XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System比特
一般量子比特中的 LQU 与 LQFI 的比较研究......
我们推导出混合量子比特-量子三体轴对称 (AS) 状态的局部量子不确定性 (LQU) 和局部量子 Fisher 信息 (LQFI) 的紧凑闭式形式。这使我们能够详细研究量子关联，并为自旋 (1/2, 1) 系统提供一些本质上新颖的结果，该系统的哈密顿量包含十种独立的物理重要参数。作为推导公式的应用，我们研究了这两个量子关联度量在热平衡下的行为。在它们的行为中观察到了对量子信息处理很重要的新特征。具体而言，在温度或相互作用参数平稳变化的情况下，LQU 和 LQFI 的行为会出现一系列突然变化。有趣的是，在某些情况下，在 LQU 的行为中观察到突然转变，但在 LQFI 中没有观察到，反之亦然。此外，我们的紧凑公式为将它们应用于其他问题开辟了一条道路，例如，在研究环境对开放系统中量子关联的影响时。
优化新型工业半导体自旋量子比特装置中的自旋量子比特控制项目描述：
工业半导体制造已经能够生产具有数十亿至数万亿个晶体管的传统处理器。有趣的是，半导体量子点器件中的量子比特与经典晶体管结构有许多相似之处。利用工业制造技术生产大规模半导体自旋量子比特处理器使半导体量子比特平台成为实现通用量子计算最有希望的候选平台之一。
英特尔新芯片将推动硅自旋量子比特研究，助力量子计算
桑迪亚国家实验室杰出技术人员 Dwight Luhman 博士表示：“桑迪亚国家实验室很高兴成为 Tunnel Falls 芯片的接收者。该设备是一个灵活的平台，使桑迪亚的量子研究人员能够直接比较不同的量子比特编码并开发新的量子比特操作模式，这在以前是不可能做到的。这种复杂程度使我们能够在多量子比特范围内创新新的量子操作和算法，并加快我们在硅基量子系统中的学习速度。Tunnel Falls 的预期可靠性还将使桑迪亚能够快速入职并培训从事硅量子比特技术的新员工。”
比特币：重塑经济学和金融的未来
Georges是一位经验丰富的投资专业人士，在该领域拥有近二十年的经验，从北美的角色过渡到成为比特币和区块链技术的热情倡导者。目睹了黎巴嫩的金融崩溃，乔治回来建立了Vaultki，这是一种创新的解决方案，可促进自我顾客并保障加密钱包。乔治（Georges）坚信比特币具有变革性的潜力，致力于分享他的知识和经验，以帮助他人了解自我顾客的重要性和集中式系统的风险。在本课程中，他提供了有关为什么比特币代表声音金钱的未来，使学生能够在不断发展的分散金融世界中导航和繁荣发展的见解。
来自非等距映射和德西特张量网络的重叠量子比特
从更基本的量子引力理论中产生局部有效理论，该理论似乎具有更少的自由度，这是理论物理学的一个主要难题。解决该问题的最新方法是考虑与这些理论相关的希尔伯特空间映射的一般特征。在这项工作中，我们从这种非等距映射构建了近似局部可观测量或重叠量子比特。我们表明，有效理论中的局部过程可以用具有更少自由度的量子系统来欺骗，与实际局部性的偏差可以识别为量子引力的特征。举一个具体的例子，我们构建了两个德西特时空的张量网络模型，展示了指数扩展和局部物理如何在崩溃之前被欺骗很长一段时间。我们的结果强调了重叠量子比特、希尔伯特空间维度验证、黑洞中的自由度计数、全息术和量子引力中的近似局部性之间的联系。
Marfan综合征：动物模型的见解 STEM教育中的计算思维：当前最新... 功能多样性对哥斯达黎加可可农林系统中生态系统服务的影响 携带MCR的临床大肠杆菌的传播... 随机临床试验的荟萃分析 每周一次的半卢比特单药治疗在患有Prader-Willi综合征，肥胖和2型糖尿病的年轻受试者中的功效和安全性：病例报告 比较分析
Marfan综合征（MFS）是一种遗传性疾病，影响结缔组织，主要是骨骼，眼睛和心血管系统等。主动脉病理是Marfan综合征患者死亡的主要原因。纤维蛋白-1基因（FBN1）是参与MFS发病机理的主要基因。已经表明，MF的主动脉发病机理与转化生长因子β（TGF-β）信号通路的失衡有关。但是，MFS的确切分子机制尚不清楚。动物模型可能部分模仿MFS，对MFS的研究至关重要。几种动物已用于MFS研究，包括小鸡，牛，小鼠，猪，斑马鱼，秀丽隐杆线虫和兔子。这些模型是自发开发的，或与基因工程技术结合使用。本综述是为了描述MFS中的TGF-β信号传导途径，以及动物模型在为MFS患者提供新的治疗策略的潜在应用。
计算的下一步是什么——比特、人工智能和量子比特？
