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标题 多功能可编程硅光子芯片上的量子 Fredkin 和 Toffoli 门 作者 李远，万凌霄，张辉，朱慧辉，Yuzh
引言量子计算1是量子信息处理中的一大挑战，它能够成倍地提高计算速度，并解决许多经典计算无法有效解决的NP难题2,3。最近，利用超导量子比特4、线性光学5、原子6和NMR量子比特7等本征系统实现大规模通用量子计算引起了广泛关注。量子逻辑门作为量子电路的关键元件，对于量子计算至关重要。然而，有效实现更多量子比特的量子逻辑门仍然是一个重大挑战，因为在一个电路中将各种门链接在一起非常困难，例如，三量子比特Toffoli门需要六个CNOT门8，而Fredkin门则对应于更困难的分解。一些实现三量子比特Toffoli 和 Fredkin 门的巧妙方法已通过大规模体光学系统实验得到展示 9,10。通过将量子比特空间扩展到更高维的希尔伯特空间，Lanyon 等人展示了用光子系统实现Toffoli 门 9。实验证明了具有预纠缠输入态的作用于光子的量子 Fredkin 门，其不能充当独立的门装置 10。庞大光门固有的有限可编程性、较低的可扩展性和不稳定性限制了它们的广泛应用。如今，由于大规模电路的精确编程，集成光子电路的蓬勃发展已成为大规模量子计算的范例 5,11-17。本文提出了一种构建量子逻辑门的方案，并制作了可编程的硅基光子芯片，以实现多种量子逻辑门，例如三量子比特的 Fredkin 门和 Toffoli 门。独立编码的光子不是将多量子比特门分解为基本的单量子比特门和双量子比特的 CNOT 门，而是通过一个光学电路来实现
Quantum加密后的应用
摘要：随着量子计算机的不断发展功能，依靠复杂数学问题的常规加密系统可能会遇到无法预料的漏洞。与普通计算机（通常在加密攻击中被认为是成本效益）不同，量子计算机在计算速度方面具有重要优势。这种区别可能使当前使用的算法更加安全甚至完全脆弱，这迫使对量子后加密术（PQC）的探索是量子威胁的最合理解决方案。本评论旨在提供有关与PQC相关的应用，收益和挑战的当前信息。审查采用系统的范围审查，范围仅限于2022年和2023年；本文仅使用了在科学期刊上发表的文章。审查检查了有关量子计算在各个领域的应用的文章。但是，本文的范围仅限于PQC的领域，因为大多数分析的文章都以该领域为特征。随后，本文正在分析各种PQC算法，包括基于晶格的，基于哈希的，基于代码的，基于代码的多项式多项式和基于ISEGEN的密码学。每个算法都根据其潜在应用，鲁棒性和挑战来判断。在数字签名，通信渠道和物联网等应用中，所有分析的算法在后量子时代都有希望。此外，某些算法已经在银行交易，沟通和知识产权领域实施。同时，尽管它们具有潜力，但这些算法由于缺乏标准化而面临严重的挑战，需要大量的存储和计算能力，并且可能只有多年的密码分析才能发现未知的脆弱性。此概述旨在通过其应用和挑战对当前的量子加密后的现状进行基本了解。随着世界进入量子时代，这篇综述不仅表明了可以抵抗量子攻击的强大安全方法的需求，而且在量子技术的进步的指导下，对安全通信的未来进行了乐观的看法。通过弥合理论研究与实际实施之间的差距，本文旨在激发该领域的进一步创新和协作。
石墨/铁磷酸锂-ARPI
锂离子电池的准确建模对于从电动汽车（EV）到网格存储的一系列AP平板优化性能和安全至关重要。本文使用60 AH Prismatic石墨/锂磷酸铁电池作为案例研究，对两种普遍的电池建模方法进行了两种普遍的电池建模方法：等效电路模型（ECM）和基于物理的模型（PBM）。这项工作的重点是通过在恒定和可变的电流密度下的不同环境温度下的一组全面的电气测试（包括全球协调的轻型车辆测试周期（WLTC）协议），通过在不同环境温度下进行全面的电气测试来开发，参数化和交叉验证这些方法。此评估不仅评估了ECM和PBM的准确性和可靠性，还强调了其优势和局限性。ECM在其校准范围内和可变电流轮廓内显示了计算速度，易于校准和准确性的优势。然而，其准确性在较高的电流下会降低，尤其是对于延长的电流脉冲以及校准范围之外的延长，这在1C以上的充电方案中证明了这一点。相反，PBM在校准数据集之外保持准确性，但需要估计许多物理参数，艰苦的校准过程以及用于可变当前情况的扩展计算时间。在所研究的条件范围内（从C/3到2C之间的10℃和40℃），ECM的电压预测的平均误差为51.5 mV，PBM的平均误差为19.3 mV，而ECM的平均误差为0.9℃，而对于温度预测，PBM的平均值为0.9°C。总而言之，虽然ECM适用于以短暂和低强度的电荷脉冲来重现恒定放电或类似WLTC的轮廓，但PBM强度在于其对高速运营的预测性，使其成为模拟现实的EV负载操作和优化快速收费协议的互补工具。这些见解有助于电池技术的持续发展，重点是现实且适用的模型开发和参数化。
