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面向程序员和投资者的量子计算
读完本书后，你就会完全理解为什么这本书是为程序员和投资者共同撰写的。首先，我们来谈谈关于量子计算的两个问题：1）何时才有可能建造一台高效的量子计算机？2）它将解决哪些问题？已经撰写的关于量子计算的书籍包含不同性质的概念：它们或多或少地详细讨论了控制亚原子现象的（量子）物理原理，揭示了研究量子物理（线性代数）所需的数学，最后它们处理量子计算。在这本书中，读者不会找到任何关于物理原理的概念，对于数学，他们只会找到量子计算所需的应用部分，其中包括对复数向量和矩阵进行算术运算的算法。然后，在此基础上，读者将找到最著名的量子门和量子算法的描述，以及用 C 语言实现的量子算法。量子计算机将被描述为一个硬件黑匣子，它能够将给定的输入转换为给定的输出，就像计算机科学教科书中经常出现的那样，其中计算所依赖的半导体电子学概念只是暗示，甚至可以完全省略。因此，本书无法回答问题 1。我们是否能够成功构建一台高效的量子计算机，这个问题需要对量子物理学有透彻的了解和经验才能冒险回答。相反，阅读本书后，读者会发现自己对第二个问题有了精确的答案：如果今晚魔鬼像童话故事中那样构建了一台完全高效且稳定的量子计算机，能够处理相当大的量子比特矩阵，那么第二天我们可以用它做什么呢？必须立即指出的是，量子硬件的特点是，只需一次动作，即一次机器状态改变，就能完成某些矩阵操作，而当今基于图灵机原理的计算机则必须通过嵌套的无数个循环迭代来执行这些操作，因此执行时间相当长，对于某些问题，执行时间过长，无法找到技术上有用的解决方案。
机器学习授权的物联网边缘医疗解决方案
管理医疗传感器收集的大量数据量提出了提取相关见解的挑战。本文主张开发针对人体传感器网络量身定制的算法，以识别收集的数据中的异常值。利用机器学习和统计抽样方法，本研究旨在优化实时响应，尤其是当计算任务迁移到后端系统时。解决了各个领域的计算能力的分散体的增加，本研究突出了计算所带来的潜在瓶颈，因为Things Internet（IoT）设备扩散。为了减轻电池排水，一种常见的方法涉及将处理处理到背景服务器上。但是，物联网设备的广泛采用引发了人们对隐私和安全性的关注。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。 机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。 边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。 通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。 具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。 所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。鉴于网络威胁的升级，目前的措施不足。机器学习方法在识别物联网系统中的漏洞方面提供了希望。边缘计算作为增强网络响应时间，权力下放和安全性的解决方案。通过利用物联网框架内的分布式边缘计算，本文研究了云和边缘计算与机器学习的融合。具体来说，它探讨了如何利用配备传感器的IoT设备在医疗领域中利用这些技术来收集大量数据进行分析。所提出的方法涉及在IOT服务器的指导下在前端积极主动的决策，并在后端使用机器学习算法来识别相关的数据签名。本文强调了将云，边缘计算和机器学习组合在基于分布式边缘计算的物联网框架中的重要性，从而为各个域中的实时，高效解决方案提供了潜在的途径。
1个拉曼光谱和晶格动力学计算...
