XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用量
研究使用量子加密算法来确保网络安全 div>
“量子威胁”。尽管面临这些挑战，但仍有一些有希望的方法可以将基于神经网络的人工智力整合到密码学中，这对未来的数字安全范式具有重大影响。本摘要强调了人工智能和量子加密的交集的关键主题，其中包括基于人工智能的加密的潜在益处，需要解决的挑战以及这一跨学科领域的前景。量子计算机，密码学，Qubits，量子密钥分布，人造
利用量子计算提高支付系统的效率
高价值支付系统 (HVPS) 通常流动性密集，因为支付请求不可分割且按总额结算。找到处理付款的正确顺序以最大化这些系统的流动性效率是一个 NP 难组合优化问题，量子算法可能能够在有意义的规模上解决该问题。我们开发了一种算法，并在混合量子退火求解器上运行它，以找到一种支付顺序，以减少所需的系统流动性量，而不会大幅增加支付延迟。尽管当今量子计算机的大小和速度有限，但当使用 30 天的交易数据样本应用于加拿大 HVPS 时，我们的算法提供了可量化的效率改进。通过在每批 70 笔付款进入队列时对其进行重新排序，我们平均每天节省了 2.4 亿加元的流动性，结算延迟约为 90 秒。在样本中的几天里，流动性节省超过 10 亿加元。该算法可以作为集中式预处理器纳入现有的 HVPS 中，而无需对其风险管理模型进行根本性的改变。
使用量子统计查询进行幺正学习
我们提出了几种算法，用于从量子统计查询 (QSQ) 中学习酉算子，这些算子与 Choi-Jamiolkowski 状态有关。量子统计查询可以捕获具有有限量子资源的学习者的能力，该学习者仅接收测量预期值的噪声估计作为输入。我们的方法取决于一种新技术，该技术用于使用单个量子统计查询估计 Pauli 弦子集上酉的傅里叶质量，从而推广了先前针对均匀量子示例的结果。利用这一见解，我们表明量子 Goldreich-Levin 算法可以通过量子统计查询实现，而该算法的先前版本涉及对酉及其逆的 oracle 访问。此外，我们证明了 O p log nq - juntas 和具有恒定总影响的量子布尔函数在我们的模型中是可有效学习的，并且恒定深度电路可以通过量子统计查询以样本效率的方式进行学习。另一方面，之前针对这些任务的所有算法都需要直接访问 Choi-Jamiolkowski 状态或通过 oracle 访问幺正态。此外，我们的上限意味着可以有效地学习这些类幺正态对局部混乱集合的作用。我们还证明，尽管取得了这些积极成果，但与对 Choi-Jamiolkowski 状态的可分离测量相比，量子统计查询会导致某些任务的样本复杂度呈指数级增长。具体而言，我们展示了学习一类相位 oracle 幺正态的指数下限和测试信道幺正性的双指数下限，以适应我们之前对量子态的设定。最后，我们提出了平均替代模型的新定义，展示了我们的结果在混合量子机器学习中的潜在应用。
可以使用量子信号处理可以实现的多元多项式
量子信号处理（QSP）是一个框架，被证明可以统一和简化大量已知的量子算法，并发现新的算法。QSP允许人们使用多项式转换嵌入给定单位中的信号。表征可以通过QSP协议来实现哪些多项式是该技术功能的重要组成部分，尽管在单变量信号的情况下，这种表征既可以理解，却尚不清楚当信号是矢量时，可以构建哪些多元多样性，而不是标量。这项工作使用了与文献中的形式略有不同的形式主义，并利用它来找到可分解性的更简单条件以及足够的条件 - 首先是我们所知的最好的条件，这是在量子信号处理中（通常是不均匀的）多变量多态度证明的。
氮肥施用位置和施用量影响葵花籽产量、油和蛋白质含量
表 3.1. 2022 年和 2023 年南达科他州布鲁金斯、米勒和海莫尔整个生长季 (GP) 收集的每月降雨量和温度数据。 ........................................................................................................... 30 表 3.2. 东部和中部 SD 种植前的土壤物理和化学特性 ........................................................................................................................... 31 表 4.1. 2022 年和 2023 年南达科他州布鲁金斯、米勒和海莫尔向日葵生长度日（基准 6.7 °C）。 ........................................................................................................... 