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量子图像表示 - FRQI图像 - PhysLab
尽管在科学和技术领域是一个相对较新的概念，但正在研究量子计算，并广泛用于寻找解决现有古典公司似乎太复杂的问题的解决方案。虽然量子计算机差异很大，而且使用较复杂，但是却可以提高解决问题的速度和效率的承诺引起了世界研究人员的兴趣，以挖掘该领域的应用。quantum计算机基本上比超级计算机更先进。即使对于超级计算机来说似乎也很复杂的问题，例如在化合物中的原子建模，量子计算机也可以很容易地构成此类任务。目前，量子量表和量子技术一般都用于电动汽车等各种应用，解决复杂的能源挑战，寻求解决空间和宇宙之谜，图像处理以及许多其他应用程序[1]。
量子图像处理 - FRQI 图像表示
顾名思义，量子图像处理是一种利用量子信息技术处理图像的方法。它是量子信息科学领域的一项相对较新的进步，可以确保高效地管理经典图像处理中使用的简单操作。此过程的第一步也是最重要的一步是将经典图像编码为量子图像，这可以通过多种不同的方法完成。本文详细探讨了 FRQI（量子图像的灵活表示），它对图像进行编码以便在量子计算机上表示。FRQI 状态包含有关颜色及其在图像中的各自位置的信息。一旦达到 FRQI 状态，就会对其应用所需的量子图像处理算法，这对于执行整个过程的特定目的是必要的。FRQI 不仅用于图像表示，还用于量子图像处理的各种其他相关任务。在准备好 FRQI 状态后，在 Qiskit 上进行其电路实现和模拟。
使用里德堡原子图进行量子计算
近十年来，有两项突破性技术在里德堡量子计算研究中发挥了重要作用，影响了该领域目前取得的显著进展。第一项是里德堡阻塞效应[1-3]，它使得中性原子的纠缠成为全球原子量子研究中的日常工具；第二项是原子重排方法[4-6]，该方法利用一组可移动的光镊构建无缺陷的任意原子图，如图1所示。这里我们使用术语里德堡原子图，因为构建的原子阵列的可能几何形状不仅限于物理三维空间中的晶体结构，而更适合用数学图形来表示，数学图形是超几何空间中的顶点和边的集合。在这方面，一般形式的里德堡原子系统可以称为里德堡原子图（或简称里德堡图）。
量子图片位置纸
现代时代的技术已经建立在我们对量子效应的理解以及半导体，晶体管，激光器，有机化学，磁共振等方面的持续进展。尽管量子力学已有100多年的历史，但已经设计了越来越多的实验来测试其奇数。最近的发现引发了第二次量子技术革命，这使我们能够利用量子力学定律提高计算，通信，传感和计量学的性能。这些工程解决方案统称为量子技术。量子计算机可以比当今的传统处理器提供指数级的计算，以解决药物设计，风险管理和物流中的优化问题。量子通信承诺高度安全的电信，而量子传感器将建立新的医疗诊断工具，提供弹性的导航系统，使我们能够通过雾和地下看到，等等，等等。并且不要忘记，量子技术将推动从计算到传感的科学发现。这些发展将确保欧洲的技术未来和社会进步。
通过确定性生成的光子图状态启用的量子中继器的性能分析
通过将逻辑Qubits编码为特定类型的光子图状态，人们可以实现Quanth-tum中继器，从而使快速的纠缠分布率接近经典连接。但是，这些光子图状态的产生需要使用基于线性光学器件的传统方法来启动的源头。克服了这一挑战，已经提出了许多新方案，这些方案采用量子发射器来终止生成光子图状态。尽管这些方案有可能显着降低资源成本，但缺乏不同编码和不同产生方案之间的中继器演奏的系统比较。在这里，我们基于两个不同的图状态，即树图状态和中继器图状态。对于两种状态，我们比较了两个生成方案之间的性能，一个基于与辅助物质量子位耦合的单个量子发射器，另一个基于一个基于单个量子发射器与延迟反馈相关的单个量子发射器。我们在不同的系统参数上识别数值最佳方案。我们的分析提供了有关基于图形状态的量子中继器的生成方案的定义的明确指南，并提出了对不同方案的实验实现实验实现的要求。
