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World File Search System调度算法
TILT：在囚禁离子线性系统上实现更高的保真度......
摘要 — 离子阱量子比特是实用量子计算的领先技术。在这项工作中，我们对离子阱的线性磁带架构进行了架构分析。为了实现我们的研究，我们开发并评估了该架构的映射和调度算法。特别是，我们引入了 TILT，这是一种线性“图灵机式”架构，具有多激光控制“头”，其中线性离子链在激光头下来回移动。我们发现，与同等大小的量子电荷耦合器件 (QCCD) 架构相比，TILT 可以大大减少通信。我们还为 TILT 开发了两种重要的调度启发式方法。第一个启发式方法通过将沿相反方向传输的数据匹配为“反向交换”来减少交换操作的数量，并且还避免了跨头部宽度的最大交换距离，因为最大交换距离使得在一个头部位置调度多次交换变得困难。第二种启发式方法通过将磁带调度到每次移动时可执行操作最多的位置来最小化离子链运动。我们从模拟中提供了应用程序性能结果，这表明 TILT 在一系列 NISQ 应用程序中的成功率可以胜过 QCCD（平均高达 4.35 倍和 1.95 倍）。我们还讨论了使用 TILT 作为构建块来扩展现有的可扩展离子阱量子计算方案。索引术语 — 量子计算、离子阱架构、电路优化
对县级太阳能和储能进行评估，以缓解住宅客户长时间停电的影响
客户对电力系统弹性的担忧可能会推动用户尽早采用电表后太阳能加储能 (BTM PVESS)，尤其是在野火、飓风和其他气候驱动的电网风险变得更加明显的情况下。然而，由于缺乏数据和方法上的挑战，人们对 BTM PVESS 的弹性优势了解甚少，特别是对于住宅客户而言，这使得预测采用趋势变得困难。在本文中，我们开发了一种方法，以模拟 BTM PVESS 在为各种客户类型、地理/气候条件和长时间断电场景提供备用电源方面的性能，同时考虑整栋建筑备用和特定关键负载的备用。我们将美国大陆新颖的、分解的最终使用负载曲线与时间和地理空间一致的太阳能发电估计值相结合。然后，我们实施了 PVESS 调度算法来计算中断期间提供的负载量。我们发现，在一年中的任何月份，具有 10 kWh 存储容量的 PVESS 都可以满足大多数美国县的有限关键负载，但是当供暖和制冷被视为关键时，这种能力会下降到只能满足所有县和月份平均关键负载的 86%。在电热常见的冬季（美国东南部和西北部）和制冷负荷较大的地方（美国西南部和东南部），备用性能最低。冬季备用性能根据渗透率的不同大约有 20% 的变化，而夏季性能根据中央空调系统的效率不同有近 15% 的变化。哈里斯县的温度设定点差异对应冬季备用性能的 40% 范围和夏季性能的 20% 范围。经济计算表明，客户的 PVESS 弹性值必须很高才能促使客户采用这些系统。
县级对幕后太阳能和存储的评估，以减轻住宅客户的长时间电源中断
客户对电气系统弹性的担忧可能会推动落后太阳能存储（BTM PVESS）的早期采用，尤其是随着野火，飓风和其他气候驱动的电网风险变得更加明显。但是，由于缺乏数据和方法上的挑战，BTM PVESS的弹性益处尚不清楚，尤其是对于Resi Dentic客户而言，因此很难预测采用趋势。在本文中，我们开发了一种方法来对BTM PVESS的性能进行建模，以在各种客户类型，地理 /气候条件以及较长持续时间互动的破裂方案中提供备份功率，并考虑了整个构建备份和特定关键载荷的备份。我们结合了整个美国大陆的新颖，分解的最终用途负载曲线，并在时间和地理空间对齐太阳生成估算上。然后，我们实现PVESS调度算法来计算中断期间服务的负载量。我们发现，在一年中的任何一个月内，具有10 kWh的存储空间的PVESS可以在大多数美国县满足一组有限的关键负荷，尽管这种能力下降，只能满足86％的关键负荷，平均在所有县和几个月中平均供暖和冷却。在电热量很常见的冬季（美国东南部和西北部），以及夏季较大的冷却负荷（美国西南部和东南部）的冬季备用性能最低。哈里斯县温度设定点的差异对应于冬季备用性能的40％范围，夏季五角杆的范围为20％。冬季备份根据浸润率而变化约20％，而夏季的性能因中央空调系统的效率而近15％。经济计算表明，客户对PVESS的弹性价值必须很高，以激励采用这些系统。
Nor Kamariah Noordin 的简历
2017 Mohammed Aliyu Gadam LTE 中的无线电资源管理 RM 优化 - 使用网络辅助 IRC 技术的高级异构网络 2017 Shahideh Kiehbadroudinezhad 天文学应用的阵列天线定位 2016 Muayad Khalil Murtadha 基于 MIH 启用代理 MiPv6 改进 LTE/WLAN 异构网络的移动性管理 2016 Mahmoud Sammi 用于无线自组织网络的节能跨层协作 MAC 协议 2016 Samer Adnan Ali Bani Awad 6LoWPAN 网络中 iPv6 的报头压缩方案 2015 Mustaffa Ismail LTE-A 用于系统优化的自感知切换 2012 Ferhad Mesrinejad 6LowPAN 适配层节能机制 2012 