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模块指南高性能计算/量子计算
本讲座的重点在于第二步，即介绍量子计算。因此，将解释量子比特、量子比特寄存器、量子门和相应的酉矩阵，从简单的门（如 Hadamard、CNOT、Pauli 等）开始，然后构建更复杂的门。此外，还介绍了张量积这一有用的数学工具，用于为多个量子比特构建量子矩阵。所有主题都附有大量练习。在第二步之后，学生可以推导出量子门的矩阵表示，并从门的输入中推导出门的输出。因此，从处于某个初始状态的少量量子比特（一个小的量子比特寄存器）开始，然后通过作用于量子比特寄存器的初始状态的量子门，学生可以根据给定的量子门导出量子比特寄存器的新状态。专业技能：在“高性能计算/量子计算的物理学”模块中，学生可以使用量子比特寄存器和量子门来开发或理解量子算法。方法论技能：学生学习了数学和物理方法（例如，用于解决薛定谔方程、用于推导量子门矩阵）以开发更复杂的量子门。社交技能：学生以团队形式合作解决练习中给出的任务。因此，学生们学习如何有效地在跨国团队中合作。个人技能：经过本次讲座，学生可以解决和理解量子物理问题，并且能够阅读和理解有关量子计算的科学文章。
计算机器与智能
模仿游戏 我打算考虑“机器能思考吗？”这个问题。首先要对“机器”和“思考”这两个术语进行定义。这些定义可以尽可能反映这些词的正常用法，但这种态度是危险的。如果要通过研究“机器”和“思考”这两个词的常用用法来发现它们的含义，就很难不得出这样的结论：要从诸如盖洛普民意调查之类的统计调查中寻找“机器能思考吗？”这个问题的含义和答案。但这是荒谬的。我不会尝试这样的定义，而是用另一个与之密切相关、用相对明确的词语表达的问题来代替这个问题。这个问题的新形式可以用我们称之为“模仿游戏”的游戏来描述。它由三个人玩，一个男人（A）、一个女人（B）和一个询问者（C），询问者可以是任何性别。询问者待在一个与其他两个人分开的房间里。对于询问者来说，游戏的目标是确定另外两个中哪一个是摘自“计算机器和智能”。Mind，第 LIX 卷，第 236 期，1950 年）。经许可转载。
肿瘤学中的人工智能和计算
Vinehealth 是一个数字健康平台，旨在改善癌症患者的生活质量和治疗效果。它结合了行为科学和人工智能，使患者能够跟踪自己的症状、管理药物并了解自己的护理。VinehealthPRO® 还可以提供代表患者在医疗保健和药物开发中的声音所需的关键数据。这使临床医生和研究人员能够真正了解患者对治疗的反应，从而改变癌症服务的提供方式。
量子计算用于计算...
计算化学量子计算项目 (QC 3) 的目标是加速量子计算机算法的开发，以推进计算化学和材料科学的能源应用。几十年来，化学和材料的计算机模拟一直在推动前沿发现。尽管计算机硬件和算法都取得了巨大进步，但一些重要的问题仍然无法用传统（经典）计算机解决。量子计算机提供了一种全新的计算形式，利用物质的量子性质以比传统计算机快得多的速度解决某些问题。量子计算硬件正在迅速发展，但尚未达到在实用价值问题上超越传统计算机的规模。QC 3 项目旨在通过开发新的算法和软件，在近期的量子硬件上实现可扩展的量子优势，将量子计算机应用于能源领域的高影响问题。QC 3 的申请人将确定一个特定的能源相关问题，开发量子算法，
捕获离子量子计算
摘要 量子信息处理的未来需要稳定的硬件平台来可靠、低错误率地执行量子电路，以便在其基础上构建工业应用的解决方案。与其他平台一样，离子阱量子计算目前被证明非常适合从桌面实验室实验过渡到机架式本地系统，这些系统允许在数据中心环境中运行。在数据中心内的量子计算机上成功实现工业应用之前，需要解决几个技术挑战，并需要优化和自动化控制许多自由度。这些必要的发展包括从根本上定义所支持指令集的离子阱架构、限制量子比特操作质量的控制电子设备和激光系统，以及基于量子比特属性和门保真度的量子电路优化编译。在本章中，我们介绍了离子阱量子计算平台，介绍了 Alpine Quantum Technologies 离子阱硬件和机架式量子计算系统的当前技术水平，并重点介绍了执行堆栈的各个部分。
神经科学中的神经形态计算
1. Atapattu, KV、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。斯里兰卡科伦坡地区雨季与登革热爆发关系研究。医学研究院和其他生命科学专题杂志。，1 (3)。2. Morton Cuthrell, K.、Tzenios, N. 和 Umber, J. (2022)。自身免疫性疾病的负担；综述。亚洲免疫学杂志，6 (3)，1-3。3. Sibanda, AM、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2023)。社区赋权作为促进健康的工具。4. OFFIONG, BE、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。非洲的医疗人才流失祸害：重点关注尼日利亚。5. Tzenios, N. (2023)。研究中的统计分析。6. JUSTUS, O.、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。监测是疾病预防和控制的基础。7. Fashanu, H.、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2022)。健康促进计划。剑桥开放参与。
高能物理研究所计算中心
l 利用AI强大能力加速高能物理科学发现 l 为粒子物理、天体物理、同步辐射、中子科学等提供AI支持 l 开发HepAI软件与系统。l 开发用于高能物理仿真、重构、分析、实现处理的DL/ML算法。l 为高能物理训练大型语言模型（LLM）。开发用于科学研究的AI代理。l 探索高能物理的大型科学模型（LSM），包括新的预训练方法、粒子的统一表示
