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对称性和量子查询到通信模拟
Buhrman，Cleve和Wigderson（stoc'98）表明，对于每个布尔函数f：{ - 1，1，1，1，1，1，1，1} n→{ - 1，1，1，1}和g∈{and 2，xor 2}，有界的 - error-error-error量量子通信的量子f for f o（q q q o q o q o（q q（q f）q q o q q o q q for n q o（q q q o q o q o q（q） f的复杂性。这是通过使用一轮O（log n）量子的通信来实现每个查询的Alice来实现F的最佳量子查询算法。这与经典环境形成鲜明对比，在经典环境中，很容易显示R CC（f o g）≤2r（f），其中r cc和r分别表示有界的 - 误差通信和查询复杂性。Chakraborty等。 （CCC'20）表现出一个总功能，需要BCW模拟中的log n开销。 这确定了一个令人惊讶的事实，即在某些情况下，量子减少本质上比经典降低更昂贵。 我们以多种方式改善了它们的结果。Chakraborty等。（CCC'20）表现出一个总功能，需要BCW模拟中的log n开销。这确定了一个令人惊讶的事实，即在某些情况下，量子减少本质上比经典降低更昂贵。我们以多种方式改善了它们的结果。
量子干涉仪作为量子计算机
Richard Feynman [1]在他的演讲中，在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中，观察到，以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。 他指出，与自然进化相比，量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓，因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。 但是，Feynman并没有将这一事实视为障碍，而是将其视为机会。 他认为，如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么，那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。 的确，所有量子多部分干涉仪都是量子组合，并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。 这种方法导致了量子算法的统一图，并已由Cleve等人详细讨论。 [2]。 让我们从量子间间的教科书示例开始，即双缝实验，在更现代的版本中，它可以按照手机干涉法进行改写（见图，请参见图。 1）。Richard Feynman [1]在他的演讲中，在1981年在MIT上举行的计算物理学的第一次讲话中，观察到，以有效的方式对经典概率计算机进行模拟的一般量子进化似乎是不可能的。他指出，与自然进化相比，量子进化的任何经典模拟似乎都涉及时间放缓，因为以经典术语描述不断发展的量子状态所需的信息量会呈指数呈指数增长。但是，Feynman并没有将这一事实视为障碍，而是将其视为机会。他认为，如果它需要太多的计算才能确定复杂的多粒子间间实验中会发生什么，那么建立这样的实验并测量结果的行为就是进行复杂的计算。的确，所有量子多部分干涉仪都是量子组合，并且一些有趣的计算问题可能基于估计这些干扰器中的内相移。这种方法导致了量子算法的统一图，并已由Cleve等人详细讨论。[2]。让我们从量子间间的教科书示例开始，即双缝实验，在更现代的版本中，它可以按照手机干涉法进行改写（见图1）。
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0 s1 l~ !rvad:lu~~ ~t~ 0 ~~(~lt .5 1u fn~~~~ 8 lin~ l ~esc~~yp5&t"lu:!cXJ: tlon 费率：美国。。美国领土，加拿大 - 一年 5.00 美元，两年 9.00 美元。其他国家 - 一年 6.00 美元，两年 11 美元。00.地址费用：提前六周通知。发送新旧地址和广告：。ssAh~~~~~;{~~ 0°/~ c·E~ s 5i·s ~e~~11\?w~~~rtJ1v~~.'r;:p~~~ere9s 5 ~t。0 ~,;f?0 ger:~~-· O~ i~e~ "f3 ~~s J!okc~i~~~ : Detro it 26, Mi ch.电话 WOodwa rd 3·8245。纽约办事处，770 Lexi ngton Ave., New Yofk 22 。电话广场 1-5260。Chica,go Offict) , 360 North Mich ig伊利诺伊州芝加哥市东 6 街 1405 号，602 室。俄亥俄州克利夫兰市东 6 街 1405 号，602 室。电话 MAin 1-1139。圣路易斯办事处，圣路易斯 915 号，939 室。密西西比州路易斯 1 号。电话 GAr field 1 ·5153。加利福尼亚州旧金山市蒙哥马利街 155 号，210 室。电话 EXbrook 7-5367。