Amjad Najim 用于 MIMO 检测的改进 K 算法2011 Yaseen Hassan Tahir 使用叠加编码和不平等错误保护提高高数据速率实时无线传输系统的性能 2011 Bashar Jabbar Hamzah 使用改进的移动流控制传输协议在 3G UMTS 和无线 LAN 之间实现无缝垂直切换 主要指导老师 - 正在攻读博士学位 2020 Layth 分子通信 2019 Henry Nnamdi Umelo 增强物联网的 RFID 防碰撞协议 2018 Khaled Shalgum 时间敏感网络中关键时间流量应用的调度算法 2017 Havzhin Iranpanah MC0-NOMA 中的深度学习 2017 Zuhura Ali 5G 中具有大规模 MIMO 的 NOMA 2015 Ahmed Sallah 大规模 MIMO 的智能导频分配和导频污染缓解的新分配 成员 - 已毕业的博士 2016 Ali Alkazmi Marzook Mobile WiMAX 2016 Omar Jabbar Ibrahim 用于 UHF 射频识别的宽带天线设计 2012 Mohammad Mehdi Gilanian Sadeghi
技术报告为何本地太阳能成本更低：
1. 执行摘要 美国电力系统被认为是有史以来最大的机器之一。1 随着清洁和可再生技术的出现，电力系统正在发生广泛的变革。按平准化成本计算，可再生技术的成本低于化石热能发电，2 但其多变性为未来几十年的电力系统带来了新的独特制约和机遇。电力系统结构的变化叠加了气候受损，随着人类继续向大气排放温室气体 (GHG) 污染物，气候状况将继续恶化。3 美国电力系统是世界第二大电力系统（中国是最大的电力系统）。 2018 年，美国约 1.5 亿客户提供了超过 3,859 太瓦时 (TWh) 的电力，发电容量超过 1,190 吉瓦 (GW)，通过 476,000 英里的输电线路（69 kV 以上）、55,000 个变电站和 630 万英里的配电线（69 kV 以下）传输电力。4,5,6 截至 2019 年底，美国有 86,000 MW 的可再生能源容量等待建设，而且这个数字每年都在增长。7 2019 年，美国发电产生的二氧化碳 (CO 2 ) 排放量估计达到 16.59 亿公吨 (mmT)，约占美国能源相关二氧化碳排放量 (5,130 mmT) 的 32%。 8 本研究展示、量化和评估了分布式能源资源 (DER) 可能为电力系统提供的潜在价值，同时考虑了将其纳入复杂电网建模工具的诸多方面。本研究采用了天气信息能源系统：设计、运营和市场规划 (WIS:dom ® - P) 优化软件工具。WIS:dom ® -P 软件的详细技术文档可在线找到。9 建模软件是一个综合容量扩展和生产成本模型，允许同时进行 3 公里、5 分钟的调度和电力流以及多十年的资源选择。它包括化石发电、可变资源、存储、传输和 DER 的详细表示。它还包含政策、授权和本地化数据，以及电力系统及其组件的工程参数和约束。一些新颖的功能包括全美范围内高度精细的天气输入、气候变化引起的能源基础设施变化、土地使用和选址限制、动态输电线路额定值、电气化和新型燃料内生生产以及详细的存储调度算法。配电网是大多数客户与整个电力系统连接的地方。然而，传统的建模工具几乎完全忽略了它的存在。许多
执行总结为什么当地太阳能付出的费用较低：
1。执行总结美国（美国）被认为是有史以来最大的机器之一。1随着清洁和可再生技术的出现，正在发生广泛的进化。可再生技术的成本低于水平成本基础，而2个，但它们的可变性为未来几十年的电力系统创造了新的和独特的限制和机会。叠加在电力系统的变化结构上是一种受损的气候，随着人类继续将温室气体（GHG）污染施加到大气中，它将继续恶化。3美国电力系统是世界第二大（中国最大）。2018年，它为大约1.5亿客户提供了超过3,859吨（TWH）以上的电力（TWH），从1,190多种吉瓦（GW）的发电能力（GW）的发电产能，通过476,000英里的传输线（超过69 kV）（超过69 kV），55,000次，55,000个变种和63亿个分布线（69 kV）（69 kV）。4,5,6到2019年底，有86,000兆瓦的可再生能力等待着美国，每年的数字继续增长。 7美国发电的二氧化碳（CO 2）排放量估计达到了2019年的16.59亿吨（MMT），约占美国能源相关的CO 2排放量的32％（5,130 MMT）。 天气信息系统：用于设计，运营和市场规划（WIS：DOM® -P）优化软件工具用于本研究。 许多4,5,6到2019年底，有86,000兆瓦的可再生能力等待着美国，每年的数字继续增长。7美国发电的二氧化碳（CO 2）排放量估计达到了2019年的16.59亿吨（MMT），约占美国能源相关的CO 2排放量的32％（5,130 MMT）。天气信息系统：用于设计，运营和市场规划（WIS：DOM® -P）优化软件工具用于本研究。许多8本研究表明，量化和评估分布的能源资源（DER）可以向电力系统提供的潜在价值，同时考虑了它们包含在复杂的网格建模工具中的许多方面。可以在线找到WIS：DOM® -P软件的详细技术文档。9建模软件是一个组合的容量扩展和生产成本模型，可同时进行3千公里，5分钟的调度和功率流以及多年的资源选择。它包括化石生成，可变资源，存储，传输和DER的详细表示。它还包含策略，授权和本地数据，以及电力系统及其组件的工程参数和约束。一些新型的特征包括整个美国的高度粒状天气输入，气候变化引起的能源基础设施的变化，土地使用和地点限制，动态传输线等级，电气化和新型燃料生产以及详细的存储调度调度调度算法。分销网格是大多数客户与整个电力系统联系的地方。但是，传统的建模工具几乎完全忽略了其存在。
