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化学与生物分子卷（CHBE）
chbe 6760。生物催化和代谢工程。3个学时。本课程可深入覆盖生物催化和代谢工程的各种主题。本课程的目标是发展对蛋白质作为催化剂的理解，它们在代谢网络中的功能，其在各个行业中的应用以及承认其在科学和工程中的未来挑战的潜力。与Chem 6760交叉列表。
使用集成硅光子卷积处理器
光子整合电路是多模式光谱感觉系统的微型化解决方案。多模式光谱感官数据很复杂，具有较大的冗余性数据量，因此需要与高通信功率消耗相关的高通信带宽才能传输感官数据。为了规避这种高通信成本，光子传感器和处理器被带入亲密关系，并使用集成的硅光子卷积处理器提出了光子多模式内传感器计算系统。微区谐振器横梁阵列用作使用5位精度实现卷积操作的光子处理器，并通过图像边缘检测任务验证。证明了多模式光谱感觉数据的原位处理，进一步将处理器与光子光谱传感器整合在一起，从而实现了不同温度下不同类型和浓度的蛋白质种类的分类。在45个不同类别中，分类精度为97.58％。多模式内传感器计算系统展示了整合光子处理器和光子传感器以增强边缘光子设备的数据处理能力的可行性。
为任意数据维度优化量子卷积神经网络架构
结果：与非糖尿病相比，糖尿病参与者的OAB患病率增加了77％。随着与糖尿病相关标记的四分位数增加，在三种模型中，OAB单调的几率增加（所有趋势<0.001）。Glyemoglobin与OAB表现出线性关联（非线性> 0.05）。白细胞显着介导了与OAB的糖尿病相关标记（Glyemogomoglobin，禁食葡萄糖和胰岛素）之间的关联，而比例分别为7.23％，8.08％和17.74％（所有P <0.0001）。中性粒细胞部分介导了（糖emogoglobin，空腹葡萄糖和胰岛素）和OAB之间的相关性，分别为6.58％，9.64％和17.93％（p <0.0001）。XGBOOST模型的机器学习构建了最佳拟合模型，XGBOOST预测Glyemoglobin是OAB上最重要的指标。
图像分类的量子卷积神经网络
在图像处理领域，众所周知的模型是卷积神经网络或CNN。设置该模型的独特好处是其使用数据中包含的相关信息的非凡能力。即使取得了惊人的成就，传统的CNN也可能在概括，准确性和计算经济方面进一步改善。但是，如果模型或数据维度太大，则正确训练CNN并快速处理信息可能具有挑战性。这是因为它将导致数据处理滞后。量子卷积神经网络（简称QCNN）是一种新颖的量子解决方案，可以增强现有学习模型的功能或解决需要将量子计算与CNN组合组合的问题。为了强调量子电路在提高特征提取能力方面的灵活性和多功能性，本文比较了针对基于图像的任务的深度量子电路体系结构，它使用经典的卷积神经网络（CNNS）和一种新颖的量子电路体系结构进行了比较。使用COVIDX-CXR4数据集用于训练量子CNN模型，并将其结果与其他模型的结果进行了比较。结果表明，当与创新的特征提取方法配对时，建议的深量子卷积神经网络（QCNN）在处理速度和识别精度方面优于常规CNN。即使需要更多的处理时间，QCNN就识别准确性而优于CNN。在对Covidx-CXR4数据集进行训练时，这种优势变得更加明显，证明了更深的量子计算有可能完全改变图像分类问题的潜力。
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。
联合量子卷积神经网络 - 普渡大学化学系
摘要 近年来，科学家积极推动联邦机器学习的概念，以缓解数据所有者的隐私担忧。目前，机器学习和量子计算技术的结合是一个热门的行业话题，并有望成为重大颠覆者。它已成为重塑从医疗保健到金融等多个行业的有效新工具。数据共享对众多行业的大规模机器学习构成了重大障碍。研究由异构联邦资源组成的先进量子计算生态系统是一个自然的目标。在这项工作中，数据治理和隐私问题通过开发量子联邦学习方法来处理，该方法可以在嘈杂的中型量子时代在量子硬件上有效执行。我们提出了一种联邦混合量子-经典算法，称为量子卷积神经网络，它在不同的站点进行分布式训练而无需交换数据。混合算法需要小型量子电路来为图像分类任务产生有意义的特征，这使其成为近期量子计算的理想选择。这项工作的主要目标是评估混合量子-经典和经典-量子卷积神经网络在多个医疗机构/客户之间的非独立和非相同分区 (Non-IID) 和真实世界数据分区数据集上的潜在优势。我们研究了协作量子卷积神经网络在两个医学机器学习数据集 COVID-19 和 MedNIST 上的性能。进行了大量实验来验证所提出的量子联邦学习框架的稳健性和可行性。我们的研究结果表明，与联邦随机梯度下降方法相比，必要的通信轮次减少了 2%–39%。即使在医疗数据在客户端之间分布不均匀的情况下，混合联邦框架也能保持较高的分类测试准确性和通用性。