40 表 4.2. 2022 年和 2023 年布鲁金斯不同氮肥施用率和位置下的 V-10、R-8 阶段叶片叶绿素含量（2022 年）、R-1 和 R-5 阶段叶片叶绿素含量（2023 年）、植物高度（cm）和茎直径（mm）。 ........................................................................................... 46不同氮肥施用量下向日葵 V-10 阶段叶片叶绿素含量的放置分析 Brookings 2022。 ......................................................................................... 46 表 4.4. 不同氮肥施用量下向日葵株高（cm）、茎直径（cm）的放置分析 Brookings 2023。 ............................................................................................. 47 表 4.5. 不同氮肥施用量和放置条件下 V-10、R-8 阶段（2022）的叶片叶绿素含量，R-1、R-5 阶段（2023）的叶片叶绿素含量，植物高度（cm） Miller 2022 和 Highmore 2023................ 48 表 4.6. 不同氮肥施用量和放置条件下平均 NDVI 对 Brookings 2022 和 2023 的影响。 ............................................................................................. 51表 4.8. 2022 年和 2023 年 Miller 和 Highmore 不同 N 施肥量和位置对平均 NDVI 的影响。 ........................................................................................... 52 表 4.8. 2022 年 Brookings 和 2022 年 Miller 不同 N 施肥量对平均 NDVI 的影响的放置分析。 ........................................................................... 53 表 4.9. 2022 年和 2023 年 Brookings 不同 N 施肥量和位置下向日葵的头直径（cm）、百粒重（克）、种子产量（kg ha -1 ）、蛋白质浓度（g kg -1 ）、油浓度（g kg -1 ）和油产量（kg ha -1 ）。 ............................................................................. 64 表 4.10. 2022 年 Brookings 不同 N 施肥量下向日葵的产量（kg ha -1 ）和蛋白质浓度（g kg -1 ）的放置分析。 ........................................................... 65穗直径（厘米）、百粒种子重量（克）、种子产量（千克/公顷）、Miller 2022 和 Highmore 2023 在不同氮肥施用量和地点下向日葵的蛋白质浓度（g kg -1 ）油浓度（g kg -1 ）和油产量（kg ha -1 ）。 ............................................................................................................................. 66 表 4.12. 氮肥成本、葵花籽价格、经济最佳施氮量（EONR）。 ........................................................................................................................................... 67 表 4.13. Brookings 2022、Miller 2022、Brookings 2023 和 Highmore 2023 的收获后茎秆氮含量（kg ha -1 ）。 ........................................................................................... 