XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAQC
Max-AI AQC（自主质量控制）
Max-AI VIS 可实时识别可回收物，是一种经济高效的方式来监控整个系统中的材料成分。它可用于验证最终产品的质量，或分析离开系统时的残留物。操作员可以通过 BHS Total Intelligence Platform 实时查看这些数据并查看趋势。操作员可以将一天、一周、一个月或任何其他时期的成分与另一个时期进行比较，以跟踪关键绩效指标 (KPI)。
迈向量子 LINPACK 基准
e O ( κ/ϵ ) 准备混合状态；经过重复相位估计，复杂度变为 e O ( κ poly log( 1 /ϵ )) 时间最优绝热量子计算 (AQC(exp)) (An- L. ，2019，1909.05500)
PHYS223 - 量子计算入门 2022 年春季
哈密顿量、基态和激发态、时间演化。量子绝热定理。介绍使用绝热演化实现量子计算的思想。量子计算的其他模型、绝热量子计算概述和与门模型的等价性。Deutch-Josza 算法的绝热版本。绝热量子计算 (AQC) 与门模型的等价性（在多项式开销内）。NP 完全问题：组合问题及其归结为 3-可满足性 (3-SAT) 问题。3-SAT 和量子退火的 AQC 算法。D-Wave 的 Leap 概述、安装、教程和使用方法。示例代码：为 2 个量子位、3 位 3-SAT 构建 QUBO。链接和小嵌入到设备的架构中。小嵌入工具。使用量子退火解决图优化问题；应用于顶点覆盖和地图着色问题。
投资项目
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一种基于点集变换估计的迭代量子方法
量子计算 (QC) 的出现提供了一种全新的计算范式，它利用量子机制的原理，有望以指数级加速特定问题的解决，同时显著减少数据存储空间等资源的消耗 [ 12 , 25 , 31 , 36 ]。直观地说，量子系统可以呈现混合状态，本质上是同时存在于几种纯状态，利用这一事实，可以同时对所有这些状态进行计算。这种效应称为量子并行性，它将量子计算机与只能执行顺序计算的经典计算机区分开来 [ 28 ]。绝热量子计算 (AQC) 是 QC 的一个子领域，它已成为一种很有前途的方法，可以在经典计算机上近似解决众所周知的组合问题，比如 NP 难题 [ 21 , 22 ]。 AQC 优化算法通常解决的问题类别之一是所谓的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，其形式为
量子退火实现单幅图像超分辨率
本文提出了一种基于量子计算的算法来解决单图像超分辨率（SISR）问题。SISR 的一个著名经典方法依赖于成熟的逐块稀疏建模。然而，该领域的现状是深度神经网络（DNN）已表现出远超传统方法的效果。不过，量子计算有望很快在机器学习问题中变得越来越突出。因此，在本文中，我们有幸对将量子计算算法应用于 SISR 这一重要的图像增强问题进行了早期探索。在量子计算的两种范式，即通用门量子计算和绝热量子计算（AQC）中，后者已成功应用于实际的计算机视觉问题，其中量子并行性已被利用来有效地解决组合优化问题。本研究展示了如何将量子 SISR 公式化为稀疏编码优化问题，该问题使用通过 D-Wave Leap 平台访问的量子退火器进行求解。所提出的基于 AQC 的算法被证明可以实现比传统模拟更快的速度，同时保持相当的 SISR 精度 1 。
AFCP 合作伙伴手册 - SAF/IE
10 USC § 2679 授予服务部长与州和地方政府签订 IGSA 以提供、接收或共享安装支持服务的权力。10 USC §2679 和 IGSA 是通过 FY13 NDAA 建立的，作为 DAF 设施与其州或地方政府之间为提供、接收或共享安装支持服务而达成的正式公私合作协议。SAF 明确支持探索 IGSA。2019 年 12 月，SAF/AQC 和 SAF/IEI 签署了一份备忘录，阐明了 IGSA 权力的性质，具体说明了这些协议的执行和管理方式，并积极鼓励承包中队在进行安装支持服务市场研究时考虑当地社区。
绝热量子计算和量子退火
在 AQC 模型中开发的几种值得注意的算法包括用于解决非结构化搜索和组合优化问题的方法。在理想情况下，这些算法的渐近复杂性分析表明，与最先进的传统方法相比，计算速度可能有所提高。然而，非理想条件的存在，包括非绝热动力学、残余热激发和物理噪声，使潜在计算性能的评估变得复杂。量子退火的互补计算启发式方法捕获了绝热条件的放松，它适用于在有限温度和开放环境中运行的物理系统。虽然量子退火 (QA) 为实际量子物理系统的行为提供了更准确的模型，但非绝热效应的可能性掩盖了与传统计算复杂性的明显区别。
空军联邦采购条例...
5301.170 同行评审 (a) DPC 同行评审。 (2) 为便于规划和执行国防部同行评审（适用的竞争和非竞争门槛见 DFARS 201.170）和 DAS(C)/ADAS(C) 的审批（见 5301.9001 政策、门槛和批准），SCO 必须确保报告工具中截至每年 3 月、6 月、9 月和 12 月 15 日的滚动预测数据为最新数据。SAF/AQC 将在每个季度末向 OUSD(A&S)/DPC 提交合并的同行评审预测。当需要国防部同行评审时，请遵循 MP5301.9001 (i)(1)(i) - DAS(C)/ADAS(C) 的业务审批批准 (a)(1)(i)(A)(2)(g) 中的程序。 (b) 组件同行评审。竞争性采购招标的授标前同行评审以及不受 DFARS 201.170(a)(1)(i) 或 (ii) 要求约束的非竞争性采购的授标前同行评审必须通过遵守子部分 5301.90 - 许可中的许可要求来完成。