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先进空间实验处理器（ADSEP）
Redwire 高级空间实验处理器 (ADSEP) 是一种全自动、多用途单舱式储物柜处理设施，用于进行各种生命和物理科学研究以及小批量生产。ADSEP 设施包含三个独立的热区，每个热区可容纳一个“微型实验室”盒式磁带，以及一台控制所有三个盒式磁带处理的内部计算机。每个盒式磁带外壳设计为为每个实验提供最多 2 级遏制，从而允许进行 HRL-2 级实验。该设施与盒式磁带的内容无关。因此，可以同时在不同的盒式磁带中进行完全独立的研究。盒式磁带是“热插拔”的，使工作人员能够成功地连续运行不同的实验。
前沿国际 – 直面气候变化的困境
我们的综合论文探讨了管理者如何使用各种策略来解决可持续性问题，例如改造建筑和投资以气候为重点的创新。例如，一位管理者采用了“气候作为一个行业”的方法，目标是清洁能源、可持续材料和负排放。同样，房地产管理者一直专注于脱碳战略，特别强调通过节能设计、建筑材料和绿色技术减少二氧化碳排放。气候变化承诺可以通过私募股权或房地产等几种方式实现。我们对行业配置持怀疑态度，但坚信在多个投资组合领域需要采取更积极的方法。
借助 Dell Technologies 大规模保护虚拟机备份
透明快照既与存储无关，又可与 Dell PowerProtect Data Manager 配合使用。它能够在精细的虚拟机级别执行，并且该插件也会作为 PowerProtect Data Manager 的一部分自动部署。透明快照不需要 IT 团队购买昂贵的闪存来利用存储阵列快照来解决传统 VADP 遇到的性能挑战。透明快照还可以针对单个虚拟机进行备份，消除其他虚拟机的参与，从而避免对整个环境造成影响以保护单个虚拟机。此外，它还具有将数据直接移动到 PowerProtect 设备的功能，进一步提高了运营效率并使 SLA 更容易满足。
![arXiv:2303.10397v1 [quant-ph] 2023 年 3 月 18 日](/simg/2\235ee0aaf0aa29092ffd7c0f5dc02107bf735b71.webp)
arXiv:2303.10397v1 [quant-ph] 2023 年 3 月 18 日
摘要。在本次会议中，我们将介绍 Qibocal，这是一个基于 Qibo 框架的用于校准和表征量子处理单元 (QPU) 的开源软件包。Qibocal 专为自托管 QPU 设计，为轻松开发、部署和分发所有级别的硬件抽象的表征和校准程序奠定了基础。Qibocal 基于模块化 QPU 平台无关方法，它为超导量子比特提供了一个通用工具包，并有可能扩展到其他量子技术。在阐述对这种模块的需求之后，我们将解释程序的流程并展示 QPU 校准的实际使用示例。我们还展示了该库提供的其他功能，包括自动报告生成和实时绘图。
参考状态误差缓解：化学高精度量子计算的策略
摘要：变形和门错误严重限制了最先进的量子计算机的功能。这项工作介绍了一种量子化学的参考状态误差（REM）的策略，可以直接在当前和近期设备上实施。REM可以与现有的缓解程序一起应用，同时需要最少的后处理，并且只有一个或没有其他测量值。该方法对基础量子机械ansatz不可知，并且是为变异量子本质量器而设计的。在超导量子硬件上证明了小分子基态能量（H 2，HEH +和LIH）的计算准确性（H 2，HEH +和LIH）的两种量顺序。模拟来证明该方法的可扩展性。■简介
高精度量子计算策略...
退相干和门误差严重限制了最先进的量子计算机的能力。这项工作引入了一种量子化学参考状态误差缓解 (REM) 策略，该策略可以直接在当前和近期的设备上实现。REM 可以与现有的缓解程序一起使用，同时只需要最少的后处理，并且只需要一次或不需要额外的测量。该方法与底层量子力学假设无关，并且专为变分量子特征值求解器 (VQE) 而设计。在超导量子硬件上证明了小分子 (H 2、HeH + 和 LiH) 基态能量计算精度提高了两个数量级。深度超过 1000 个两量子比特门的噪声电路的模拟用于论证该方法的可扩展性。
颠覆是打造 20XX 年军队的关键
“如何”实现持续转型。李认为，“创新是企业战略的暂停按钮，将艰难的决策推向未来。”9 创造力将使我们能够从广度和深度上看待未来的挑战，而这些挑战在某种程度上被快速取胜的创新所蒙蔽。合作使我们能够打破僵局，更好地了解陆军在联合战斗中做出贡献的最佳利益，无论战区如何，也无论战争条件如何。合作使我们能够突破未来将面临的挑战的复杂性，而不是屈服于创造狭隘、有偏见或以作战功能为中心的解决方案。正如唐恩·斯塔里将军曾经描述的那样，合作将使我们能够从“共同的文化偏见”出发来解决复杂问题。10
USAF EGLIN AFB - 启用软件的武器潜在Sol
空军研究实验室弹药局（AFRL/RW）正在建造一个基于应用程序的创新模型和模块化软件管道，用于飞行系统，并加上强大的AI-wired驱动决策引擎，以从根本上加速飞行系统的性能更新周期。作为该开发项目的一部分，我们试图创建硬件不可知论武器以武器为中心的模块化和可再使用的应用程序，可以通过配置为各种任务和平台量身定制，避免使用硬件修改。该项目的目的是开发或利用AI的最新进展，以提供将先前操作数据与实时数据相结合的知识结合到实时数据的能力，以推动决策并迅速更新航班系统的参数/戏剧/策略，以使空气过度地提高性能。