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用计算机视觉和人工智能革新医学成像
Revolutionising Medical Imaging with Computer Vision and Artificial Intelligence Edited by Seema Bhatnagar, Priyanka Narad, Rajashree Das and Debarati Paul This book first published 2024 Cambridge Scholars Publishing Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, NE6 2PA, UK British Library Cataloguing in Publication Data A catalogue record for this book is available from the British Library Copyright © 2024年，Seema Bhatnagar，Priyanka Narad，Rajashree Das，Debarati Paul和本书保留的所有权利。未经版权所有者事先许可，以任何形式或以任何形式或以任何形式（任何形式），以任何形式或以任何形式的方式，以任何形式或以任何形式）复制了本书的一部分，以任何形式或以任何形式或以任何方式传输。ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9
Quantum-抗量计算机加密（PQC）等的概述等。
- (sign-based signature) CROSS, Enhanced pqsigRM, FuLeeca, LESS, MEDS, Wave (homogeneous map signature) SQIsign (lattice-based signature) EagleSign, EHTv3 and EHTv4, HAETAE, HAWK, HuFu, Raccoon, SQUIRRELS (MPC-in-the-Head signature) Biscuit, MIRA, MiRitH, MQOM, PERK, RYDE, SDitH (multivariable signature) 3WISE, DME-Sign, HPPC, MAYO, PROV, QR-UOV, SNOVA, TUOV, UOV, VOX (symmetric base signatures) AIMer, Ascon-Sign, FAEST, SPHINCS-alpha (other signatures) ALTEQ, eMLE-Sig 2.0, KAZ-SIGN, Preon, Xifrat1-Sign.I
人类和人工神经网络中计算机程序的收敛表示
在理解过程中，人类大脑会表现计算机程序的哪些方面？我们通过分析程序员理解 Python 代码的功能性磁共振成像 (fMRI) 研究得出的大脑记录来研究这个问题。我们首先评估一系列静态和动态代码属性，例如抽象语法树 (AST) 相关和运行时相关指标，并研究它们与神经大脑信号的关系。然后，为了了解大脑表征是否编码了有关计算机程序的细粒度信息，我们训练了一个探测器，将大脑记录与一套在代码上训练的 ML 模型学习到的表征进行对齐。我们发现，多需求和语言系统（负责非常不同的认知任务的大脑系统）都编码了特定的代码属性，并与机器学习的代码表征唯一一致。这些发现表明至少有两种不同的神经机制介导计算机程序的理解和评估，促使设计超越静态语言建模的代码模型目标。我们将所有相应的代码、数据和分析公开发布在 https://github.com/ALFA-group/code-representations-ml-brain
使用量子计算机在扩展的宇宙中模拟粒子创建
MACEDA解释了该技术对研究的重要性：“我们仅使用四个量子位，一个用于每个可能的领域状态。但是，由于我们的电路涉及大量量子门，因此在整个执行过程中累积了错误。为了获得可靠的结果，我们应用了缓解错误技术，这有助于提高计算的保真度。”
在低能耗嵌入式设备上实现深度学习和AI - Ceva, Inc.
智能嵌入式视觉应用的设计变得前所未有 的快捷而安全，这要归功于围绕 CEVA-XM6 DSP 而构建的全方位视觉平台。该平台包含 CEVA 深度神经网络（ CDNN ）编译器图表、计 算机视觉软件库以及一系列算法。
缩回注意：基于计算机视觉模拟系统中计算机视觉的光传感器的设计
在调查包括此文章在内的几篇文章中提出了多个问题后，出版商已撤回了本文。这些担忧包括但不限于本文的文章，同行评审过程不符合教育策略，不适当或无关紧要的参考文献或使用非标准短语。出版商和主持人不再对本文的结果和结论充满信心，并且已经同意应撤回。作者没有回应出版商关于此回答的信件。
R＆D主题名称的量子电路的研究和开发错误宽量计算机
I.发现灵感的项目：在此主题下，我们正在寻找新颖和高风险的想法，主要集中于生物细胞，生物和系统（合成生物学）的设计和重新设计。研究主题包括生物工程的细胞和系统（包括合成植物），生物启发的设计和新型材料。可以在下面找到这三个主题的更多详细信息。这些描述并不详尽，并且鼓励所有适合这些主题的想法。我们还认识到这些主题没有硬边界，因此也鼓励跨三个主题的新思想。生物工程细胞和系统
Overlap-ADAPT-VQE：通过重叠引导的紧凑型模拟在量子计算机上进行实用量子化学
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量，但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感，导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE，通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设，Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设，适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统，与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势，包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化，因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路，并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。
R＆D主题名称的量子电路的研究和开发错误宽量计算机
１．概述在实现易于宽松的通用通用量子计算机方面面临的硬件挑战之一是，要实现错误校正的代码需要大量的物理量子，并且对于超导量子的代码，据说该数字是巨大的（10 8）（10 8）（典型的误差率（〜0.1％），将造成QUIND（〜0.1％）。通过研究错误的原因并根据这项研究开发高质量的Qubit制造技术来避免错误通用量子计算机。此外，由于当前的制造方法（电子束暴露和倾斜沉积方法）在生产率和量子均匀性方面对未来的大型电路提出了挑战，因此我们将使用光学曝光和堆叠过程开发Qubit Gruncation技术。我们还将对玻色粒代码进行探索性研究，该研究有望与当前主流表面代码相比，具有较少的物理Qubits的抗误量计算，以识别可能性和有希望的方案。我们还将对核代码进行探索性研究，该研究有望与当前主流表面代码相比，具有较少的物理QUBIT的抗错量子计算，以识别可能性和有希望的方案。