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使用长距离低开销容错量子计算...
由于纠错会产生大量开销，大规模量子计算将需要大量量子比特。我们提出了一种基于量子低密度奇偶校验 (LDPC) 码的低开销容错量子计算方案，其中长距离相互作用使得许多逻辑量子比特能够用少量物理量子比特进行编码。在我们的方法中，逻辑门通过逻辑 Pauli 测量进行操作，既能保护 LDPC 码，又能降低所需额外量子比特数的开销。与具有相同代码距离的表面码相比，我们估计使用此方法处理大约 100 个逻辑量子比特的开销将有数量级的改善。鉴于 LDPC 码所展示的高阈值，我们的估计表明，这种规模的容错量子计算可能只需几千个物理量子比特就能实现，错误率与当前方法所需的错误率相当。
Actis：严格的地方工会——寻找解码器
容错量子计算需要经典硬件来执行纠错所需的解码。并查集解码器是最佳候选解码器之一。它具有非常有机的特性，涉及通过最近邻步骤增长和合并数据结构；这自然表明它有可能使用带有最近邻链接的简单处理器格来实现。这样，计算负载可以以近乎理想的并行性进行分配。在这里，我们首次证明了这种严格（而非部分）局部性是实用的，最坏情况运行时间为 O(d3)，平均运行时间在表面代码距离 d 上是亚二次的。我们采用了一种新颖的奇偶校验计算方案，可以简化以前提出的架构，并且我们的方法针对电路级噪声进行了优化。我们将我们的局部实现与通过长距离链接增强的实现进行了比较；虽然后者当然更快，但我们注意到本地异步逻辑可能会消除差异。
分子自旋量子处理器的蓝图
通用量子处理器的实施仍然构成与错误缓解和校正有关的基本问题，该问题要求对主流的平台和计算方案进行调查。通过使用多层次逻辑单元（QUDIT），可以通过分子旋转自然产生。在这里，我们介绍了由单个分子纳米磁体组成的分子自旋量子处理器的蓝图，用作Qudits，放置在适合这些分子的大小和相互作用的超导谐振器中，以实现强大的单个旋转旋转对角度旋转。我们展示了如何在这样的平台中实现一套通用的门，并读取了最终的Qudit状态。单数一个单位（潜在地嵌入多个量子位）是通过快速的经典驱动器实现的，而引入了替代方案，以通过谐振光子交换获得两倍的门。后者与分散方法进行了比较，总体上是一个显着的改进。通过对门序列（例如Deutsch-Josza和量子仿真算法）进行现实的数值模拟来评估平台的性能。非常好的结果证明了向通用量子处理器的分子途径的可行性。
使用耦合量子点实现基于硬件的可调量子随机数生成
摘要 — 随机数在游戏和赌博、模拟、传统和量子密码学以及随机计算等非传统计算方案中是一种宝贵的商品。我们建议使用耦合量子点对上单个移动电荷的位置测量来生成随机位。量子力学通过 Born 规则提供测量结果的真正随机性。可以使用对同一双量子点 (DQD) 系统进行一系列重复测量来生成随机位串。只需调整局部状态之间的失谐，就可以根据需要消除或调整任何偏向“0”测量值或“1”测量值的偏差。设备可调性提供了多功能性，使该量子随机数生成器 (QRNG) 能够支持不需要偏差或需要可调偏差的应用。我们讨论了该 QRNG 的金属点实现以及分子实现。基本量子力学原理用于研究随机位串生成的功耗和时间考虑因素。DQD 具有较小的尺寸，在金属实现中，可用于需要低温操作的情况（如量子计算的情况）。对于室温应用，可以使用分子 DQD。
Rudrodip Majumdar 博士（美国北卡罗莱纳州立大学）
➢ 为高温应用开发先进的填料床潜热存储数值模型（与孟买印度理工学院机械工程系 Sandip Kumar Saha 博士合作）。（资助研究：计划编号：DST/TMD/MES/2K17/25(C)） ➢ 为太阳能热发电回路中的热交换器开发一种先进的模型。（与孟买印度理工学院机械工程系 Sandip Kumar Saha 博士合作）。（资助研究：计划编号：DST/TM/SERI/2k12/59(G)） ➢ 利用单元分析方法，使用结构化六边形模板，开发具有有限源项的热传导方程数值解的计算方案（与孟买印度理工学院能源科学与工程系 Suneet Singh 博士合作）。 ➢ 内部 Parkhomov 型实验的数据分析（详细 XRD），旨在寻找可持续的低能量反应途径以产生能量（与印度理工学院孟买分校机械工程系教授 Kannan Iyer 博士合作）。（资助研究：计划编号：RD/0116-NTPC000-005）
自动微分技术及其在...中的应用
