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使用量子密码探索量子密码，可持续移动网络体系结构设计
移动网络的扩散及其对现代生活的重要性，再加上量子计算的新兴威胁，提出了网络安全的新挑战和机遇。本文介绍了保护这些关键基础设施免受未来量子攻击的复杂性，同时考虑了运营可持续性。我们从当前景观的概述开始，确定莫比尔网络中的主要漏洞，并使用新的量子后加密术（PQC）方法评估现有的安全解决方案。然后，我们使用PQC和量子密钥分布（QKD）介绍了针对可持续移动网络量身定制的量子安全体系结构，并用几种用例说明了其适用性，这些用例（在这个新时代都强调了对高级保护措施的需求。此外，还提供了对PQC算法系列的全面分析，重点是他们在移动环境中集成的适合性，特别关注能源消耗和安全性改善之间的权衡。最后，通过详细检查当前的挑战和机遇，提供了加强移动网络抵抗量子威胁的建议。
C2QA QIS 102-F：应用量子计算夏季...
欢迎教师及其相关的博士后或研究生参加这个激动人心的 2024 年夏季计划，该计划将提供框架，帮助学者将 3.0 学分的量子计算课程引入他们的大学！C 2 QA 致力于支持教师，指导他们在机构中设计和实施 QIS 课程所需的技能和知识。C 2 QA 讲师将提供资源，例如课程设计支持和可根据其大学规格定制的教学实验室。参加今年的计划还可能为教师提供机会领导 2025 年夏季 BNL 的 QIS 102：应用量子计算课程。这些要素将支持学习并为参与者提供工具、知识和支持，以支持其机构内的 QIS 程序开发。QIS 102 将由 David Biersach 博士领导。通过一系列演示和动手编程实验室，参与者将：
利用量身定制的健康通信的大数据
近年来，医疗保健和大数据分析的融合为量身定制的健康沟通开辟了新的途径，实现了个性化的干预措施并改善了医疗保健结果。这项系统评价研究了利用大数据来量身定制的健康通信的影响和技术。审查综合了来自医疗保健部门的各种研究的发现，包括公共卫生运动，临床干预和患者参与计划。它研究了量身定制的沟通策略在应对各种健康挑战中的有效性，例如慢性疾病，传染性爆发和心理健康疾病。关键发现突出了个性化健康沟通对健康行为改变，治疗依从性和赋权的重大积极影响。大数据分析能够基于社会人口统计学，行为和临床特征对不同人群进行分割，从而促进了针对个人偏好和需求量身定制的目标信息。个性化可以增强参与度，促进信任，并激励个人采用更健康的生活方式并遵守医疗建议。此外，该评论探讨了用于利用大数据进行量身定制的健康通信的多种技术和技术。机器学习算法，自然语言处理和预测建模可用于分析大量数据集，预测健康结果并实时量身定制通信信息。这项系统的审查强调了利用大数据来量身定制的健康通信的变革潜力。移动健康应用程序，社交媒体平台和可穿戴设备是提供个性化干预措施并收集实时健康数据的渠道。但是，审查还确定了挑战和局限性，包括隐私问题，数据安全风险和数字鸿沟。关于数据收集，同意和透明度的道德考虑对于确保负责在健康通信中负责使用大数据至关重要。通过利用先进的分析和技术，医疗保健利益相关者可以提供个性化的干预措施，以引起个人的共鸣，最终推动积极的健康行为改变并改善人群规模的医疗保健结果。
用量子改进医学图像识别...
研究方法•INBREAST数据集审查和呈现•数据增强：通过旋转和对比度调整，人为地增加培训数据集的多样性；通过模型改善概括来提高诊断精度•量子信息处理（QIP）研究/UNET研究和审查•U-NET：卷积神经网络专门针对生物医学图像分割，具有更高的精度，由编码器编码器结构组成。•量子过滤器：过滤和处理量子信息，导致图像的澄清和去除•使用和不使用量子过滤器的训练收敛性：这改变了图像深度和对象在图像中的位置。这意味着更改图像以揭示它们在原始数据中可能无法观察到的独特功能。•测试和调试：在增强中尝试不同的参数，并根据输出选择适当的测试用例，并调试现有方法，代码块，以确保过滤器的无错误应用。我们认为的参数将是关于图像中噪声，分辨率和剩余文物的参数。Inbreast数据集相对毫无噪音，并且是高质量的，因此使用掩码清理数据中的人工制品对于调试至关重要。
橡胶种植园销售碳信用量
他补充说，泰国温室气体管理组织（TGO）证实了橡胶树是常年的植物，能够隔离碳，因此可以在碳信用交易过程中使用。作为经验法则，树木必须属于皇家森林部门确定的58种快速增长的多年生植物，以便有资格获得碳信用交易。橡胶树也可以参与，因为它们提供了高经济回报，具有长期切割周期，具有类似于多年生植物的特征，并且具有重要的木材，使其适合碳固存。这使橡胶种植园农民可以从事碳信用贸易并提高收入。为了促进和支持注册橡胶种植园的开发，RaoT于3月13日与TGO签署了一份谅解备忘录（MOU），以开发一个碳信用管理项目。该计划旨在允许种植园区域内的橡胶树所有者参与碳信用贸易，仅产生橡胶产品销售以外的额外收入。这项工作将有助于提高橡胶农民的生活质量，并提高其社会和环境责任。RAOT已实施了一个碳信用管理项目，并在TGO上注册了它，以在Chanthaburi，Rayong和Surat Thani建立碳中性橡胶种植园。该项目涉及2299多个橡胶农民，总面积超过50,000。据估计，在该项目的第一七年中，它将累积超过130万吨二氧化碳等效含量（TCO2E），价值超过3.9亿泰铢。每个带有单rai橡胶种植园的农民都可以隔离约4吨碳信用额，除了橡胶产品销售外，还可以从碳信用销售中获得1,200泰铢的每一个RAI的收入。
