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NOAA 预算摘要
NOAA 的天气和气候预测和信息必须可靠地传递给用户，以便为决策提供参考。40% 的美国人口生活和工作在沿海县，1 这使得我们社会和经济中很大一部分人面临着越来越大的飓风和沿海洪水等灾害风险。因此，2025 财年请求将把高级天气交互式处理系统 (AWIPS) 转变为一个现代化的、可扩展的基于云的框架。通过将 AWIPS 迁移到云基础设施，成倍增加的观测数据（例如卫星和雷达数据）和模型数据可以在云中存储和处理，从而无需在每个 NWS 当地办事处都拥有复杂的本地计算系统，并允许预报员从任何地方访问数据和工具。此外，基于云的 AWIPS 还将使其他联邦机构和学术机构受益，这些机构在运营或研究中使用 AWIPS。NOAA 将继续投资以优化 NWS 综合传播计划，以确保可靠的
量子优势和分布式量子计算的降噪
IBM量子体验和Amazon Braket有机会在许多小型和嘈杂的量子计算机上实现量子算法。超过20个量子计算机，最多有65个量子位由IBM部署。没有人可以量子交流。然后，这个问题乞求与经典通信分布的量子计算的优势和缺点。用经典资源代替量子通常会导致大开销。例如，模拟n个量表需要o（n = 2 n）经典位。更一般而言，通过具有N量子位的量子电路模拟量子电路，需要1 O（2 ck）使用量子电路[5]。在分布式计算中有多少量子优势取决于算法。CIRAC等。 al。 [6]表明，分布式3SAT保留量子优势。 Bravyi等。 al [5]在稀疏量子电路和Peng等的经典计算中估计了开销。 al。 [12]张量网络的衍生结果，簇之间连接有限。 分布式量子计算还可以进行，除了其他“ virtual Qubits”的明显优势，这是显着降低噪声的优势。 这是因为分裂算法会导致深度的显着降低。 由于输出中的噪声随电路的深度成倍比例缩放，这可能是一个显着的优势。 据我们所知，这很简单，可能会说小点，以前尚未研究过。CIRAC等。al。[6]表明，分布式3SAT保留量子优势。Bravyi等。al [5]在稀疏量子电路和Peng等的经典计算中估计了开销。al。[12]张量网络的衍生结果，簇之间连接有限。分布式量子计算还可以进行，除了其他“ virtual Qubits”的明显优势，这是显着降低噪声的优势。这是因为分裂算法会导致深度的显着降低。由于输出中的噪声随电路的深度成倍比例缩放，这可能是一个显着的优势。据我们所知，这很简单，可能会说小点，以前尚未研究过。例如，如果电路的深度足够大，则量子计算机的输出可能会被噪声淹没，但是具有较浅深度的分布式计算可能会产生显着的结果。
纠结的量子假设检验的状态
大多数物理学家通过热力学引入熵。熵是控制绝热过程下转换的基本和独特数量：当且仅当熵不降低1时，才能实现封闭系统的两个兼容状态之间的转换。但是，它在信息理论的更抽象领域中也具有至关重要的作用。尤其是一种称为相对熵的发电，提供了一种测量概率分布之间的区分性的方法。将概念扩展到量子状态很具有挑战性，因为量子状态的非交通性特征意味着有许多可能的方法可以定义这种扩展。一种独特而明确的解决方案来自量子假设检验的研究，其中为我们提供了两个量子状态之一ρ或σ的多个副本，目标是区分两种状态。将ρ误以为σ的概率与副本的数量成倍衰减，相应的指数完全由相对熵的量子变体给出。
量子计算与人工智能
摘要 量子计算与人工智能 (AI) 的交汇标志着计算技术进步的一个时刻。虽然这两种技术在各自的领域都取得了进展，但它们的结合有望重新定义计算能力的极限。本文深入探讨了量子计算与人工智能的融合，不仅可以提高计算速度，还可以解决当前传统计算方法难以解决的复杂问题。我们将探讨这种整合如何推动各个领域的进步，例如医疗保健，可能实现更快、更精确的诊断系统；金融，能够改变风险评估和欺诈检测；以及网络安全，为牢不可破的加密提供机会。对话延伸到对药物发现、气候预测和人工智能的影响，展望了量子技术成倍增强人工智能能力的未来。本摘要为研究量子计算与人工智能的融合如何预示着一个技术创新时代的到来奠定了基础，这将从根本上重塑我们解决问题的方法，解决一些社会最紧迫的问题。关键词：量子计算、人工智能、超级人工智能、量子人工智能、技术转型
BigPICC：一种基于图的方法，用于鉴定突变数据中的致癌基因组合