量子计算及其彻底改变信息处理的潜力
1. 引言 近年来，全球范围内对量子计算机的科学研究和金融投资急剧增加，量子计算机在理论上可以比任何传统计算系统更快地解决特定问题，而传统计算系统无法做到这一点。随着科学技术的进步，人们发明了新的方法来更新当前的技术和计算系统，从而实现技术突破。从 1832 年查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 的思想结晶到 1941 年德国工程师康拉德·楚泽 (Konrad Zuse) 发明的第一台可编程计算机，计算机领域多年来取得了显著的进步。虽然现代计算机比早期的计算机速度更快、更紧凑，但它们的根本原理仍然是相同的，即操纵和解释二进制位的编码，将其转化为对人类有用的计算结果。然而，1900 年，尼尔斯·玻尔 (Niels Bohr) 和马克斯·普朗克 (Max Planck) 提出了量子理论，该理论将彻底改变计算世界并催生量子计算。量子计算是一个多学科领域，它利用量子力学原理来解决传统计算机难以处理的问题。量子计算机和传统计算机的主要区别在于它们的基本运行方式——量子计算机利用量子力学原理有效地解决问题，而传统计算机则依靠经典物理学原理来处理信息。量子计算机使用量子比特（经典比特的量子对应物）来运行，并且遵循与使用二进制系统的传统计算机不同的规则集。与仅表示 0 或 1 的传统比特不同，量子比特可以存在于状态叠加中，从而允许并行处理和复杂计算。量子计算机的存在不仅会成倍地加快计算速度，而且还将使我们能够以更高的准确度和精度更好地理解基本量子现象。所有这些都使量子计算机能够彻底改变信息处理，因为它们能够解决传统计算机无法在多项式时间内解决的问题，例如加密、整数分解和优化。
G7 网络专家组声明
2024 年 9 月 G7 网络专家组 (CEG) 就对金融系统安全和弹性至关重要的网络安全政策问题向 G7 财政部长和中央银行行长提供建议。G7 CEG 已将量子计算确定为对金融系统既有潜在好处又有风险的领域。CEG 鼓励各司法管辖区监测量子计算的发展，促进相关公共和私人利益相关者之间的合作，并开始规划量子计算对某些当前加密方法造成的潜在风险。量子计算与金融系统正在开发的量子计算机有望在合理的时间内解决目前传统计算机无法解决的计算问题。金融机构可以通过优化市场交易、投资流程（包括风险管理、内部运营和预测策略）从量子技术实现的计算速度中受益。此外，量子计算可以支持更高效的支付处理以及投资组合持有量的动态优化。量子密钥分发等技术还可以帮助组织更好地保护其数字通信系统。 1 金融机构需要做好准备，以管理这些新量子应用在部署过程中可能带来的风险。此外，量子计算机的引入可能为不法分子提供机会，利用该技术进行恶意攻击，从而给金融系统带来组织和系统风险。公钥加密的风险数字通信和 IT 系统通过加密技术得到保护。复杂的算法确保多方之间的通信私密且安全，并确保身份信息。未来，网络威胁行为者可以利用量子计算机的独特属性来解决传统加密的一些数学问题，从而破解安全通信中使用的某些加密技术，可能泄露金融机构数据，包括客户信息。为了应对大规模量子计算的普及，威胁行为者可能正在实施“先收集后解密”的方案，现在拦截机密数据，目的是在量子计算机功能更强大、普及后对其进行解密。 2 这种方案还对保护数字通信、IT 系统和数据的传统加密算法构成了威胁，可能让威胁行为者在未来访问机密数据，从而破坏组织声誉的完整性和客户的隐私。
细化粗粒度分子拓扑
