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量子囚禁离子量子计算
▪ Palmero, M.、Bowler, R.、Gaebler, JP、Leibfried, D. 和 Muga, JG，《保罗阱内混合物种离子链的快速传输》。Phys. Rev. A 90, 053408 (2014)。
计算数学-Mubsep
该课程旨在为编程的主要计算方法提供数学基础。这些包括线性系统数值解决方案的技术和方法以及解决约束和不受约束的优化问题的方法。这需要了解命题和谓词逻辑技术，集合，功能和关系以及优化算法之间的连接。该课程着重于介绍主要的算法方法和基本的数学概念，并关注使用MATLAB和/或八度的实现方面。课程目标：
数学和计算机科学学士学位...
项目成果 (PO) PO1 数学知识：将数学、科学、工程基础知识以及计算机科学和工程知识应用于解决复杂的工程问题 PO2 问题分析：使用数学、自然科学和工程科学的第一原理，识别、制定、研究文献和分析复杂的工程问题，得出有根据的结论 PO3 解决方案的设计/开发：设计复杂计算机科学和工程问题的解决方案，并设计满足特定需求的系统组件或流程，同时适当考虑公共健康和安全以及文化、社会和环境因素 PO4 对复杂问题进行调查：使用基于研究的知识和研究方法，包括实验设计、数据分析和解释以及信息综合以提供有效的结论 PO5 现代工具的使用：创建、选择和应用适当的技术、资源和现代工程和 IT 工具，包括对复杂计算机科学和工程活动的预测和建模，同时了解其局限性 PO6 工程师与社会：应用基于背景知识的推理来评估社会、健康、安全、法律和文化问题及其后果与专业工程实践相关的职责 PO7 环境与可持续性：了解专业工程解决方案在社会和环境背景下的影响，并展示可持续发展的知识和需求 PO8 道德：运用道德原则并遵守工程实践的职业道德、责任和规范。 PO9 个人和团队合作：作为个人以及在不同团体和多学科环境中的成员或领导者有效地发挥作用 PO10 沟通：就复杂的工程活动进行有效沟通
量子计算：从理论迅速移动到现实
花旗是世界上最大的金融机构之一，在所有主要成立和新兴市场中运营。在这些世界市场上，我们的员工进行了持续的多学科对话 - 访问信息，分析数据，开发见解和提出建议。作为我们的主要思想领导能力，Citi GP旨在帮助我们的读者应对全球经济最苛刻的挑战，并在快速变化和相互联系的世界中预期未来的主题和趋势。Citi GPS访问我们全球对话的最佳要素，并收获了我们公司各种高级专业人士的思想领导。这不是研究报告，也不构成有关投资或征求购买或出售任何金融工具的建议。有关花旗GPS的更多信息，请访问我们的网站www.citi.com/citigps。
量子计算：从理论快速走向现实
花旗是全球最大的金融机构之一，业务遍及所有主要的成熟市场和新兴市场。在这些全球市场中，我们的员工持续开展跨学科对话——获取信息、分析数据、形成见解并提出建议。作为我们首屈一指的思想领导力产品，Citi GPS 旨在帮助我们的读者应对全球经济面临的最严峻挑战，并预测快速变化和相互联系的世界中的未来主题和趋势。Citi GPS 吸收了我们全球对话中的最佳元素，并吸收了我们公司众多高级专业人士的思想领导力。这不是一份研究报告，也不构成投资建议或购买或出售任何金融工具的邀请。有关 Citi GPS 的更多信息，请访问我们的网站 www.citi.com/citigps。
使用量子计算校正误差
新德里，印度摘要 - 量子误差校正（QEC）是保护量子信息免受反矫正和错误的重要技术。这涉及算法和技术的设计和实施，以最大程度地降低错误率并提高量子电路的稳定性。QEC中的关键参数之一是错误纠正代码的距离，该代码确定了可以纠正的错误数量。另一个重要参数是误差概率，它量化了量子系统中发生错误的可能性。在这种情况下，仿真扫描的目标像代码中执行的模拟是为了研究QEC代码的性能，以确定距离和错误概率的不同值，并优化代码以最大程度的准确性。通过改变这些参数并观察代码的性能，研究人员可以深入了解如何设计更好的代码并提高量子计算系统的可靠性。我们还讨论了量子计算需要解决的挑战，以实现其在解决实际错误纠正问题方面的潜力。
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介
HDFC 银行的人工智能计算
银行业和金融业最近表现出对使用新技术的极大热情。随着人工智能、机器学习、区块链和机器人等创新技术的出现，印度银行业正准备迎接深度转型。客户满意度的提高是机器人流程自动化能够自动执行以前需要人工干预的日常任务的直接结果。能够灵活应对不断变化的市场条件并实施新颖技术解决方案的企业具有竞争优势。他们不会坐等被颠覆；相反，他们正在努力开发和应用尖端创新。人们对如何使用先进技术来提高生产力和可及性的兴趣日益浓厚。银行业和金融业最近表现出对使用新技术的极大热情。客户服务的增强和尖端技术的广泛使用正在获得青睐。人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、区块链和机器人技术都将彻底改变印度乃至整个国家的银行业。因此，让我们来看看新兴技术对 BFSI 行业的影响：简介