MYTILINEOS 承担新型 OCGT 的开发
希腊雅典——2023 年 10 月 5 日——MYTILINEOS Energy & Metals (RIC: MYTr.AT、Bloomberg: MYTIL.GA、ADR: MYTHY US) (MYTILINEOS) 宣布与 Quinbrook Infrastructure Partners 签署一份英国 373MW 太阳能园区的 EPC 合同，Quinbrook Infrastructure Partners 是一家专注于美国、英国和澳大利亚低碳和可再生能源基础设施投资和运营资产管理的专业投资管理公司。具体来说，该项目是克利夫希尔太阳能园区，它是目前英国最大的获准太阳能项目。它位于肯特郡地区，预计将于 2025 年初完工。MYTILINEOS 的合同价值为 114,092,640.11 英镑。 MYTILINEOS 将负责该太阳能园区的工程、采购和建设 (EPC)，该园区每年将生产 373.922 GWh 的可再生电力，足以满足超过 100,000 户英国家庭的需求，减少超过 164,450 的二氧化碳排放量。该项目还将配备电池存储系统。MYTILINEOS 已在英国成为顶级能源承包商，已建造和调试超过 439 MW 的太阳能项目，拥有庞大的 732 MW/1.18 GWh 电池储能系统 (BESS) 产品组合，支持提高可再生能源在能源结构中的渗透率和优化其运行。 MYTILINEOS 在英国建设 BESS 项目后，该公司最近为长期业务合作伙伴 Lightsource BP 签署了位于诺丁汉郡的 Tiln BESS 的 EPC 合同，该项目的容量为 25MW，配备 50MWh 锂电池，预计将于 2024 年 1 月完工。此外，随着公司巩固其在英国和爱尔兰的地位，它旨在支持两国实现脱碳目标。因此，该公司已经开发并正在建设 356MW 太阳能项目，同时继续寻求进一步开发 RES 项目。
分布式量子门的通用协议
实践中，需要大规模量子计算机来以更高的速度解决复杂问题，但在实现上存在一些问题，如量子退相干。其原因是量子比特与环境相互作用，从而对误差更敏感[10-12]。解决上述问题的一个合理方法是使用分布式量子计算机减少处理信息时使用的量子比特数量。分布式量子计算机可以由两个或多个具有较少量子比特的低容量量子计算机构建，类似于用于解决单个问题的量子系统网络中的分布式节点或子系统[13,14]。在这种结构中，需要量子（经典）通信协议来在单独的节点之间进行通信。分布式量子计算最早由 Grover [15]、Cleve 和 Buhrman [16] 以及 Cirac 等人 [17] 提出。随后，Ying和Feng [11]定义了一种描述分布式量子电路的代数语言。之后，Van Meter等[18]提出了分布式量子电路中的VBE进位波加法器结构。与此同时，该领域的一些工作集中在通信部分。2001年，Yepez [19]提出了两种类型的量子计算机。在第I类量子计算机中，量子通信用于互连分布式量子计算机的子系统。在II类量子计算机中，使用经典通信代替量子通信来互连分布式量子计算机的子系统或节点。在量子通信中，在网络节点之间传输量子比特的著名方法之一是量子隐形传态（QT）[20–23]。在隐形传态中，量子比特在两个用户或节点之间传输，而无需物理移动它们。然后，在量子比特上本地执行计算；这种方法也称为远程数据。还有一些工作侧重于优化分布式量子电路的通信成本。假设量子比特隐形传态是一种昂贵的资源，这类工作试图减少这种远程数据 [ 24 – 26 ]。在 [24 ] 中，作者考虑了具有公共控制或目标量子比特的连续 CNOT 门。他们表明，这样的结构只需一次隐形传态即可执行两个门。在 [25 ] 和 [26 ] 中，这个想法得到了扩展，并提出了一些算法来减少所需的隐形传态次数。考虑了所有可能导致通信减少的配置。[27 – 29 ] 还分别考虑了使用启发式方法、动态规划方法和进化算法来优化隐形传态次数。另一种方法称为远程门，当节点相距甚远时，它使用量子纠缠直接远程执行门。远程门方法的挑战之一是在位于分布式量子计算机不同节点的量子比特之间建立 n 量子比特控制量子门的最佳实现。根据所考虑的库（如 NCV、NCT、Clifford + T 等），可以使用不同的控制门来合成量子电路的变换矩阵。众所周知的可逆量子门之一是 Toffoli 门。Toffoli 门与 Hadamard 门一起构成了量子计算的通用集。此外，具有两个以上控制量子比特的多控制 Toffoli 门在量子计算中得到广泛应用。因此，实现在网络的不同节点之间应用 n 量子比特远程 Toffoli 门（受控非门）的协议至关重要。
COVID‐19 与人工智能