尽管取得了这些进展，但仍有许多重大且相关的问题对于传统计算机和 AI 加速器来说是难以解决的，但量子计算机可以解决这些问题。过去几年，量子计算技术取得了长足的发展，自下而上地开发了整个堆栈。这些量子系统在规模、质量和速度上不断扩大，量子处理器单元已超过 1000 个量子比特。最近的错误缓解方法的实施开始实现有趣的计算机制，其中量子计算机运行的电路超出了蛮力传统模拟的范围。此外，技术路线图正在为未来十年内未来的纠错系统铺平道路。
二维架构中的高相干性 Kerr-Cat 量子比特
Kerr-cat 量子比特是一种玻色子量子比特，其中多光子薛定谔猫态通过向具有 Kerr 非线性的振荡器施加双光子驱动来稳定。随着猫尺寸的增加，比特翻转率受到抑制，这使得该量子比特成为实现针对噪声偏置量子比特量身定制的量子纠错码的有希望的候选者。然而，实现稳定和控制该量子比特所必需的强光物质相互作用传统上需要强大的微波驱动器，这会加热量子比特并降低其性能。相反，增加与驱动端口的耦合消除了对强驱动器的需求，但代价是较大的 Purcell 衰减。通过在芯片上集成有效的带阻滤波器，我们克服了这种权衡，并在具有高相干性的可扩展二维超导电路中实现了 Kerr-cat 量子比特。该滤波器在量子比特频率下提供 30 dB 的隔离度，在稳定和读出所需的频率下衰减可忽略不计。我们通过实验证明了具有八个光子的猫的量子非破坏读出保真度为 99.6%。此外，为了对该量子比特进行高保真通用控制，我们将快速 Rabi 振荡与 X ð π = 2 Þ 门的新演示相结合，通过对稳定驱动器进行相位调制。最后，检查了该架构中的寿命与振荡器中多达十个光子的猫大小的关系，实现了高于 1 毫秒的位翻转时间，并且相位翻转率仅呈线性增加，这与电路的理论分析非常一致。我们的量子比特有望成为占用空间小的容错量子处理器的构建块。
核自旋和光钟量子比特的混合原子镊子阵列
虽然具有长相干时间的数据量子比特对于量子信息的存储至关重要，但辅助量子比特对于容错量子计算的量子纠错 (QEC) 至关重要。光镊阵列的最新发展，例如大规模量子比特阵列的制备和高保真门操作，为实现 QEC 协议提供了潜力，而下一个重要挑战之一是控制和检测辅助量子比特，同时尽量减少原子损失和串扰。在这里，我们介绍了由双同位素镱 (Yb) 原子阵列组成的混合系统的实现，其中我们可以利用费米子 171 Yb 的核自旋量子比特作为数据量子比特，利用玻色子 174 Yb 的光时钟量子比特作为辅助量子比特，具有无损量子比特读出能力。我们评估了量子比特之间的串扰对 174 Yb 成像光的核自旋量子比特相干性的影响。对于 174 Yb 的 Hahn 回波序列，使用 399 nm 探针和 556 nm 冷却光束，我们观察到在 20 ms 曝光下保留了 99.1 (1.8)% 的相干性，产生了 0.9992 的鉴别保真度和 0.988 的生存概率。使用 556 nm 探测光束的 Ramsey 序列对相干性的影响可以忽略不计，这表明未来低串扰测量可能会有所改善。这一结果凸显了混合 Yb 原子阵列在基于辅助量子比特的 QEC 协议的中路测量中的潜力。
无法忍受的存在之缓慢：为什么我们的生活速度只有 10 比特/秒？
“快，想一件事。现在我会通过问你一些是非问题来猜那个东西。”几个世纪以来，“二十个问题”游戏一直是一种流行的思维挑战。如果问题设计得当，每个问题都会揭示有关神秘事物的 1 比特信息。如果猜测者经常获胜，这表明思考者可以在几秒钟内访问大约 2 20 至 1 百万个可能的项目。因此，思考速度 - 不受任何限制 - 相当于几秒钟内的 20 比特信息：10 比特/秒或更低的速率。更一般地说，人类行为的信息吞吐量约为 10 比特/秒。我们回顾了近一个世纪以来涉及人类认知各个方面的测量结果：感知、行动或 - 如上例所示 - 想象力。一般方法是评估一个人在给定时间内可能执行的一系列可能操作。在此过程中，我们需要一个明确的标准来区分动作和其噪声变化。香农熵量化了“信号”和“噪声”之间的区别，最终得出了信息速率，以比特/秒表示（见方框 1）。这种信息论方法使我们能够比较不同心理任务和过程、同一大脑中不同神经结构、不同物种以及大脑和机器之间的处理速度。这只是描述人类经验的一个框架，但它通过比较分析提供了宝贵的见解。特别是，我们的周围神经系统能够以更高的速率从环境中吸收信息，大约为千兆比特/秒。这定义了一个悖论：人类行为的微小信息吞吐量与行为所基于的大量信息输入之间存在巨大差距。这个巨大的比率——大约 100,000,000——在很大程度上仍未得到解释。