XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System比特
公共文件包 - 阿盖尔-比特议会
阿盖尔比特委员会 Comhairle Earra Ghaidheal agus Bhoid 企业服务总监：Nigel Stewart Kilmory, Lochgilphead, PA31 8RT 电话：01546 602127 传真：01546 604444 DX 599700 LOCHGILPHEAD 电子邮件 –nigel.stewart@argyll-bute.gov.uk 2009 年 11 月 20 日 理事会会议 - 2009 年 11 月 26 日，基尔莫里理事会会议厅 - 下午 1 点 30 分 我随函附上已标记副本的项目，以遵循上述会议的议程。 Nigel Stewart 企业服务总监 补充资料包 1 5. 阿盖尔-比特社区计划 2009-2013 社区计划 2009-2013（第 1 - 34 页） 6. 理事会的现代化计划 首席执行官报告（第 35 - 44 页） 7. 程序企业服务总监的变更报告（第 45 - 46 页） 8. LOCH FYNE 综合沿海区管理计划 执行委员会建议 2009 年 11 月 19 日（第 47 - 48 页） 理事会全体成员 联系人：Sandra McGlynn 电话：01546 604401
公共文件包 - 阿盖尔-比特议会
阿盖尔比特委员会 Comhairle Earra Ghaidheal agus Bhoid 企业服务总监：Nigel Stewart Kilmory, Lochgilphead, PA31 8RT 电话：01546 602127 传真：01546 604444 DX 599700 LOCHGILPHEAD 电子邮件 –nigel.stewart@argyll-bute.gov.uk 2009 年 11 月 20 日 理事会会议 - 2009 年 11 月 26 日，基尔莫里理事会会议厅 - 下午 1 点 30 分 我随函附上已标记副本的项目，以遵循上述会议的议程。 Nigel Stewart 企业服务总监 补充资料包 1 5. 阿盖尔-比特社区计划 2009-2013 社区计划 2009-2013（第 1 - 34 页） 6. 理事会的现代化计划 首席执行官报告（第 35 - 44 页） 7. 程序企业服务总监的变更报告（第 45 - 46 页） 8. LOCH FYNE 综合沿海区管理计划 执行委员会建议 2009 年 11 月 19 日（第 47 - 48 页） 理事会全体成员 联系人：Sandra McGlynn 电话：01546 604401
基于 FPGA 的量子比特控制器优化探索...
摘要 — 这项工作探索了优化基于 FPGA 的控制硬件的途径和目标，用于进行量子计算系统的实验，并作为当前经典和量子计算硬件交叉点的一些研究论文的介绍。随着基于超级位架构构建大规模错误或纠正数量的计算机的承诺，室温控制电子技术的创新需要带来这些数量实现成果。 QI CK（量子仪器控制套件）是一个基于 FPGA 的领先实验实验。然而，它与其他实验性量子计算架构的集成，特别是那些使用超高频 (SRF) 腔的架构，尚待探索。我们确定了用于优化超导位架构的电子控制的关键目标，并提供了控制脉冲波解决方案的一些初步结果。通过针对三维超导量子位设置进行优化，我们希望能够揭示经典计算方法中的一些要求，以充分发挥这个量子计算架构的潜力，并传达对该研究进展的兴奋。
纠缠量子比特的贝尔不等式：定量测试
互斥类别 A + B + C +、A + B + C −、A + B − C +、A + B − C −、A − B + C +、A − B + C −、A − B − C + 和
量子退火器的多量子比特校正
我们提出了多量子比特校正 (MQC) 作为量子退火器的一种新型后处理方法，该方法将开放系统中的演化视为吉布斯采样器，并将一组激发态简化为具有较低能量值的新合成态。从给定 (Ising) 哈密顿量的基态采样后，MQC 比较激发态对以识别虚拟隧道（即一组同时改变其状态的量子比特可以产生具有较低能量值的新状态），并依次收敛到基态。使用 D-Wave 2000Q 量子退火器的实验结果表明，与量子退火领域的最新硬件/软件进步（例如自旋反转变换、经典后处理技术和连续测量之间增加的样本间延迟）相比，MQC 可以找到能量值明显较低的样本并提高结果的可重复性。
使用量子比特训练人工神经网络作为...
事实证明，人工神经网络 (ANN) 能够有效解决使用机器学习进行大数据分析的许多问题。ANN 可以学习和概括输入数据的复杂和非线性特征。在大数据时代，大量数据来自多个来源。预计甚至超级计算机也将被大数据淹没。由于大数据的大小和维度，在这种情况下训练 ANN 是一项具有挑战性的任务。此外，网络中需要使用和优化大量参数来学习模式并分析此类数据。量子计算正在成为一个为该问题提供解决方案的领域，因为量子计算机可以使用量子位以不同的方式表示数据。量子计算机上的量子位可用于检测数据中传统计算机难以发现的隐藏模式。因此，人工神经网络领域具有巨大的应用空间。在这项工作中，我们主要专注于使用量子比特作为人工神经元来训练人工神经网络。模拟结果表明，与传统 ANN 相比，我们的 ANN 量子计算方法 (QC ANN) 非常高效。对于二元分类任务，以量子比特为人工神经元的模型可以使用更少的参数来学习数据的特征。我们使用量子模拟器演示了我们的实验，并在经典计算机上对 QC ANN 中使用的量子参数进行了优化。
约翰·奈斯比特的《大趋势》摘要
主题世界正处于从工业时代到信息时代的大变革之中。然而，整个社会的观念尚未对新现实做出心理调整。这是可以理解的，因为在现代通信技术的帮助下，变革发生得如此之快。从本质上讲，企业面临着新的现实。这些现实体现在趋势中。能够适应新环境的企业可以取得成功。任何无法适应的企业都面临着服务于萎缩的市场、收益下降的风险。我们确实正在目睹一个新时代的形成，并且可以成为形成过程的一部分。
量子比特-量子纠缠见证的非线性改进
纠缠见证 (EW) [4] 为纠缠检测提供了重要的可行方法，且不需要量子态的全部信息。EW 是厄米算子，其所有可分离态的平均值都是非负的，但对于至少一个纠缠态可以为负。[5] 证明，任何纠缠态都可以被至少一个 EW 检测到。然而，对于未知的纠缠态，构造相应的 EW 通常非常困难。针对某些特定的纠缠态，已经提出了几种 EW 构造方法，例如 [6, 7]。EW 还可用于量化纠缠 [8] 和设计独立于测量设备的纠缠检测方法 [9]。EW 的实验设备也已在不同的物理系统中实现 [10, 11]。
具有超导量子比特的量子引擎
Optics Express 29, 14151 (2021)。Nature Communications 11, 1183 (2020)。Physical review letters 119, 180505 (2017)。New Journal of Physics 18, 103036 (2016)。