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时变图的开放系统量子热力学
在本文中，我们基于图结构的热力学表示，提出了一种新颖的时间演化网络分析方法。我们展示了如何通过将主要结构变化与热力学相变联系起来来表征随时间变化的复杂网络的演化。具体来说，我们推导出许多不同热力学量（特别是能量、熵和温度）的表达式，并用它们来描述网络系统随时间的演化行为。由于现实世界中没有一个系统是真正封闭的，并且与环境的相互作用通常很强，因此我们假设系统具有开放性。我们采用薛定谔图作为量子系统随时间的动态表示。首先，我们使用图结构的最新量子力学表示来计算网络熵，将图拉普拉斯算子连接到密度算子。然后，我们假设系统根据薛定谔表示演化，但我们允许由于与环境相互作用而导致的退相干，模型类似于环境诱导退相干。我们将模型的动态过程分解为（a）未知的时间相关幺正演化加上（b）观察/相互作用过程，从而简化模型，这是系统密度矩阵特征值变化的唯一原因。这使我们能够通过估计负责演化的幺正部分的隐藏时变汉密尔顿量来获得与环境的能量交换度量。利用能量、熵、压力和体积变化之间的热力学关系，我们恢复了热力学温度。我们评估了该方法在代表金融和生物领域复杂系统的真实世界时变网络上的效用。我们还比较和对比了热力学变量（能量、熵、温度和压力）提供的不同特征。研究表明，时变能量算子的估计可以强烈地表征时间演化系统的不同状态，并成功检测到网络演化过程中发生的关键事件。
模拟量子变分嵌入分类器
量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机，已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器，它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器，其中控制信号随时间连续变化：我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中，通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟，证明了我们的算法对线性不可分数据集（例如同心圆和 MNIST 数字）进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现，通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能，直到性能饱和并波动。此外，我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此，当我们的模型大小增加时，训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性，并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
基于波导 QED 的变分量子模拟器
在本补充材料中，我们提供了更多细节来支持正文中提出的结果。在 SM1 节中，我们回顾了当波导模式具有带隙时光子介导相互作用可调谐性的物理起源。然后，在 SM2 节中，我们总结了变分量子本征求解算法的关键步骤（SM2 A），描述了所考虑的目标模型的属性（SM2 B），解释了文献中通常使用的不同假设的结构（SM2 C），详细介绍了我们用于获得正文结果的优化协议（SM2 D），并评论了其他可能用于对我们的结果进行基准测试的品质因数（SM2 E）。最后，在 SM3 节中，我们讨论了用于获得正文图 3 的误差模型的细节。还请注意，用于重现手稿结果的所有代码都可以在 https://github.com/cristiantlopez/Variational-Waveguide-QED-Simulators 中找到。
二次量子变分蒙特卡罗
本文介绍了二次量子变分蒙特卡罗 (Q 2 VMC) 算法，这是量子化学中的一种创新算法，可显著提高求解薛定谔方程的效率和准确性。受虚时间薛定谔演化的离散化启发，Q 2 VMC 采用了一种新颖的二次更新机制，可与基于神经网络的假设无缝集成。我们进行了大量的实验，展示了 Q 2 VMC 的卓越性能，在跨各种分子系统的波函数优化中实现了更快的收敛速度和更低的基态能量，而无需额外的计算成本。这项研究不仅推动了计算量子化学领域的发展，还强调了离散化演化在变分量子算法中的重要作用，为未来的量子研究提供了一个可扩展且强大的框架。
变分预测编码下的目标导向行为
摘要 — 心理模拟是目标导向行为的关键认知功能，因为它对于评估行为及其后果至关重要。当给定一个自我生成或外部指定的目标时，通过心理模拟从其他候选中选择最有可能实现该目标的一系列动作。因此，更好的心理模拟会带来更好的目标导向行动计划。然而，开发心理模拟模型具有挑战性，因为它需要了解自我和环境。本文研究了如何通过动态组织自上而下的视觉注意力和视觉工作记忆来在心理上生成机器人的充分目标导向行动计划。为此，我们提出了一种基于变分贝叶斯预测编码的神经网络模型，其中目标导向行动计划由潜在意向空间的贝叶斯推理制定。我们的实验结果表明，出现了具有认知意义的能力，例如对机器人末端执行器（手）的自上而下的自主注意以及无遮挡视觉工作记忆的动态组织。此外，我们对比较实验的分析表明，引入视觉工作记忆和使用变分贝叶斯预测编码的推理机制显著提高了规划充分的目标导向行动的表现。
变分的安全云量子计算
变异量子算法（VQA）被认为是嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备的有用应用。通常，在VQA中，参数化的ANSATZ电路用于生成试验波函数，并且对参数进行了优化以最大程度地减少成本函数。另一方面，已经研究了盲量量计算（BQC），以便通过使用云网络为量子算法提供安全性。执行量子操作能力有限的客户端希望能够访问服务器的量子计算机，并且BQC允许客户端使用服务器的计算机，而不会泄漏客户端的信息（例如输入，运行量子算法和输出）到服务器。但是，BQC设计用于容差量子计算，这需要许多辅助量子位，这可能不适合NISQ设备。在这里，我们提出了一种有效的方法，可以为客户端提供保证安全性的NISQ计算。在我们的体系结构中，仅需要N +1量子位，假设服务器已知Ansatzes的形式，其中N表示原始NISQ算法中必要的量子数。客户端仅在从服务器发送的辅助量子位上执行单量测量，并且测量角可以指定NISQ算法的ANSATZES的参数。无信号原则可以保证客户端选择的参数或算法的输出都不会泄漏到服务器。这项工作为NISQ设备的新应用程序铺平了道路。
提高国产基因组编辑工具“锌指-ND1”的功能性......