5. Han SS, Park GH, Lim W 等人。深度神经网络在甲癣诊断方面表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS ONE。2018；13：e0191493。6. Seite S、Khammari A、Benzaquen M、Moyal D、Dreno B。一种用于从智能手机照片中对痤疮进行分级的人工智能算法的开发及其准确性。Exp Dermatol。2019；28：1252-1257。doi：10.1111/exd.14022 7. Min S、Kong HJ、Yoon C、Kim HC、Suh DH。使用数字图像处理开发和评估自动痤疮病变检测程序。皮肤研究技术。 2013；19：e423-e432。doi:10.1111/j.1600-0846.2012.00660.x 8. Gustafson E、Pacheco J、Wehbe F、Silverberg J、Thompson W。一种从电子健康记录中识别成人特应性皮炎的机器学习算法。IEEE Int Conf Healthc Inform。2017；83-90。doi:10.1109/ICHI.2017.31 9. De Guzman LCD、Maglaque RPC、Torres VMB、Zapido SPA、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多层次人工神经网络的设计和评估。2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议（AIMS）。2015：42-7。 10. Guimarães P、Batista A、Zieger M、Kaatz M、Koenig K。多光子断层扫描中的人工智能：特应性皮炎诊断。Sci Rep。2020；10：7968。11. Wu H、Yin H、Chen H 等人。一种基于深度学习的图像自动诊断炎症性皮肤病的方法。Ann Transl Med。2020；8(9)：581。doi:10.21037/atm.2020.04.39 12. Meskó B、Hetényi G、Győrffy Z。人工智能能否解决医疗保健领域的人力资源危机？BMC Health Serv Res。2018；18：545。 doi:10.1186/s12913-018-3359-4 13. Bullock, J.、Luccioni, A.、Pham, KH、Lam, CSN、Luengo-Oroz, M. (2020)。绘制人工智能应对 COVID-19 应用前景图。ArXiv。2020 年。https://arxiv.org/abs/2003.11336v1 14. Hollister M。人工智能可以帮助应对 COVID-19 危机 - 但正确的人力投入是关键。世界经济论坛，3 月 30 日。Taulli, T. (2020)。正在抗击 COVID-19 大流行的 AI（人工智能）公司。福布斯，2020 年 3 月 28 日。 15. Genovese G、Moltrasio C、Berti E、Marzano AV。与 COVID-19 相关的皮肤表现：当前知识和未来展望。皮肤病学。2021；237:1-12。16. Freeman EE、McMahon DE、Fitzgerald ME 等人。美国皮肤病学会 COVID-19 登记处：COVID-19 时代的众包皮肤病学。美国皮肤病学杂志。2020；83(2):509-510。17. van Damme C、Berlingin E、Saussez S、Accaputo O。急性荨麻疹和发热是 COVID-19 感染的首发表现。欧洲皮肤病学杂志。2020；34(7):e300-e301。18. Galván Casas C、Català A、Carretero Hernández G 等人。 COVID-19 皮肤表现的分类：西班牙一项涉及 375 例病例的快速前瞻性全国性共识研究。Br J Dermatol。2020；183(1):71-77。19. Freeman EE、McMahon DE、Lipoff JB 等人。与 COVID-19 相关的冻疮样皮肤病变：来自 8 个国家的 318 名患者的病例系列。J Am Acad Dermatol。2020；83(2):486-492。20. Young S、Fernandez AP。COVID-19 的皮肤表现。Cleve Clin J Med。2020。doi:10.3949/ccjm.87a.ccc031。提前在线发表。21. Mathur J、Chouhan V、Pangti R、Kumar S、Gupta S。用于识别 COVID-19 皮肤表现的卷积神经网络架构。皮肤病学治疗。2021；34(2):e14902。doi:10.1111/dth.14902 22. Christopher JJ、Nehemiah HK、Arputharaj K、Moses GL。用于诊断荨麻疹的计算机辅助医疗决策系统。MDM 政策实践。2016；1(1):2381468316677752。doi:10.1177/2381468316677752