对电子卷烟和常规香烟的使用影响的比较分析
抽象吸烟是主要的公共卫生问题之一，导致大量发病率和死亡率，与影响心血管和呼吸系统的各种疾病有关。因此，近年来，据称更健康的吸烟替代品的营销是自21世纪前十年以来电子烟的出现，尤其是电子烟的出现，也称为电子尼古丁释放系统。但是，这些技术替代方案在多大程度上比任何其他基于尼古丁的药物都更健康。因此，本研究旨在分析和比较使用电子卷烟和常规卷烟后的心血管和呼吸反应，并确定指出一种设备对健康有害的可能性，而不是另一种设备。这本参考书目的开发是通过PubMed数据库中的临床测试调查进行的。结果表明，每种设备的生理效应都存在差异，但与此同时，它表明需要进行更多的临床试验和研究来分析和确认其在中期和长期中的影响。关键字：vaping;尼古丁释放电子系统；烟草产品；心血管系统；呼吸系统。抽象吸烟是主要的公共卫生问题之一，引起了严重的发病率和死亡率，并且与影响心血管和呼吸系统的各种疾病有关。因此，近年来，据称更健康的吸烟替代品的营销急剧激增，特别是自21世纪初以来电子烟的出现，也称为电子尼古丁传递系统。然而，这些技术替代方案的真正健康程度比任何其他基于尼古丁的药物都更加健康。因此，本研究旨在分析和比较使用电子香烟和传统卷烟后的心血管和呼吸反应，以确定一种对一种设备对健康的影响而不是健康的可能性。该文献综述是通过在PubMed数据库中进行临床试验进行的。
电子卷烟和烟产品的心肺影响：美国心脏协会的科学陈述
摘要：在过去的十年中，烟雾和电子烟（电子烟）的使用成倍增长，尤其是在青年和年轻人中。吸烟是心血管疾病和肺部疾病的危险因素。由于它们的成分更有限，并且没有燃烧，因此电子烟和蒸发产品通常被吹捧为更安全的替代品和潜在的烟草调味产品。2019年，美国的电子烟或烟与使用相关的肺损伤爆发，导致了> 2800次住院，强调了电子烟和蒸气产品的风险。目前，所有电子烟都被调节为烟草产品，因此不经过药物或医疗设备所需的前市场动物和人类安全研究。，由于2019年在美国的高中生中，电子烟和烟产品的使用率高达27.5％，因此评估这些产品的短期和长期健康影响以及介入和公共卫生努力的发展至关重要。因此，及时回顾了电子烟和烟产品对心肺健康的短期，尤其是长期影响。早期分子和临床证据表明，电子尼古丁递送系统，尤其是含有尼古丁的尼古丁递送系统的各种急性生理作用。由于这些产品的使用持续增长，因此需要进行其他临床和动物暴露模型研究。这种科学陈述的目标是（1）描述和讨论电子烟和烟产品在青年和成人中使用模式； （2）确定烟雾胶中的有害且潜在的有害成分； （3）批判性地评估电子烟和蒸发产品的急性和慢性心血管和肺风险的分子，动物和临床证据； （4）将电子烟和蒸气产品的当前证据描述为潜在的烟草筛选产品； （5）总结了电子烟和烟产品的当前公共卫生和监管工作。
使用量子卷积的多类分类...
多类分类对于各种应用程序非常感兴趣，例如，它是计算机视觉中的常见任务，其中一个需要将图像分为三个或更多类。在这里，我们提出了一种基于量子卷积神经网络来解决多类分类问题的量子机学习方法。相应的学习过程是通过TensorFlowquantum作为混合量子 - 古典（变化）模型实现的，其中量子输出结果通过优化量子电路的参数优化跨熵损失的随后最小化量符号。我们在这里的构思改进包括量子感知器的新模型和量子电路的优化结构。我们使用建议的方法来解决MNIST数据集的4类分类问题，使用八个量子位用于数据编码和四个Ancilla Qubits；三级分类问题已经获得了先前的结果。我们的结果表明，解决方案的准确性类似于具有相当数量的可训练参数的经典卷积神经网络。我们期望我们的发现将为使用量子神经网络朝着解决NISQ时代及其他地区的相关问题提供新的一步。
3D可伸缩量子卷积神经网络用于分类应用中的点云数据处理
由于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代已经存在，因此量子神经网络（QNN）绝对是对许多经典神经网络无法解决的许多问题的承诺解决方案。此外，量子卷积神经网络（QCNN）现在正在受到很多关注，因为它可以处理与QNN相比的高维输入。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这在具有高维数据输入的分类操作中尤其具有挑战性。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这尤其是具有高维数据输入的分类操作中的挑战。为此，提出了一种新颖的3D可伸缩QCNN（SQCNN-3D），以用于分类应用中的点云数据处理。此外，在SQCNN-3D顶部还考虑了反向保真度训练（RF-Train），用于使用量子计算的保真度有限的Qubits多样化特征。我们的数据密集型性能评估验证了所提出的算法是否达到了所需的性能。