摘要 分子动力学 (MD) 模拟对于预测不同分子体系的物理和化学性质至关重要。虽然全原子 (AA) MD 提供了高精度，但其计算成本高昂，这促使了粗粒度 MD (CGMD) 的发展。CGMD 将分子结构简化为具有代表性的微珠，以降低成本，但会牺牲精度。像 Martini3 这样的 CGMD 方法，经过实验数据校准后，在各个分子类别中具有良好的泛化能力，但往往无法满足特定领域应用的精度要求。本研究引入了一种基于贝叶斯优化的方法来优化 Martini3 拓扑结构，使其能够适应特定应用，从而确保精度和效率。优化后的 CG 势能适用于任何聚合度，提供与 AA 模拟相当的精度，同时保持与 CGMD 相当的计算速度。通过弥合效率和精度之间的差距，该方法推动了多尺度分子模拟的发展，使各个科学技术领域能够以经济高效的方式发现分子。 1. 引言粗粒度分子动力学 (CGMD) 1,2 已成为材料开发的重要工具，为了解聚合物 3 、蛋白质 4 和膜 5 等复杂分子系统提供了关键信息。CGMD 的主要优势在于它能够在更大长度尺度和更长时间范围内探索分子现象，超越了传统全原子分子动力学 (AAMD) 6–8 模拟的能力，后者通常提供更高的分辨率，因此特别擅长捕捉详细的界面相互作用 9 。具体而言，CGMD 通过将原子团有效地表示为珠子 10–15 来实现这种加速，从而将模拟能力在时间上从皮秒扩展到微秒，在空间上从纳米扩展到微米。因此，粗粒度技术为传统 AAMD 无法获得的复杂分子现象提供了前所未有的洞察，从而能够研究聚合物自组装行为等复杂现象 16 。新兴的CGMD建模工具集依赖于两个关键组件来学习潜在的分子间关系：珠子映射方案和珠子间相互作用的参数化。这些组件的开发主要采用两种方法：自上而下10–12和自下而上13–
在电信波长处的半导体量子光学
抽象的量子技术是物理和工程领域的扩展领域，该方案的开发是基于量子力学的增强或新颖应用的协议和设备的开发。这包括量子计算和量子通信。量子计算机承诺基于与光学和仿真问题相关的叠加以及大量分解的计算速度 - 对我们的经典加密方案构成威胁。量子通知通过根据量子力学定律提供无条件安全的通信通道来解决此问题。此外，量子通信将允许在远程量子计算机之间交换量子信息，从而启用分布式量子计算。连接量子计算机或处理器的基础结构称为量子网络。网络节点处的固定量子位用于执行信息处理或存储操作，而频率量子位连接节点并启用量子信息的传输。光子是出色的量子位，因为它们以光速传播并且具有较小的相互作用横截面。因此，量子网络需要光的量子状态来提供量子量。这些光的量子状态需要纠缠，难以区分和波长匹配，以使它们要么在网络中经历较低的传输损失，要么可以与其他量子技术（如基于原子的量子记忆）接触。在本文中，已经研究了单个自组装的光学活性半导体量子点的单个，无法区分或纠缠的光子的发射，我们选择的量子发射器。所研究的量子点在电信范围内发射或接近rubidium中的D 1-转换。在本论文中执行的实验的主要方面是通过使它们使它们的波长（可降低）来研究发射器到未来的量子网络中，并将它们整合到光子结构中并采用谐振激发方案，以使光子具有不预定的纯度纯度，难以置信的区别能力或实用的相关性。在电信范围内，我们研究了INASP纳米线量子点，其发射的发射从接近界面范围转移到电信O – band和c – band。单个光子发射以类似于其近红外对应物类似的量子点的衰减时间。此外，在电信C带中排放的INAS/GAAS量子点集成到压电 - 电动子板上，并通过使用商业
预测系统：人类与人工智能相遇
人类需要计算范式的进步。这方面的一些例子是，无处不在的计算提供了更高的移动性，云计算提供了更好的功能，而社交计算提供了更好的交互性。这些例子中的每一个都引入了人类的隐性或显性需求，并试图通过特定方法实现这些需求。但是，人类可能会对应用程序进行更多的研究。聊天机器人就是一个例子，因为当我们没有足够的空间或时间时，这个机器人被用来维持与社交联系人的关系。为此，它通过计算我们的思维模式、行为和其他重要信息来不断与我们的联系人互动。当然，这个主题有很多有趣的研究，这引发了对一种新的计算范式“预期计算”的讨论。这种计算范式表明了与开发能够预测特定用户需求的应用程序相关的主题。它还与新应用程序一起使用，以预期用户的问题执行操作或向用户发送建议。这不仅是人工智能的一个例子，也是创新的一个例子（即预测加行动）。它还可以表达为发展社会福祉的关键，以及实现“先服务后要求”理想的一种方式。 这种现象将被视为在计算机科学主题中提出挑战性问题的机会。考虑到社交网络和大数据内容中存在的无价群体智慧，出现了使有前途的智能技术能够发现个人需求、生成公司商业模式并提出最佳生活发展建议的机会。因此，大数据的性质也从多个角度对依赖社交大数据的方法和技术提出了重要挑战。这些考虑了算法的有效性、计算速度、能源效率、用户隐私、服务器安全性和系统可扩展性。本研究主题的主要目标是收集 14 篇报告与深度神经网络或机器学习方法相关的原创贡献的论文，用于构建预测系统。张等人的论文题为“一种增强儿童阅读体验和偏好的图书互动方案”。研究书籍与5-6岁儿童之间的互动，考虑阅读选择、测量阅读时间和情感反应以增加他们的阅读知识，并根据这些互动开发书籍。