如果函数求值被编码在软件组件中，那么很自然地会问是否可以使用函数求值组件自动计算导数。直到最近，数值求导数的标准方法是使用有限差分，本质上是用 h 来求 (1) 的右侧，h 是一个预先指定的小非零数。这种方法通常会给出一个近似值。近年来，计算机和计算机语言的进步使得开发出一种新方法来获得任何可编程函数的精确导数成为可能。术语自动微分 (AD) [17] 通常适用于从函数求值软件组件生成计算方案（也在软件中实现）的技术，该方案用于计算导数。这些技术已经发展并且仍在发展中，无论是在理论基础方面，还是在其实现的软件工程方面，这一点更为明显。相当成熟的 AD 软件实现出现在 20 世纪 90 年代初 [3]，现在该过程有两种“形式”，即反向自动微分 [19] 和正向自动微分 [3]。
si量子计算的Atomic Precision高级制造
我们称之为Atomic Precision Advanced Manufacturing（APAM）的材料合成方法，该方法是唯一已知的具有完整3D原子精度的硅纳米电子量的途径，它作为一种强大的原型制作工具，用于量子计算。使用原子（31 p）旋转Qpin的量子计算方案令人信服，这是由于长时间的较长时间，接近高保真阈值的长时间和两分的门，用于易于故障的量子误差校正，以及通过经过验证的SI基础技术进行制造的途径。多Quipit设备通过常规方式构成挑战，这是由于短距离旋转相互作用强制强迫的紧密间距，APAM提供了系统地研究解决方案所需的（Å级）精度。但是，将APAM应用于量增加的Qubits的制造电路将需要大量的技术开发。在这里，我们提供了有关APAM技术和材料的教程，并突出了其在量子计算研究中的影响。最后，我们描述了在多Quain架构和APAM技术开发机会的道路上的挑战。
通过投影操作员测量值差异隐私保护量子计算
摘要 - 量词计算已被广泛应用于各个领域，例如量子物理模拟，量子机学习和大数据分析。然而，在数据驱动范式的领域中，如何确保数据库的隐私正在成为至关重要的问题。对于古典计算，我们可以通过手动添加噪声来结合差异隐私（DP）的概念，以满足隐私保存标准。在量子计算方案中，研究人员通过考虑量子噪声将经典DP扩展到量子差异隐私（QDP）。在本文中，我们提出了一种新颖的方法来满足QDP定义，通过考虑投影操作员测量产生的错误，该错误表示为射击声。然后，我们讨论可以通过镜头噪声实现的隐私预算数量，这是保护隐私保护水平的指标。此外，我们在量子电路中提供了带动噪声的量子噪声的QDP。通过数值模拟，我们表明射击噪声可以有效地提供量子计算中的隐私保护。索引术语 - Quantum计算，差异隐私，投影操作员测量
HDXPlore：自动化的黑盒测试脑启发的超维度计算
摘要 - 由人脑的工作方式吸引，急剧的高维计算（HDC）正在受到越来越多的关注。HDC是一种基于大脑的工作机理的新兴计算方案，该方案具有深层和抽象的神经活动模式而不是实际数字。与传统的ML算法（例如DNN）相比，HDC以内存为中心，授予其优势，例如相对较小的模型大小，较小的计算成本和一声学习，使其成为低成本计算平台中的有前途的候选人。但是，尚未系统地研究HDC模型的鲁棒性。在本文中，我们通过开发基于黑盒差异测试的框架来系统地揭示HDC模型的意外或不正确行为。我们利用具有与交叉引用甲环类似功能的多个HDC模型，以避免手动检查或标记原始输入。我们还提出了HDXplore中不同的扰动机制。HDXplore自动发现了HDC模型的数千种不正确的角案例行为。我们提出了两种重新训练机制，并使用HDXplore生成的角病例来重新培训HDC模型，我们可以将模型准确性提高高达9％。
使用OpenCV和介质管进行实时交互的基于手势的鼠标控制系统
技术，Karnataka 2 BE Scholar，CSE，部门，Shri Dharmasthala Manjunatheshwara技术学院，卡纳塔克邦摘要 - 该研究提出了一种基于手势的交互系统，旨在使用OpenCV和MediaPipe实时控制。此系统使用手势来提供一种直观且不接触的方式来与计算机进行交互，从而为与传统输入设备（如鼠标或键盘等传统输入设备）挣扎的人相互访问。使用单个网络摄像头，该系统连续捕获并监视手动移动。这些运动是通过模式识别算法处理的，以准确识别特定的手势，每个手势都与各种计算机操作相对应，包括鼠标运动，咔嗒声和滚动。该系统是针对用户友好性和效率进行设计的，使用户可以在无人接触的情况下轻松浏览其计算机屏幕。研究的结果强调了使用手势来实现基本计算机控制任务的实用性和有效性，在日常和专业计算方案中提出了一种有希望的无提交互方法。索引术语 - 手势识别，OpenCV，MediaPipe，小鼠控制，人类计算机相互作用。