含量和低成本的半导体，例如磷化锌（Zn 3 p 2），是下一代光伏应用的有希望的候选者。但是，有利于缺陷形成和可控掺杂的市售基材的合成是限制设备性能的挑战性缺点。更好地评估相关特性，例如结构，晶体质量和缺陷，将允许更快地进步Zn 3 P 2，从这个意义上讲，拉曼光谱可以发挥不可估量的作用。为了提供Zn 3 p 2的完整拉曼光谱参考，这项工作从实验和理论的角度来看，对四侧结构的Zn 3 P 2（空间组P 4 2 / NMC）纳米线的振动特性进行了全面分析。低温高分辨率的拉曼极化测量已在单晶纳米线上进行。不同的极化构型允许选择性增强1G，B 1G和E G拉曼模式，而从互补的不偏度拉曼测量中鉴定出B 2G模式。与洛伦兹曲线的所有拉曼光谱同时进行反向卷积允许鉴定33个峰，这些峰已在39个理论上预测的特定元素中分配给了34个（8 a 1g + 9 b 1g + 3 b 2g + 14 e g）。实验结果与基于密度功能理论的第一原理计算所计算的振动频率非常吻合。在声子分散图中观察到了三个独立的区域：（i）低频区域（<210 cm-1），该区域由Zn相关振动，（ii）中间区域（210 - 225 cm-1）主导，该区域（210 - 225 cm-1）代表真正的声子隙，无观察到的振动，（III）高频区域（III）高频率（III）primitation frirications（> 225 cm-cm-1）。振动模式的分析表明，非脱位模式主要涉及沿长晶体轴（C轴）的原子运动，而退化模式主要对应于平面振动，垂直于长C轴。这些结果为识别四方Zn 3 p 2相提供了详细的参考，可用于构建基于拉曼的方法，用于有效筛选散装材料和膜，这可能包含结构性不均匀性。
LA-ICP-MS
痕量元素签名的映射是地球科学和材料科学中扩展的工具，它允许研究实心材料以及可能不会被主要元素捕获的过程。在过去十年中，激光消融中的开发能力耦合质量 - 光谱法（LA-ICP-MS）功能现在可以实现原位元素映射的必要空间分辨率。用LA-ICP-MS获得二维，完全定量和地质有意义的数据仍然是一项艰巨的任务，并且一个特殊的障碍是对不均匀阶段的校准，例如化学分区的矿物质。这项工作提出了一种新型的方法，用于采用LA-ICP-QUAD Rupole MS（LA-ICP-QMS）的多元素映射的数据减少和图像生成方法，该方法在免费和开源软件Xmaptools中实现。提出了三个地质AP平原，以说明程序的好处。在不同的空间分辨率下，多次映射了来自Eclogitic样品（Lato Hills，Togo）和斜长石，K-Feldspar，k-feldspar的石榴石，k-feldspar，Biotite（El Oro Complex，Ecuador），以测试校准质量和化学检测能力。金红石，并在单个晶粒内显示了510至550℃的温度范围为510至550℃。通过与电子探针微分析（EPMA）获得的分区主要和次要元素图（石榴石，斜长石）和ti-in-biotite地热图图（EPMA）进行比较，通过与分区的主要和次要元素图（石榴石，斜长石）和Ti-In-Biotite地热度图（EPMA）进行比较来验证LA-ICP-MS方法的准确性。此外，此类地图也被记录得更快。使用LA-ICP-QM实现高达5μm的空间分辨率，这与报告的LA-ICP飞行器时间质谱法（LA-ICP-TOFMS）的分辨率相似，尽管以明显较低的习得速度。较低空间分辨率的地图提供了更好的化学检测能力，如较低的每像素检测极限（LOD）地图计算所证明的。像素分配策略和仪器条件也对地图质量有直接影响。我们建议将地图插入到方形像素上，其中像素由多个扫描组成以获得改进的检测能力。使用模拟LA-ICP-MS映射的基准测试表明，斑点大小以及扫描方向可以根据化学模式的特征大小而导致组成的变化。通过在REE中可见的石榴石中映射薄薄的环形环，并且这种综合偏移可以对例如扩散建模产生重大影响。新的软件解决方案提供了具有95％置信度的单像素LOD过滤的LA-ICP-MS图的多标准和可变组成校准，从而使用户可以同时量化主要和痕量元件的不均匀材料，并提高精度。
量子计算机简介