超越峰值性能：比较 AI 优化 FPGA 和 GPU 的实际性能
1 英特尔公司可编程解决方案事业部 2 多伦多大学和矢量研究所 3 卡内基梅隆大学 { andrew.boutros, eriko.nurvitadhi } @intel.com 摘要 — 人工智能 (AI) 的重要性和计算需求日益增长，导致了领域优化硬件平台的出现。例如，Nvidia GPU 引入了专门用于矩阵运算的张量核心，以加速深度学习 (DL) 计算，从而使 T4 GPU 的峰值吞吐量高达 130 int8 TOPS。最近，英特尔推出了其首款针对 AI 优化的 14nm FPGA Stratix 10 NX，其内置 AI 张量模块可提供高达 143 int8 TOPS 的估计峰值性能，堪比 12nm GPU。然而，实践中重要的不是峰值性能，而是目标工作负载上实际可实现的性能。这主要取决于张量单元的利用率，以及向/从加速器发送数据的系统级开销。本文首次对英特尔的 AI 优化 FPGA Stratix 10 NX 进行了性能评估，并与最新的 AI 优化 GPU Nvidia T4 和 V100 进行了比较，这些 GPU 都运行了大量的实时 DL 推理工作负载。我们增强了 Brainwave NPU 覆盖架构的重新实现，以利用 FPGA 的 AI 张量块，并开发了工具链支持，使用户能够仅通过软件对张量块进行编程，而无需在循环中使用 FPGA EDA 工具。我们首先将 Stratix 10 NX NPU 与没有张量块的 Stratix 10 GX/MX 版本进行比较，然后对 T4 和 V100 GPU 进行了详细的核心计算和系统级性能比较。我们表明，我们在 Stratix 10 NX 上增强的 NPU 实现了比 GPU 更好的张量块利用率，在批处理 6 时，与 T4 和 V100 GPU 相比，平均计算速度分别提高了 24 倍和 12 倍。即使在允许批处理大小为 32 的宽松延迟约束下，我们仍分别实现了与 T4 和 V100 GPU 相比 5 倍和 2 倍的平均速度提升。在系统级别，FPGA 的细粒度灵活性及其集成的 100 Gbps 以太网允许以比通过 128 Gbps PCIe 本地访问 V100 GPU 少 10 倍和 2 倍的系统开销延迟进行远程访问，分别用于短序列和长序列 RNN。索引术语 — FPGA、GPU、深度学习、神经网络
“人工智能的光学和光学的人工智能”特刊
我们生活在一个信息爆炸和数字革命的时代，这导致了生活不同方面的技术快速发展。人工智能（AI）在这场数字化转型中发挥着越来越重要的作用。AI应用需要具有低延迟连接的边缘云计算，而其中最大的挑战是它需要大量的计算机处理能力。最近，基于光学硬件的AI实现[1-5]因其从根本上降低功耗和加快计算速度而成为热门话题。另一方面，作为现代电信和数据通信的基础，光网络变得越来越复杂，数据和连接越来越多。生成、传输和恢复如此大容量的数据需要具有高性能、高成本和高功耗效率的先进信号处理和网络技术。AI对于表现出复杂行为的系统的优化和性能预测特别有用[6-20]。在这方面，传统的信号处理算法可能不如AI算法高效。人工智能方法近期已进入光学领域，涉及量子力学、纳米光子学、光通信和光网络。特刊旨在将光学和人工智能结合起来，以应对各自面临的难以单独解决的挑战。特刊精选了 12 篇论文，代表了光学和人工智能相结合领域令人着迷的进展，从光子神经网络 (NN) 架构 [5] 到人工智能在光通信中的进展，包括物理层收发器信号处理 [10-17] 和网络层性能监控 [18,19]，以及人工智能在量子通信中的潜在作用 [20]。光子神经网络架构：石斌等人提出了一种基于广播和权重方法的新型光子加速器架构，通过光子集成交叉连接实现深度 NN [5]。测试了一个用于图像分类的三层 NN，结果表明每个光子神经层都可以达到高于 85% 的准确率。它为设计可扩展到更高维度的光子 NN 以解决更高复杂度的问题提供了见解。正如书中所反映的那样，人工智能的应用，尤其是机器学习在光通信领域的应用更受欢迎。在物理收发器层，讨论最多的话题是使用机器学习来减轻从短距离到长距离应用的光通信系统中的各种线性和非线性影响。用于短距离光通信的人工智能：对于短距离可见光通信，陈晨等人引入了一种概率贝叶斯学习算法来补偿发光二极管