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野火相关的滑坡紧急响应小组的撤退火灾报告
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一种用于高效且有效的 Transformer 微调的量子退火实例选择方法
近年来，深度学习方法因其解决复杂任务的能力而变得无处不在。然而，这些模型需要庞大的数据集才能进行适当的训练和良好的泛化。这意味着需要很长的训练和微调时间，对于最复杂的模型和大型数据集，甚至需要几天的时间。在这项工作中，我们提出了一种新颖的量子实例选择 (IS) 方法，该方法可以显着减少训练数据集的大小（最多 28%），同时保持模型的有效性，从而提高（训练）速度和可扩展性。我们的解决方案具有创新性，因为它利用了一种不同的计算范式——量子退火 (QA)——一种可用于解决优化问题的特定量子计算范式。据我们所知，之前还没有尝试使用 QA 解决 IS 问题。此外，我们针对 IS 问题提出了一种新的二次无约束二元优化公式，这本身就是一项贡献。通过对多个文本分类基准进行大量实验，我们通过经验证明了我们的量子解决方案的可行性和与当前最先进的 IS 解决方案的竞争力。
QUnfold 是一种基于量子退火的 HEP 展开工具
近几十年来，尽管在研制能够解决复杂问题的大型量子计算机方面迄今为止取得的成果很少，但量子计算一直是发展最快的领域之一。迄今为止，D-Wave 是第一家也是唯一一家允许用户直接与量子计算机交互的公司，从而让任何想要解决某些问题的人都能够使用量子计算。正是从这种可能性出发，QUnfold 的想法诞生了，这是一种软件，旨在利用 D-Wave 获得的量子优势实现一种新的展开技术（粒子物理学中的标准问题）。本论文旨在测试和分析该方法与常用的传统方法相比的局限性和优势。为此，我们利用了从 t 夸克衰变中获得的数据，并对这些数据运行了各种展开算法，以便可以比较获得的结果。
Q-Seg：基于量子退火的无监督图像分割
摘要——我们提出了 Q-Seg，这是一种基于量子退火的新型无监督图像分割方法，专为现有量子硬件量身定制。我们将逐像素分割问题（吸收图像的光谱和空间信息）公式化为图形切割优化任务。我们的方法有效地利用了 D-Wave Advantage 设备的互连量子位拓扑，与现有量子方法相比具有出色的可扩展性，并且优于几种经过测试的最先进的经典方法。对合成数据集的实证评估表明，Q-Seg 的运行时性能优于最先进的经典优化器 Gurobi。该方法还在地球观测图像分割上进行了测试，这是一个具有噪声和不可靠注释的关键领域。在嘈杂的中尺度量子时代，与 Segment Anything 等先进技术相比，Q-Seg 成为现实世界应用的可靠竞争者。因此，Q-Seg 使用可用的量子硬件提供了一种有前途的解决方案，特别是在受到有限标记数据和高效计算运行时间的需求限制的情况下。
退火对 3D 打印 PLA 拉伸强度的影响...