在控制中使用量子计算机：间隔矩阵属性
摘要 - Quantum Computing提供了一个强大的框架，用于解决经典棘手的计算问题。本文的目的是探索使用量子计算机来解决系统和控制理论中相关问题的使用。在最近的文献中，已经开发出不同的量子算法来应对二进制优化，该二进制优化在各种控制理论概率中起着重要作用。作为一个典型的例子，我们考虑了量子计算机上的间隔矩阵属性（例如非单星性和稳定性）的验证。我们提出了解决这些问题的量子算法，并研究了其在模拟中的性能。我们的结果表明，量子计算机为控制提供了一种有前途的工具，该工具的适用性在进一步的计算复杂问题上仍有待探索。
利用量子计算实现包容性和……
2 独立研究员，尼日利亚 3 美国印第安纳卫斯理大学 _______________________________________________________________________________ *通讯作者：Temidayo Olorunsogo 通讯作者电子邮箱：temi.olorunsogo@colorado.edu 文章收稿日期：10-01-24 接受日期：01-03-24 发表日期：22-03-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款发布（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，但需注明原始作品的归属，如期刊开放获取页面上所指定 _______________________________________________________________________________
使用量子计算从叠后地震数据中估计地震阻抗 Divakar Vashisth* 和 Rodney Lessard，SLB 软件技术创新中心
使用量子计算从叠后地震数据估计地震阻抗 Divakar Vashisth* 和 Rodney Lessard，SLB 软件技术创新中心 摘要 量子计算越来越被认为是地球物理学的一项变革性技术，它有可能显著提高计算能力和效率。这一进步有望以前所未有的速度模拟和处理复杂的地质数据。最近的研究已经开始探索将量子计算方法应用于简化版本的地震反演问题，强调该技术解决现实世界逆问题的能力。本研究的主要目的是通过使用量子计算机从地震轨迹数据估计声阻抗来解决一个现实、可扩展且与业务相关的问题。据我们所知，这是第一次通过量子计算从地震数据预测地震阻抗，并讨论了在量子处理单元 (QPU) 上解决逆问题的优势。在本文中，我们利用 D-Wave 量子退火器来解决叠后地震反演问题，采用了一种新颖的两步工作流程。在第一步中，我们利用量子退火器从地震数据中估计反射率。随后，这些估计的法向入射反射率作为使用相同量子技术预测声阻抗的基础。为了验证我们方法的有效性，我们提供了五个示例，将 D-Wave 量子退火器的阻抗预测与通过模拟退火（传统上用于地震反演的随机全局优化器）获得的阻抗预测并列。值得注意的是，从量子退火器得出的阻抗仅在一个时期内就与真实值紧密匹配，而模拟退火需要 10 个时期才能达到类似的精度。此外，我们的混合求解器中的 QPU 仅花费约 0.08 秒即可估计这些地震阻抗。与混合求解器的经典组件和模拟退火所需的时间相比，这非常高效，后两者均需要超过 10 秒。这凸显了 QPU 可以在不到一秒的时间内完全解决地震逆问题，凸显了量子计算对地球物理学领域的变革性影响。 引言 量子计算是一个新兴领域，它利用量子力学原理来处理信息，为传统计算带来了范式转变。与以比特为信息基本单位的传统计算机相比，量子计算机
利用量子多核学习方法
我们提出了一种采用多个内核的量子投影学习 (QPL) 的理论分析，并通过表征误差分析突出其优势。在先前使用单个基于量子内核的方法的研究基础上，我们进一步研究了一种结合多个高斯内核的量子投影框架，用于低资源口头命令识别。我们的实证结果与我们的理论见解一致，表明基于多个内核的方法可以进一步提高 QPL 的性能。通过利用量子到经典的投影输出嵌入，我们将其与原型网络相结合以进行声学建模。当使用 CommonVoice 中的阿拉伯语、楚瓦什语、爱尔兰语和立陶宛语低资源语音进行评估时，我们提出的方法比循环神经网络和基于单个内核的分类器基线平均高出 +5.28%。