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NSA 表格 - Amazon S3
此外，ForA 的 (b)(2) 款规定，仅与机构内部人事规则和惯例相关的事项无需披露。此项豁免适用于“主要是内部事项”，披露此类事项“可能严重影响规避机构法规或条例的风险”。Crooker v. 酒精、烟草和火器管理局，670 F.2d 1051, 1074 (D.C. Cir.1981)。所保留的信息符合豁免 (b)(2) 保护的标准，因为该法定条款已由联邦司法机构解释和适用。根据第 (b)(2) 款保护的信息还包含文档中 URL 的一部分，该 URL 会揭示 NSA 信息网络的构建方式。此类信息的发布可能会使网络遭受未经授权的访问。
QCE24 已接受的海报——展示时间表
使用 subQUBO 进行多日联运行程规划 带校正处理的退火 使用 Ising 机进行个性化路线选择优化 使用约束 QAOA 解决产品分解结构问题 探索现实世界仓库优化问题中的效用：基于 Quantun 退火器和 Pr 的公式 用于解决容量受限车辆路径问题的混合量子-经典算法 用于物体检测的 QUBO 翻译非最大值抑制的性能分析 用于组织病理学癌症检测的量子驱动防御对抗性攻击 医学诊断中的量子计算：一种用于阿尔茨海默病分类的 QSVM 方法
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此外，《法案》第 (b)(2) 款规定，仅与机构内部人事规则和惯例相关的事项无需披露。该豁免适用于“主要为内部”的事项，披露此类事项“可能严重违反机构法规或条例”。Crooker v. 酒精、烟草和火器管理局，670 F.2d 1051, 1074 (DC Cir. 1981)。所保留的信息符合豁免 (b)(2) 保护的标准，因为该法定条款已由联邦司法机构解释和适用。根据第 (b)(2) 款保护的信息还包含文档中 URL 的一部分，该 URL 会揭示 NSA 信息网络的构建方式。此类信息的发布可能会使网络遭受未经授权的访问。
量子计算机上的特征选择
摘要 在机器学习中，较少的特征会降低模型的复杂性。因此，仔细评估每个输入特征对模型质量的影响是至关重要的预处理步骤。我们提出了一种基于二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的新型特征选择算法，该算法允许根据特征的重要性和冗余度选择指定数量的特征。与迭代或贪婪方法相比，我们的直接方法可以产生更高质量的解决方案。QUBO 问题特别有趣，因为它们可以在量子硬件上解决。为了评估我们提出的算法，我们使用经典计算机、量子门计算机和量子退火器进行了一系列数值实验。我们的评估将我们的方法与各种基准数据集上的一系列标准方法进行了比较。我们观察到了具有竞争力的表现。
在量子退火中进行辅助学习的应用程序应用
量子计算（QC）字段中的抽象研究一直在飙升，这要归功于最新的进展和更广泛的真实硬件可用性。对这项技术的强烈兴趣自然刺激了机器学习（ML）领域的污染。已经开发了两种执行ML和ML方法支持量子计算的量子方法。在很大程度上扩散的QC范式是量子退火器的机器，可以快速寻找解决方案的优化问题。他们的稀疏量子结构需要在计算之前搜索问题和硬件图之间的映射。这本身就是一个NP-坚硬的组合优化任务，称为次要嵌入。在这项工作中，我们旨在开发和评估强化学习执行此任务的能力。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
量子计算的半监督时间序列分类方法
摘要 在本文中，我们开发了使用量子计算解决与时间序列 (TS) 分析相关的两个问题的方法：重构和分类。我们将从训练数据集重构给定 TS 的任务表述为无约束二进制优化 (QUBO) 问题，该问题可以通过量子退火器和门模型量子处理器来解决。我们通过离散化 TS 并将重构转换为集合覆盖问题来实现这一点，从而使我们能够执行一对多的重构方法。使用重构问题的解决方案，我们展示了如何扩展此方法以执行 TS 数据的半监督分类。我们提出的结果表明，我们的方法与当前的半监督和无监督分类技术相比具有竞争力，但使用的数据比传统技术要少。
![arXiv:submit/2990311 [quant-ph] 2020 年 1 月 1 日](/simg/a\a4fb0fa2da8062705003b7485834e7a72fe94c05.webp)
arXiv:submit/2990311 [quant-ph] 2020 年 1 月 1 日
我们引入了强化量子退火 (RQA) 方案，其中智能代理与量子退火器交互，后者扮演学习自动机的随机环境角色，并尝试针对给定的问题迭代地找到更好的 Ising 汉密尔顿量。作为概念验证，我们提出了一种新方法，用于将布尔可满足性 (SAT) 的 NP 完全问题简化为最小化 Ising 汉密尔顿量，并展示如何应用 RQA 来提高找到全局最优解的概率。我们使用 D-Wave 2000Q 量子处理器对两个不同的基准 SAT 问题（即因式分解伪素数和具有相变的随机 SAT）进行了实验，结果表明，与量子退火领域最先进的技术相比，RQA 可以用更少的样本找到明显更好的解决方案。
加权最大割和Ising问题的通用量子算法
我们提出了一种混合量子经典算法来计算二元组合问题的近似解。我们采用浅深度量子电路来实现一个幺正算子和厄米算子，该算子对加权最大割或伊辛汉密尔顿量进行块编码。测量该算子对变分量子态的期望可得出量子系统的变分能量。通过使用归一化梯度下降优化一组角度，该系统被迫向问题汉密尔顿量的基态演化。实验表明，我们的算法在随机全连通图上的表现优于最先进的量子近似优化算法，并通过产生良好的近似解向 D-Wave 量子退火器发起挑战。源代码和数据文件可在 https://github.com/nkuetemeli/UQMaxCutAndIsing 下公开获取。
量子退火的三个阶段：快速、慢速和极慢
例如，最近才证明，目前这一代 D-Wave 机器已经可以处理量子模拟 [ 12-14 ] 和经典优化 [ 15 ] 中复杂的现实问题，比如现有铁路网络中的冲突管理 [ 16 ]，尽管在这个背景下尚未发挥量子优势。作为量子退火器，使用 D-Wave 机器解决问题依赖于绝热量子计算 [ 17 ]，至少在理想情况下是这样。然而，与所有真实系统一样，D-Wave 机器也会受到噪声的影响 [ 18 ， 19 ]。如果要将这个系统作为计算机实现用于实际应用，完整的表征至关重要。为此，非绝热激发的缩放特性已经得到了彻底研究 [ 20 ， 21 ]。尽管与预期行为存在显著偏差（由于环境噪声），D-Wave 芯片似乎确实在横向场中实现了量子伊辛模型 [ 21 ]。