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公司信用约束会损害气候政策吗？
* Emilia Garcia Appendini, Ricardo Correa, Claudia Custodio, Maren Froemel, Martin Goetz, Galina Hale, Karol Kempa, Maria Kotzias, Emanuel Moench, Nils Werhoefer, Alex Popov, Peter Raupach, Matthias Rottner, Rick van der Ploeg, Tobias Berg, Min Fang, Wentao Zhou，Jun E. Li，基督教施拉格（Christian Schlag）和2024年可持续金融博士学位研讨会（Augsburg）的参与者，英国中国经济协会（伦敦），计量经济学学会欧洲会议（鹿特丹）提供了有用的评论和建议。这里表达的观点是我们自己的观点，不一定反映德国德意志银行或欧洲系统的观点。Deutsche Bundesbank，研究中心。Wilhelm-Epstein-str。14，60431德国Main Frankfurt。 电子邮件：matthias.kaldorf@bundesbank.de（通讯作者）。 德意志德国联邦银行，研究中心和法兰克福大学歌德大学。 电子邮件：mengjie.shi@bundesbank.de。14，60431德国Main Frankfurt。电子邮件：matthias.kaldorf@bundesbank.de（通讯作者）。德意志德国联邦银行，研究中心和法兰克福大学歌德大学。电子邮件：mengjie.shi@bundesbank.de。
gldm：用约束图潜扩散模型击中分子生成
Conghao Wang获得了中国西安北大学的计算机科学技术学士学位。 他目前是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学院的博士候选人。 他的重点是将可解释的AI应用于药物机理预测的应用，以及使用生成模型的小分子和生物制剂的从头设计。 Hiok Hian Ong获得了新加坡南南技术大学的工程科学学士学位（计算机科学）和科学硕士（技术管理）。 他目前正在担任机器学习工程师。 他的研究兴趣在于生物信息学，神经网络和机器学习之间的交集。 Shunsuke Chiba于2006年在东京大学Koichi Narasaka教授的监督下获得了博士学位。 2007年，他从事独立职业，担任新加坡南南技术大学（NTU）学院的独立职业，他目前是化学教授。 他的研究小组着重于从根本上新颖和实用的合成反应和催化的发展，这些反应和催化对于有效供应了药物兴趣的复杂有机分子。 Jagath Rajapakse是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学教授。 他拥有莫拉图瓦大学，斯里兰卡大学的电子和电信工程学士学位，以及美国布法罗大学的电气和计算机工程的MS和PHD学位。 收到：2023年11月19日。Conghao Wang获得了中国西安北大学的计算机科学技术学士学位。他目前是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学院的博士候选人。他的重点是将可解释的AI应用于药物机理预测的应用，以及使用生成模型的小分子和生物制剂的从头设计。Hiok Hian Ong获得了新加坡南南技术大学的工程科学学士学位（计算机科学）和科学硕士（技术管理）。他目前正在担任机器学习工程师。他的研究兴趣在于生物信息学，神经网络和机器学习之间的交集。Shunsuke Chiba于2006年在东京大学Koichi Narasaka教授的监督下获得了博士学位。2007年，他从事独立职业，担任新加坡南南技术大学（NTU）学院的独立职业，他目前是化学教授。他的研究小组着重于从根本上新颖和实用的合成反应和催化的发展，这些反应和催化对于有效供应了药物兴趣的复杂有机分子。Jagath Rajapakse是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学教授。他拥有莫拉图瓦大学，斯里兰卡大学的电子和电信工程学士学位，以及美国布法罗大学的电气和计算机工程的MS和PHD学位。收到：2023年11月19日。他正在德国的认知和脑科学学院和美国国家心理健康研究所访问科学家。他正在马萨诸塞州理工学院的生物工程系访问教授。Rajapakse教授的研究工作在数据科学，机器学习，大脑成像以及计算和系统生物学领域。他目前的研究重点是开发用于诊断和治疗脑部疾病的技术和工具。他还在深入学习中研究抗癌药物发现。修订：2024年3月8日。接受：2024年3月3日©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons归因非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）发行的开放访问文章，该媒介在任何媒介中允许非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系journals.permissions@oup.com
利用约瑟夫森量子退火炉的开发...
按照摩尔定律（芯片上晶体管的数量每 18 个月就会翻一番 [1]），包括 CPU 在内的通用处理器的性能每年都在提高，而价格和功耗却在下降。由于功耗限制，工作频率和单线程处理性能已几乎达到极限。这些限制导致了多核处理器的发展，而多核处理器的加速也受到顺序执行的程序数量的限制。因此，加速已在适当的地方利用了专门的架构，例如 GPU。虽然 GPU 不能像 CPU 那样执行通用处理，但它们可以执行大量并行简单操作，这对机器学习非常有用。量子计算机作为一种专门的架构，因其能够解决传统计算机难以解决的问题而备受关注。传统计算机的信息处理单元（比特）只有 0 或 1 两种状态，而量子计算机则由可以叠加 0 和 1 状态的量子比特（量子位）组成。这些计算机可以利用量子力学的特性，例如状态叠加、量子隧穿和量子纠缠。量子计算机大致可分为两类：基于门的量子计算机 [2] 和量子退火机 [3]。基于门的量子计算机可以利用量子比特状态叠加（2 个 𝑛 量子比特的状态）之间的干涉效应极快地计算特定问题，并且向上兼容
利用约瑟夫森参量放大实现硅量子点的快速门读出
硅量子器件中的自旋是大规模量子计算的有希望的候选对象。基于门的自旋量子比特传感提供了具有高保真度的紧凑且可扩展的读出，但是，需要进一步提高灵敏度以满足保真度阈值和实现纠错协议中的快速反馈所需的测量时间尺度。在这里，我们将 622 MHz 的射频门控传感与在 500 – 800 MHz 频段工作的约瑟夫森参数放大器相结合，以减少读取纳米线晶体管中形成的硅双量子点状态所需的积分时间。根据我们实现的信噪比，我们估计平均保真度为 99.7% 的单重态-三重态单次读出可以在 1 μ s 内完成，远低于容错读出的要求，比不使用约瑟夫森参数放大器快 30 倍。此外，约瑟夫森参数放大器允许在较低的射频功率下运行，同时保持相同的信噪比。我们确定噪声温度为 200 mK，其中约瑟夫森参量放大器（25%）、低温放大器（25%）和谐振器（50%）的贡献，显示出进一步提高读出速度的途径。