来自癌症患者的基因组数据代表了患者基因突变的存在与癌症发生之间的关系。人类中不同类型的癌症被认为是由两个至九个基因突变的组合引起的。通过传统的详尽搜索来识别这些组合，需要与组合大小成倍扩展的计算量，即使对于尖端超级计算机也是棘手的。我们提出了一种无参数的启发式方法，该方法利用基因患者突变的内在拓扑来鉴定致癌组合。通过使用它们来预测以前看不见的样品中肿瘤的存在来测量鉴定组合的生物学相关性。所得的16种癌症类型的分类器在详尽的搜索结果中表现出色，平均敏感性为80.1％的敏感性和91.6％的特异性，每种癌症类型的命中率最佳选择。我们的方法能够找到较高的致癌组合靶向，这将需要多年的计算进行详尽的搜索。
放射科人工智能的成功背后隐藏着失败
引言自2005年Rubin等人发表了关于从CT扫描中检测肺结节的论文[1]以来，关于计算机算法表现优于放射科医生的报道一直存在。当时，这些技术被称为计算机辅助诊断，可以将其视为现在被广泛称为人工智能（AI）的某种前身。过去5年，硬件技术的进步促进了具有数百万个参数的深度神经网络的训练，成倍地加快了AI出版的速度。然而，和其他科学领域一样，AI在放射学领域的成功会被大张旗鼓地发表和宣传，而失败则不会被讨论或公开。事实上，大多数AI失败都是从个人经历中发现的，或者在社交媒体上以推文或博客文章的形式分享时发现的。在本文中，我们讨论了报告人工智能在放射学领域的成功时经常遇到的一些陷阱，从不同的角度来看，这些陷阱可能会被视为失败。
使用 TDA4 Edge AI 处理器进行性能和功率基准测试
当今世界人口为 78 亿，并且还在不断增长，预计到 2050 年将达到 100 亿 [1] 。不断增长的人口需要安全无虞的必需品，例如食物、衣服以及越来越多的舒适设施和工具。为了满足这些需求，所有市场（消费、工业和汽车）都在不断进行技术创新。我们都习惯的新技术使数据生成更便宜、更有趣。想想用智能手机拍摄的照片数量，以及建筑物和工厂中各种传感器和边缘设备生成的数据量。所有这些数据都在推动工厂和建筑物的端到端自动化，以提高生产力，生产更多的商品和服务。这成倍增加了需要管理（处理、分析以采取纠正措施）的数据。例如，一家智能工厂可能拥有超过 50,000 个传感器，每天生成数 PB 的数据。即使是标准的办公楼也会产生数百 GB 的数据。大部分数据将在产生地进行存储、管理、分析和保存，即在安全性、实时性能和可靠性驱动的边缘。
利用电路深度估计基态能量的量子算法对精度的依赖性呈指数级提高
量子计算领域的一个里程碑将是比最先进的经典方法更快地解决量子化学和材料问题。目前的理解是，要实现该领域的量子优势，需要一定程度的容错能力。虽然硬件正在朝着这一里程碑的方向改进，但优化量子算法也使其更接近现在。现有的基态能量估计方法成本高昂，因为它们需要每个电路的门数，而这些门数会随着所需精度位数的增加而呈指数增长。我们通过开发一种基态能量估计算法，将成本成倍降低，该算法的成本随着精度位数的增加而线性增长。相对于最近对工业相关分子碳酸乙烯酯和 PF − 6 的基态能量估计的资源估计，估计的门数和电路深度分别减少了 43 倍和 78 倍。此外，该算法可以使用额外的电路深度来减少总运行时间。这些特性使我们的算法成为在早期容错量子计算时代实现量子优势的有希望的候选算法。
疫苗供应链弹性和国际合作
摘要：我们构建了一个理论模型，其中一国政府从一家公司采购疫苗以保护其公民免受流行病的伤害。该公司可以在监管部门批准之前进行投资，以加速疫苗的供应，但如果批准失败，则存在投资搁浅的风险。政府可以通过在采购价格之上增加产能补贴来鼓励这种风险投资。我们分析了在公司成本信息不对称的情况下的最佳采购机制，并研究当部分疫苗供应链位于海外时，这种机制如何变化。在缺乏疫苗供应链政策方面的国际合作的情况下，离岸外包会导致政府减少补贴，以避免信息租金泄露给利润未被内化的外国公司。疫苗投入离岸产生的第二个扭曲是，外国政府可能会在危机中限制出口，从而阻止产能补贴。使用 Covid-19 疫苗成本和收益估算进行的校准表明，发现的扭曲可能很大，而旨在减少这些扭曲的国际合作可以使计划净收益成倍提高。
在...
作为中央热力学特性，自由能可以计算物理系统的任何平衡性能，从而构建相图以及有关运输，化学反应和生物过程的预测。因此，通常是一个很难的问题，这是物理和自然科学领域的极大兴趣。大多数用于计算自由能的技术目标经典系统，从而使量子系统中的自由能的计算减少了。最近发出的波动关系可以从动态模拟集合中计算量子系统中的自由能差异。在经典计算机上执行此类模拟时，量子计算机很难成倍地模拟量子系统的动力学。在这里，我们提出了一种利用称为jarzynski平等的频率关系来近似量子计算机上量子系统的自由能差异的算法。我们讨论了我们的近似条件确切的条件，在哪些条件下作为严格的上限。此外，我们成功地使用了实际量子处理器上的横向场模型来证明我们的算法概念概念。随着量子硬件的不断改善，我们预计我们的算法将对整个自然科学有用的各种量子系统进行自由能差的计算。