 合作，（2）资助研究和创新项目，（3）推动大数据技术中心
量子的基础是经典和量子网络的联合学习的基础
量子量子联合学习（QFL）是一个新颖的框架，将分类联合学习（FL）的优势与量子技术的计算能力相结合。这包括量子计算和量子机学习（QML），使QFL能够处理高含量的复杂数据。QFL可以在经典和量子通信网络上部署，以使信息受益 - 理论安全级别超过传统的FL框架。在本文中，我们对QFL的挑战和机遇进行了首次全面调查。我们特别检查了QFL的关键组成部分，并确定在经典和量子网络中部署它时会出现的独特挑战。然后，我们开发新的解决方案并阐明可以帮助应对所确定挑战的研究方向。我们还提供了可行的建议，以推进QFL的实际实现。
核物理工具 - 机器学习、人工智能和量子计算召集人：Valerio Bertone（CEA Paris-Saclay）、Jana N. Günth
在核物理领域，机器学习的应用已在核实验、核天体物理和各种计算密集型任务等领域得到探索，如图 1 所示。在核物理实验中，机器学习算法已用于处理大型数据集，帮助识别粒子、改进事件重建，并允许进行实验设计和控制。在核天体物理领域，机器学习已用于分析信号，这在处理来自嘈杂太空环境的数据时特别有用。它还有助于确定致密物质的性质，这对于理解某些天体事件至关重要。机器学习还有利于应对计算密集型挑战。它已应用于强子结构和核碰撞 [参见 TWG 1 和 3]、天体物理模拟 [参见 TWG 4]，尤其是应用于格点 QCD [参见 TWG 1]（一种第一性原理方法），以增强我们对核物质的理解。