XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误率
量子程序测试和调试套件
量子技术发展迅速，量子计算、传感、加密和通信领域取得了重大进展。量子技术正在从实验原型过渡到更实用但仍有限的应用。这些进步为优化、化学模拟和加密等特定任务提供了前所未有的计算能力，但也受到错误率、量子比特相干时间和可扩展性等挑战的阻碍。物理学家和工程师正在解决所有这些问题。一个受到关注太少的领域是新兴的量子软件工程领域。
补充材料抗议
插入中包含的插补方法均已先前已开发，测试和广泛使用（Chilimoniuk等人。2024; Hastie等。2000; Pantanowitz和Marwala，2009年； Stekhoven等。2011; Troyanskaya等。2001; van Buuren等。 1999; van Buuren等。 2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler，2017年）。 如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。2001; van Buuren等。1999; van Buuren等。 2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler，2017年）。 如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。1999; van Buuren等。2006; van Buuren等。 2011; Wright和Ziegler，2017年）。 如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。 通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。 确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。 优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。2006; van Buuren等。2011; Wright和Ziegler，2017年）。如果在分析中选择了优化，则植入确定不同方法的插补错误率，并向用户建议数据集的最佳性能插补方法。通过在所有方法和超参数范围内的网格搜索中，对给定数据集的插补的最佳方法进行。确定了三种不同类型的丢失的误差级：完全随机丢失（MCAR），而不是随机丢失（MNAR），而在随机（MAR）中丢失。优化搜索中使用的超参数值在补充表1中显示。
用于定位的公共通道中的多代币流通......
借助无人机技术的小型化和成本降低，可以实现由多架小型无人机组成的系统，而不是仅使用一架大型无人机。虽然多无人机系统在许多应用领域可以更高效地运行，但它也存在一些局限性。通信是这些系统最重要的限制之一，而飞行自组织网络（FANET）是在没有预装基础设施的情况下有效的解决方案。在 FANET 中，无人机需要知道彼此的位置信息以确保无碰撞协调。因此，无人机之间共享位置信息在 FANET 中发挥着重要作用。基于令牌的方法是用于位置信息共享的重要方法之一。在这种方法中，包含无人机坐标的令牌在无人机之间流通。因此，无人机通过流通的令牌知道彼此的位置。然而，尤其是在无人机群中，令牌的流通需要更长的时间，并且可能导致更高的错误率。使用多个令牌可以减少多无人机系统中的平均流通时间和位置信息错误率。在现有的多令牌研究中，假设每个令牌使用单独的通信通道来解决令牌碰撞问题。本文提出了一种新的基于多令牌的多无人机系统位置信息共享系统。在这个系统中，虽然只有一个公共通道用于令牌流通，但另一个通道用于控制数据包，以最大限度地减少令牌碰撞
是什么限制了量子计算机的模拟？
量子计算的最终目标是执行超出任何古典计算机的计算。因此，必须非常难以经典地模拟有用的量子计算机，否则可以将经典计算机用于量子设想的应用程序。完美的量子计算机毫无疑问地很难模拟：所需的经典资源随量子数n或电路的深度D的数量成倍增长。这个困难触发了最新的实验，旨在证明量子设备可能已经执行超出经典计算范围的任务。这些实际量子计算设备受到许多破坏性和不精确来源的损失，这些来源限制了实际上可以达到其理论最大的一部分的纠缠程度。它们的特征是指数衰减的保真度f〜ð1 -ϵ nd，误差率为每次操作，对于具有数十个Qubits的电流设备，每次操作的每次操作小于1％，对于较小的设备而言较小。在这项工作中，我们通过证明可以以一台完美的量子计算机所需的一小部分成本进行模拟，从而为真实量子计算机的计算功能提供新的见解。我们的算法使用矩阵乘积状态来压缩量子波函数的表示，该矩阵产品状态能够非常准确地捕获低至中度纠缠的状态。此压缩引入了有限的错误率ϵ，因此算法紧密模仿了实际量子计算设备的行为。我们的算法的计算时间仅与N和D形成鲜明对比的N和D与精确的模拟算法形成鲜明的呈线性增加。我们使用在一维晶格中连接的Qubit的随机电路进行了模拟来说明我们的算法。我们发现，计算功率中的多项式成本可以降低至最小误差ϵ∞。以下低于ϵ∞需要计算资源，以指数增加ϵ∞ = ϵ。对于二维阵列N¼54QUAT和具有控制Z门的电路，可以在几个小时内在笔记本电脑上获得比最先进设备的错误率。对于更复杂的门（例如交换门），然后进行受控旋转，对于类似的计算时间，错误率增加了因子3。我们的结果表明，尽管量子设备达到了高忠诚度，但实际上仅利用了希尔伯特空间的系统的一小部分ð〜10-8Þ。