可以使用非侵入性自发性电子图信号检测到2型糖尿病的可预防危险因素
1 1墨西哥神经生物学和国立大学，墨西哥Quere'taro校园，墨西哥Quere´taro，2，Me ofimem of Me ofico（UNAM）的工程学院（UNAM）研究部，避免失明的研究部，墨西哥，墨西哥，6个视觉健康封闭式，国立高等教育学院，狮子座大学，墨西哥国立大学（UNAM）Leo´n，墨西哥瓜纳武托拉，墨西哥，7雷尼娜·德尔·巴吉·伯（Elagent ofermations ofermations offiction ofermations ofermations promptation 302）（El offication 302） Quere´taro，Quere´taro，墨西哥，8墨西哥眼科研究所（IMO），I.A.P。 Centro Sur，Santiago de Quere´aro，Quere´aro，墨西哥
论 NISQ 时代及以后的量子图卷积神经网络设计
摘要 — 图卷积神经网络 (GCN) 的大小快速增长，在传统计算平台（例如 CPU、GPU、FPGA 等）上遇到了计算和内存瓶颈。另一方面，量子计算为计算提供了极高的并行性。尽管最近对量子神经网络进行了研究，但对量子图神经网络的研究仍处于起步阶段。这里的关键挑战是如何将图拓扑信息和 GCN 的学习能力集成到量子电路中。在这项工作中，我们利用 Givens 旋转及其量子实现来编码图信息；此外，我们采用广泛使用的变分量子电路来引入可学习参数。在此基础上，我们提出了一种全量子设计的图卷积神经网络，即“QuGCN”，用于图结构数据的半监督学习。实验结果表明，我们的设计在 Cora 子数据集上的节点分类准确率方面可与经典 GCN 相媲美。更重要的是，我们展示了当特征数量增加时，所提出的量子 GCN 设计可以实现的潜在优势。
混合量子图像匹配算法
摘要：图像匹配是计算机视觉与图像处理中的重要研究课题，但现有的量子算法主要关注模板像素间的精确匹配，对图像位置和尺度的变化不具有鲁棒性，另外匹配过程的相似度计算是一个基础性重要问题。因此，该文提出一种混合量子算法，利用SIFT（尺度不变特征变换）的鲁棒性提取图像特征，并结合量子指数存储和并行计算的优势来表示数据和计算特征相似度，最后利用量子振幅估计提取测量结果，实现计算的二次加速。实验结果表明，该算法的匹配效果优于现有的经典架构，拓宽了量子计算在图像处理中的应用范围和领域。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
目标感知分子图生成
摘要 在药物发现中，生成具有所需生物活性的分子引起了越来越多的关注。先前的分子生成模型被设计为以化学为中心的方法，几乎不考虑药物-靶标相互作用，从而限制了它们的实际应用。在本文中，我们旨在以靶标感知的方式生成分子药物，以将生物活性和分子设计联系起来。为了解决这个问题，我们从几个公开可用的数据集中编制了一个基准数据集，并在统一的框架中构建基线。基于基于流的分子生成模型的最新优势，我们提出了 SiamFlow，它强制流适应潜在空间中目标序列嵌入的分布。具体而言，我们采用对齐损失和均匀损失来使目标序列嵌入和药物图嵌入达成一致，同时避免崩溃。此外，我们通过学习目标序列嵌入的空间将对齐形式化为一对多问题。实验定量表明，我们提出的方法可以在潜在空间中学习有意义的表示，从而生成目标感知的分子图，并为药物发现中连接生物学和化学提供了一种替代方法。