量子计算机简介 Priyanshi Kotlia 1、Janmejay Pant 2 1 研究学者，Graphic Era Hill 大学，德拉敦，北阿坎德邦，印度 2 计算机科学系，Graphic Era Hill 大学，比姆塔尔，北阿坎德邦，印度 1 电子邮件：priyanshikotlia585[at]gmail.com 2 电子邮件：geujay2010[at]gmail.com 摘要：自去年以来，计算机减少了人类的努力并且其性能日益提高。量子计算机是基于称为量子力学的现象执行计算的计算机。它是我们现在使用的经典计算、物理学和数学的融合。他们通过整合这些领域进行的计算被称为量子计算。量子计算机基于微观粒子（如离子、光子、电子、质子、中子等）进行计算，这些粒子最终会提供极高的计算能力和其他优势，例如与我们至今仍在使用的传统计算机相比，量子计算机的耗电量更少，我们将在同一篇论文中简要讨论这一点。在本文中，我们将简要介绍量子计算机、它的历史、它的计算所基于的属性、它的优点和缺点、它的局限性、它在现实世界中的应用、传统计算机和量子计算机之间的区别以及它面临的挑战，最后我们总结一下它的未来发展方向。 关键词：量子计算、实时应用、属性、未来发展方向、隐形传态 1.量子计算机简介 量子计算机基本上是基于量子力学特性的计算机，量子力学特性由薛定谔波函数方程 [1] 描述。这是一个数学方程，它描述了当原子内部的电子具有波动性时，电子在特定时间在空间中的位置和能量，并告诉我们这些波是如何受到外部环境的影响的。这个外部环境就是系统汉密尔顿量，它以数学方式描述了原子内任何电子或亚原子粒子所受到的力 [2]。所以，要建立一个量子系统，我们需要通过将其与自己的外部环境隔离来对其环境进行研究 [3]。自去年以来，我们注意到传统计算机或我们现在使用的计算机在尺寸、成本、功耗、效率等方面发生了许多变化。与早期的计算机相比，今天的计算机体积小巧、成本低廉、耗电量少、效率更高，而早期的计算机体积大、成本高、用户不友好、耗电量大、效率低下 [4]。这些变化是由于其中使用的电子设备造成的，以前这些设备的尺寸非常大，而现在这些设备变得越来越紧凑，直接或间接地专注于我们的计算。电子电路的尺寸现在已经达到了极限，我们无法再缩小它了，如果缩小它[5]，它只能缩小到一个原子的大小，如果我们这样做，它们就会开始传送，因为原子不稳定，它会从一个状态移动到另一个状态，或者我们可以让原子同时存在于多个位置，并处理该原子的状态，经典计算机架构和
•新Silex量子硅生产项目从国防开拓者的概念授予510万美元的资金到主权能力计划
资金将支持建立量子硅生产工厂，该工厂旨在在公司的卢卡斯高地技术中心提供端到端的制造工厂。预计，第一个生产模块每年将生产ZS-SI（以Halo-Silane的形式）生产5公斤至10kg，然后将其转换为基于全球硅的量子计算行业的潜在客户的多个Q-SI产品表格。新项目将与合作伙伴，硅量子计算有限公司（SQC）和UNSW一起进行，并从一个早期的项目中继续进行，该项目表现出有效产生的革兰氏量的ZS-SI，并富含硅28的硅28含量，最高含量为〜99.998％。Michael Goldsworthy, Silex's CEO/Managing Director, said: “We are delighted to receive funding under the Federal Government's Defence Trailblazer Program, which will assist us to transition our Zero-Spin Silicon enrichment technology from the pilot demonstration level to commercial-scale, including the development of product conversion technology to produce two forms of commercial Quantum Silicon products (gas and solid) required by emerging silicon quantum chip fabricators around the 世界。” “这使我们能够利用在最近完成的零旋转硅项目中为我们创新的Silex激光同位素分离技术所取得的结果，并为新兴的硅量子计算行业的重要启用材料建立主权能力和安全供应链。以前，富集硅的主要供应来自俄罗斯，但该消息来源被地缘政治事件所破坏。”SQC首席执行官Michelle Simmons AO教授说：“在CRC-P计划取得成功的合作之后，SQC对通过开拓者量子硅生产项目扩展与Silex的合作伙伴关系感到非常兴奋。开拓者的资金支持Silex的商业规模生产量子硅，这是澳大利亚SQC Atom级量子计算机生产必不可少的富含硅硅材料。在我们传统的供应来源被破坏的时候，创建这种重要材料的主权供应。我们再也没有动力支持该项目了。”国防开拓者执行董事Sanjay Mazumdar博士说：“国防开拓者期待支持Silex Quantum Silicon生产工厂的商业部署。国防开拓者计划的目的是支持澳大利亚技术的商业化，这些技术将对澳大利亚的国防部门产生重大利益。通过量子硅生产项目，将创建针对硅量子计算所必需的关键量子材料的主权端到端供应链。量子计算的出现预计将对国防和国家安全活动产生深远的影响，并且该项目非常适合开拓者的意图。”