量子扑克——一款适用于 NISQ 设备上错误缓解技术的量子计算机游戏
摘要 量子计算机即将实现商业化。它们代表了计算领域的范式转变，学习难度很高。创建游戏是帮助初学者轻松过渡的一种方式。我们展示了一款类似于德州扑克的游戏，旨在将其作为一种引人入胜的教学工具来学习量子计算的基本规则。量子态、量子操作和测量的概念可以通过游戏的方式学习。与经典变体的不同之处在于，公共牌被“随机”初始化的量子寄存器取代，每个玩家的牌被从一组可用门中随机抽取的量子门取代。每个玩家都可以用他们的牌创建一个量子电路，目的是最大化计算基础中测量的 1 的数量。采用了叠加、纠缠和量子门的基本概念。我们使用 Qiskit（Aleksandrowicz 等人，2019 年，《量子计算的开源框架》）提供了概念验证实现。对使用模拟器和 IBM 机器创建的电路的结果进行了比较，结果表明当代量子计算机的错误率仍然很高。为了使嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机取得成功，即使对于简单的电路，也需要改进错误率和错误缓解技术。我们表明，量子错误缓解 (QEM) 技术可用于提高真实量子设备上可观测量的期望值。
采用瞻博网络 Apstra、NVIDIA GPU 和 WEKA 存储的 AI 数据中心网络 - 瞻博网络验证设计 (JVD)
• 性能监控和错误分析：遥测系统跟踪与 AI 模型相关的关键性能指标，例如准确度、精确度、召回率和计算资源利用率（例如 CPU、GPU 使用率），这些指标对于评估训练和推理作业期间的模型有效性至关重要。这些系统还可以深入了解训练和推理操作期间的错误率和故障模式，并帮助识别可能影响 AI 性能的问题，例如模型漂移、数据质量问题或算法错误。这些系统的示例包括 Juniper Apstra 仪表板、TIG Stack 和 Elasticsearch。
无酶复制核酸序列的动力学误差过滤机制
准确复制核酸序列对于自我复制系统至关重要。现代细胞利用能够进行动力学校对的复杂酶，将错误率降低至 10-9。相比之下，探索无酶复制 RNA 和 DNA 作为潜在前生命复制过程的实验发现错误率约为 10%。鉴于这种低内在复制保真度，分子进化自发出现的合理情景需要一种提高准确性的机制。在这里，我们研究了一种“动力学错误过滤”场景，它大大提高了产生精确核酸序列副本的可能性。该机制利用了以下观察结果：DNA 和 RNA 模板定向聚合中的初始错误可能会引发一系列连续错误并显著阻碍下游延伸。我们将这些特性纳入具有实验估计参数的数学模型中，并利用该模型探索在多大程度上可以通过动力学区分准确和错误的聚合产物。虽然限制聚合的时间窗口可以防止错误链的完成，从而产生一个全长产品池，其中的准确性更高，但这是以产量降低为代价的。我们表明，这种保真度-产量权衡可以通过在周期性变化的环境中反复复制来规避，例如在热液系统附近自然发生的温度循环。这种设置可以在其生命周期内产生长达 50 个碱基的序列的精确副本，从而促进具有催化活性的寡核苷酸的出现和维持。
利用捕获电子进行量子计算的可行性研究
正在进行的构建量子计算机的努力基于各种物理实现。最成熟的实现之一是基于保罗阱中的捕获离子，其中量子位被编码在离子价电子的内部状态中，并使用自旋相关力进行纠缠，将离子的内部状态与其集体运动耦合 [1]。捕获离子的优势在于它们表现出超过 10 分钟的相干时间 [2-4] 和灵活的连接 [5,6]。此外，单量子位门的每个门错误率已低至 10 − 6 [7,8]，多量子位门的每个门错误率低至 10 − 3 [9-11]。然而，与超导量子位（约 10 纳秒）相比，离子之间的多量子位操作通常相对较慢（约 10 μ s）。此外，冷却、制备、读出和控制数千个捕获离子量子比特所需的光学技术仍处于起步阶段 [ 12 – 14 ]。在这里，我们对基于捕获电子的量子计算进行了可行性研究。电子对量子计算很有吸引力，因为它们非常轻，是一个天然的两级自旋系统（量子比特），具有足够大的磁矩，可以用成熟的微波技术和热库来操纵，从而无需量子比特控制光学器件。相对于捕获离子，质量减少了四个数量级，增加了捕获势中粒子的运动频率，从而提高了多量子比特操作和传输的速度。此外，电子的两级自旋结构消除了传统原子和固态的某些复杂性