解释云和量子计算
量子计算是计算机技术的一个分支，它使用量子理论的原理来处理信息。与传统的二进制计算机不同，后者使用的比特只能是 1 或 0，而量子计算机使用的量子比特可以同时存在于多个状态。这种称为叠加的特性允许进行更复杂的计算，并成倍增加处理能力。云计算是一种通过互联网提供数据存储、服务器、网络和数据库等服务的模型。量子云计算结合了这两种技术，使人们无需拥有一台量子计算机就可以访问强大的量子计算机。IBM 是目前唯一一家提供云量子计算设施的公司，提供免费使用的 5 量子比特机器。云计算和量子计算之间的关系是协同作用。用户无需拥有量子计算机，就可以利用基于云的量子处理来完成复杂的任务，例如解码化合物、优化供应链和管理财务风险。此外，云量子计算通过处理更复杂的数字来实现更安全的加密方法。云量子计算的应用包括教育，它可以用来向学生传授量子计算概念。借助云量子计算机，量子物理教育将变得更加容易。学生无需物理设备即可学习和进行实验。该领域具有巨大的发展潜力，研究人员可以利用云量子计算机来测试理论和开展研究。马丁·雷诺兹 (Martin Reynolds) 表示，由于特定的房间条件和需要新的编程技能，实施基于云的量子计算具有挑战性。IT 团队必须开发专业知识来微调算法和硬件。尽管面临挑战，但云提供商将成为首批提供量子即服务的提供商之一，为开发人员提供访问量子处理的方法。如果实际问题能够得到解决，量子云计算可能会产生与人工智能类似的深远影响。量子力学支持开发创新应用程序，包括量子算法的实施和测试。研究人员可以利用基于云的资源进行实验、测试理论和比较架构。此外，基于云的平台有助于创建向人们介绍量子概念的游戏。在数字化转型领域，可以使用基于云的量子资源处理和预测数 TB 的大数据。 qBraid Lab、Quandela Cloud、Xanadu Quantum Cloud、Rigetti Computing 的 Forest、Microsoft 的 LIQUi| 和 IBM Q Experience 等基于云的平台提供对各种量子设备和模拟器的访问。这些平台提供编程语言、开发框架和示例算法的工具。一些值得注意的基于云的量子资源包括：* qBraid Lab：一个提供软件工具和访问 IBM、Amazon Braket、Xanadu、OQC、QuEra、Rigetti 和 IonQ 量子硬件的平台。 * Quandela Cloud：第一台可通过 Perceval 脚本语言访问的欧洲光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：一个基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：一个用于量子计算的工具套件，具有编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：一个用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个 transmon 量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q 网络提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两款硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特传输处理器）和 QX（荷兰国家超级计算机 Cartesius 上的量子模拟器后端，最多可模拟 31 个量子比特）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的协作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。欧洲首款可通过 Perceval 脚本语言访问的光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：量子计算工具套件，包含编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：量子计算软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供量子硬件和 HPC 模拟器访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。 Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。