聚乳酸 (PLA) 是 3D 打印工艺中常用的材料。在材料挤出 (MEX) 技术中，最终的 3D 打印部件具有较低的机械性能。本研究的目的是研究经过退火的 3D 打印 PLA 样品的拉伸强度。考虑的变量是退火温度和退火时间，有三个温度水平：70 ℃ 、90 ℃ 和 110 ℃ ，以及两个退火时间：60 和 90 分钟。冷却速度设定为每小时 10 C，并在炉中冷却 24 小时。结果表明，退火显著影响拉伸强度，与未退火部件相比，退火部件的拉伸强度显著提高。与未经过退火的部件的拉伸强度值相比，退火部件表现出更高的拉伸强度。弹性模量趋于下降，工件尺寸在各个方向上略有收缩。在对患有足下垂的儿童踝足矫形器（AFO）进行退火实验的结果中发现，经过退火处理的踝足矫形器样品在各个方向上均有收缩，变化相对较小。当使用退火工件时，无需补偿工件尺寸。在 110 C 温度下进行 90 分钟的退火时，可获得最高的拉伸强度。与打印样品相比，退火样品的拉伸强度平均提高了 42%。该玻璃化转变温度越高，热值越高，这将影响塑料链的排列和结晶度，并导致其物理性质发生变化。此外，研究结果表明，通过选择理想的工艺参数和后处理条件，可以大大提高热塑性材料的优化拉伸强度。
超快速退火改善了SNR和长期稳定性的长期逐线FBG阵列，该阵列刻在无固定纤维中，用于极度温度应用
摘要 - 这项研究报告了在高度多模型无芯光纤中使用飞秒激光铭文制造的4阶逐行线纤维Bragg Gragg Gragg（FBG）阵列，特别着重于实现实质性的多重功能。采用了超快速退火程序，从而使FBG传感器的边缘可见性的令人印象深刻的增强大约13 dB，这意味着显着改善了约4 dB。这种实质性的增强有助于在极端温度条件下多路复用FBG阵列的长期稳定性和性能。用于多路复用FBG阵列采用的系统制造方法可以保证阵列内每个单独的FBG的高信号效率比（SNR）。此FBG阵列旨在用于极端温度应用，以基于掺杂的光纤（包括SNR降解和温度诱导的边缘漂移）的传统FBG相关的限制。在高达1120°C的温度下进行测试证明了FBG阵列的稳定性，而不会在读数中发生波动。此外，它忍受了七个热周期，从500°C到1120°C，超过60小时，表现出出色的热稳定性。具有超快速退火方法的高度多路复用的FBG阵列对极端温度环境（例如钢制造）有希望，例如，精确且可靠的分布式温度监测必须进行。索引条款 - 超快速退火；无木纤维bragg graging;按线方法； Femto秒激光制造；高度多模波导。
针对大规模 Ising 问题的混合门和退火量子计算
量子计算应用的主要问题之一是解决实际问题所需的量子比特数量远远大于当今的量子硬件的数量。在本文中，我们引入了大系统采样近似 (LSSA) 算法，通过 N gb 量子比特基于门的量子计算机解决规模高达 N gb 2 N gb 的 Ising 问题，通过 N an 量子比特量子退火器和 N gb 量子比特基于门的量子计算机的混合计算架构解决规模高达 N an 2 N gb 的问题。通过将全系统问题划分为更小的子系统问题，LSSA 算法然后使用基于门的量子计算机或量子退火器解决子系统问题，并通过基于门的量子计算机上的变分量子特征求解器 (VQE) 优化不同子系统解与全问题哈密顿量的振幅贡献，以确定近似的基态配置。 LSSA 具有多项式时间复杂度，可以进一步扩展到更深层次的近似，计算开销随问题规模线性增长。在模拟器和真实硬件上研究了不同子系统规模、子系统数量和完整问题规模对 LSSA 性能的影响。混合门和退火量子计算架构的全新计算概念为研究大规模 Ising 问题和组合优化问题提供了广阔的可能性，使量子计算在不久的将来成为可能。
量子退火对网络安全的可能影响
量子退火是一种量子计算方法，可作为通用量子计算的替代方案。但是，密码学界目前并不认为量子退火对密码算法构成重大威胁。最近的研究表明，量子退火可用于流密码的有效密码分析。此外，尽管需要进行额外的分析，但使用量子退火进行密码分析似乎只需要相对较少的资源，这表明它具有实际适用性。这与 Grover 算法形成鲜明对比，后者需要具有相当深度的量子电路和数十亿个量子门。本文将探讨如果不认真对待量子退火的影响，潜在的网络安全风险。
两级设施选址问题的量子退火算法
摘要。本研究探讨了量子方法在解决物流领域组合优化问题方面的有效性。特别是，我们专注于两级设施选址问题，该问题已知是 NP 难问题，因此无法在多项式时间内解决。由于解决这些问题很困难，我们探索了使用 D-Wave 求解器解决量子无约束二元优化公式的量子退火技术的潜力。此外，鉴于该公式对于大型实例仍然表现不佳，我们提出了一种预处理物流网络的方法。该方法的开发目的是减小物流网络的规模，从而随着实例规模的增加而提高系统性能。我们通过执行计算实验证明了我们提出的解决方案的有效性。这些实验的目的是使用我们的预处理网络技术验证量子退火的性能。