69 表 4.14. Brookings 2022 和 2023 深度（0-15 和 15-30 cm）的收获后土壤 NO 3 µg g -1 和 NH 4 µg g -1。 ......................................................................................................... 71 Miller 2022 和 Highmore 2023 深度（0-15 和 15-30 cm）处收获后土壤 NO 3 (µg g -1 ) 和 NH 4 (µg g -1 )。............................................................................. 72
利用量子纠缠检测目标
量子照明的历史始于 2008 年，当时主要有两条研究路线。[6, 7] 的论文从量子干涉测量的角度考虑了雷达问题。然而，这些论文考虑了高度理想化的场景，忽略了热背景的影响。由于本篇综述的重点是量子雷达的实用性，我们不会进一步讨论这种方法，而是重点介绍 Seth Lloyd 在同一年开创的另一种方法 [8]，当时他研究了如何使用量子光来检测嵌入在热背景中的弱反射目标 [8]。在他的论文中，Lloyd 将使用单光子的协议与基于纠缠的协议进行了比较，并表明纠缠可以大大降低对目标存在做出错误判断的概率。这些结果受到了来自
碳信用量和气候缓解的关键参与者
摘要：碳市场的创建是管理，控制和减少温室气体排放，将环境责任与经济激励措施相结合的工具。生物炭已成为潜在的碳偏移溶液之一。实用且具有成本效益的生物炭信用标准的建立对于将生物炭集成到碳贸易系统中至关重要，从而鼓励对生物炭行业的投资，同时在全球范围内促进可持续的二氧化碳隔离实践。这种交流着重于碳固相中生物炭的潜力。此外，它重点介绍了案例研究，这些案例研究强调了生物炭如何有效地产生碳信用额，并讨论了不断发展的碳清除市场。此外，我们解决了有关碳信用中生物炭实施的知识差距，关注领域和研究重点，以增强我们对其在缓解气候变化中的作用的理解。本评论将生物炭定位为一种多功能且可扩展的技术，有可能对碳信用额产生重大贡献，并与可持续发展目标保持一致。它要求继续进行研究，透明度和国际合作，以探讨生物炭在缓解气候变化工作中的全部潜力。
表面上原子自旋量子比特的通用量子控制
扫描隧道显微镜 (STM) 能够在具有原子精度的表面上自下而上地制造定制的自旋系统。当将 STM 与电子自旋共振 (ESR) 相结合时，这些单个原子和分子自旋可以被量子相干地控制并用作电子自旋量子比特。在这里，我们通过沿两个不同方向采用相干控制来展示对表面上这种自旋量子比特的通用量子控制，这通过两个具有明确相位差的连续射频 (RF) 脉冲实现。我们首先展示量化轴上布洛赫矢量的每个笛卡尔分量的变换，然后进行 ESR-STM 检测。然后，我们展示了使用双轴控制方案生成单个自旋量子比特的任意叠加态的能力，其中实验数据与模拟结果高度一致。最后，我们介绍了动态解耦中双轴控制的实现。我们的工作扩展了基于 STM 的脉冲 ESR 的范围，突出了该技术在表面电子自旋量子比特的量子门操作中的潜力。
使用片上低温 CMOS 有源电感器进行多路复用量子器件的阻抗测量
在寻求可扩展的量子处理器的过程中，人们投入了大量精力来开发低温经典硬件，以控制和读出越来越多的量子比特。当前的工作提出了一种称为阻抗测量的新方法，该方法适用于测量连接到谐振 LC 电路的半导体量子比特的量子电容。阻抗测量电路利用互补金属氧化物半导体 (CMOS) 有源电感器在谐振器中的集成，具有可调谐振频率和品质因数，从而能够优化量子器件的读出灵敏度。实现的低温电路允许快速阻抗检测，测得的电容分辨率低至 10 aF，输入参考噪声为 3.7 aF/ffiffiffiffiffi Hz p。在 4.2 K 时，有源电感的功耗为 120 μW，此外还有片上电流激励（0.15 μW）和阻抗测量电压放大（2.9 mW）的额外功耗。与基于色散 RF 反射测量的常用方案（需要毫米级无源电感）相比，该电路的占用空间明显减小（50 μ m 3 60 μ m），便于将其集成到可扩展的量子经典架构中。阻抗测量法已被证明是一种
使用量子、相干和热光进行测量的能量成本
量子测量是量子信息研究和应用中发挥关键作用的基本操作。我们通过比较它们各自的测量反作用和每个光子的测量信噪比，研究了在电路量子电动力学装置中使用光的量子、相干和经典热态如何影响量子测量的性能。在强色散极限下，我们发现热光能够以与相干光相当的效率进行量子测量，而单光子光的表现则优于热光。然后，我们分析了每种测量方案的热力学成本。我们表明，单光子光在单位信息增益的能量成本方面表现出优势，达到了基本的热力学成本。