修改目标 DNA 的基因组编辑工具是基因和细胞治疗的有力工具。目前主要的基因组编辑工具是CRISPR-Cas，应用最为广泛；其次是TALEN；最后是ZFN，应用最少。其中CRISPR-Cas和TALEN的基本专利将持续到2030年甚至更晚，因此在医疗领域使用需要高额的授权费用。另一方面，ZFN的基本专利已于2020年到期，它是一种可免许可使用的基因组编辑工具。通过将识别DNA的Zinc Finger与切割DNA的FirmCutND1 Nuclease（由广岛大学自主开发）相结合，可以制作出名为“Zinc Finger-ND1”的纯国产基因组编辑工具。然而，构建功能性ZFN并提高其基因组编辑效率极具挑战性。 [研究成果总结] 传统上，创建ZFN的主流方法是从随机重排的ZF中筛选与目标DNA结合的ZF。然而，创建功能性 ZFN 大约需要两个月的时间，这需要大量的时间和精力。另外，人们设计了一种称为“模块化组装”的方法，用于将 ZF 在基因上连接起来，但在制作三指 ZFN（三个 ZF 连接在一起）时，获得功能性 ZFN 的概率约为 5%，由于生产效率低，该方法无法使用。我们假设，手指数量少导致可识别的碱基数量减少，从而导致产生功能性 ZFN 的效率降低。因此，在本研究中，我们采用模块化组装的方式构建了一个6指ZF-ND1（图1），以增加其识别的碱基数量。结果，我们构建的10个ZF-ND1中，有两个被证实具有基因组DNA切割活性，这意味着我们以20%的概率成功获得了功能性ZFN。为了进一步完善ZF-ND1的功能，我们使用结构建模技术（AlphaFold、Rossetta和Coot的分子建模）来模拟ZF和DNA之间的相互作用（图2）。通过与 Zif268（一种与 DNA 结合的天然 3 指 ZF）的 DNA 相互作用模型进行比较，确定了五种候选突变。此外，通过比较与 Zif268 的 DNA 糖磷酸骨架结合的氨基酸，确定了四个突变候选者。当将这九个候选突变逐一引入功能性 ZF-ND1 时，发现其中三个突变（图 3）可提高基因组 DNA 切割活性。 V109K突变使裂解活性提高了5%，并且我们成功在结构建模的基础上增强了ZF-ND1的功能。
模块化紧凑型高输出混合动力技术研究
考虑到动力协调控制系统的耐久性能最为重要，需要进行充分的分析和评估，并设定有余量的性能目标值。此外，关于设定燃油效率的目标，除了目前用于评估的一般驾驶模式之外，还希望创建和评估适合车辆实际方面的驾驶模式。
关于金属3D打印机质量的研究（第三次报告）
Akihiro Terasawa，Daisuke Suzuki，Yoshihito Hagihara，Akira Yoneyama，Chiaki Sakamoto，
供应链高膨胀柱填料 | 汉高
高膨胀支柱填料可减少包装体积并大幅减少运输过程中的二氧化碳排放量。汉高的高膨胀支柱填料在未固化状态下高效地包装在托盘桶中，使用后膨胀率超过 500%，通过减少补给汽车生产厂所需的往返次数，可大幅减少运输过程中的二氧化碳排放量。它还可减少运输人工费用、设备成本和一次性包装浪费。在装配线上，机器人应用可将挡板的手动定位人工减少多达 15%。* 与尼龙挡板相比，可泵送支柱填料的固化重量也可提供汽车轻量化优势。相比之下，注塑尼龙挡板在一次性包装中以 100% 的成品形式运输，最终运往垃圾填埋场。除了节约环境成本外，使用可泵送支柱填料还有显著的好处，包括减少补给行程、降低运输燃料消耗和增加每辆卡车的产量。*基于可泵送支柱填料替代尼龙挡板的总百分比、汽车生产线和劳动力分配。