欧洲首款可通过 Perceval 脚本语言访问的光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：量子计算工具套件，包含编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：量子计算软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供量子硬件和 HPC 模拟器访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。 Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。和示例算法。 * 微软的 LIQUi|：一种用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。Qutech 是欧洲第一个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，它们托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。和示例算法。 * 微软的 LIQUi|：一种用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。Qutech 是欧洲第一个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，它们托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。这些平台为用户提供了一系列工具和资源，用于探索和开发量子算法和应用。文章还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，凸显了人们对该领域日益增长的兴趣。这些平台为用户提供了一系列工具和资源，用于探索和开发量子算法和应用。文章还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，凸显了人们对该领域日益增长的兴趣。
博士后经历指导(60+)
（联合导师：Siva Shankar S 教授，印度特伦甘纳邦 CSE- AI 系和 MLKG Reddy 工程技术学院副教授；Prasun Chakrabarti 教授，印度拉贾斯坦邦乌代布尔 Sir Padampat Singhania 大学研究与出版局局长兼院长（国际事务））K Gurnadha Gupta 博士：使用数据分析实现基于深度学习的云安全优化技术。J Seetha 博士：使用数据分析和人工智能预测传染病。Vishal Goyal 博士：基于人工智能的大数据分析，用于智慧城市应用中的智能系统。Kamal Sharma 博士：针对基于可再生能源的智能电网的优化深度学习加密数据分析框架。S Sajithra Varun 博士：人工智能在癌症检测和诊断中的作用。S Sreenath Kashyap 博士：基于人工蚁狮优化的随机森林，用于准确检测植物疾病。 J. Somasekar 博士：基于协同过滤的推荐系统的机器学习技术。Muralidhar K 博士：通过智能选择移动云提高 MANET 中移动节点的计算能力。B. Umamaheswararao 博士：在信息物理系统中使用机器学习进行大数据分析。Sivanagireddy Kalli 博士：一种基于优化的机器学习框架，用于使用 CT 和 X 射线图像自动检测 COVID-19。V Daya Sagar Ketaraju 博士：用于检测脑肿瘤的深度学习和医学图像分析方法。Radhika R 博士：使用 RNN 的农作物产量预测模型，用于农业的可持续发展。D. Nagaraju 博士：使用医疗保健数据进行人类活动识别的深度学习模型。T. Sunil Kumar Reddy 博士：用于物联网资源管理的自适应调度算法。R. Raja Kumar 博士：使用深度学习策略研究、调查、风险分析、预测和开发糖尿病视网膜病变的框架。 M Purushotham Reddy 博士：使用深度学习技术进行银屑病皮肤图像分析。联合导师：Pravin Ramdas Kshirsagar 教授，数据科学系主任，Tulsiramji Gaikwad Patil 工程技术学院，印度马哈拉施特拉邦那格浦尔；Prasun Chakrabarti 教授。K Vijayan 博士：一种优化的基于机器学习的路由协议，用于支持物联网的无线传感器网络。（已完成，2024 年 7 月 12 日）Subba Rao Polamuri 博士：探索深度学习和 GAN 模型以利用股票价格预测。Amrit Ghosh 博士：移动 IPv6 调查。Ankit Kumar 博士：通过使用 AR、VR、触觉和 3D 模拟增强学习，彻底改变医学教育。Venkat P. Patil 博士：用于医疗保健应用的基于混合人工智能的技术。 Shrikant V. Sonekar 博士：设计和开发一种使用人工智能在临时无线网络中检测入侵的算法方法。Vaishnaw Gorakhnath Kale 博士：使用人工智能进行癌症分析和诊断。