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使用权重重映射提高量子变分分类器的收敛性
摘要：近年来，变分量子电路 (VQC) 在量子机器学习中的应用大幅增加。VQC 的灵感来自人工神经网络，它作为大规模参数化函数逼近器，在广泛的 AI 任务中实现了非凡的性能。VQC 已经通过利用量子计算中更强大的算法工具箱，在泛化和训练参数要求更少等方面取得了令人鼓舞的成果。VQC 的可训练参数或权重通常用作旋转门中的角度，而当前基于梯度的训练方法并未考虑到这一点。我们引入了 VQC 的权重重新映射，以将权重明确地映射到长度为 2 π 的区间，这从传统 ML 中汲取了灵感，其中数据重新缩放或规范化技术在许多情况下都表现出巨大的好处。我们使用一组五个函数，并以变分分类器为例，在 Iris 和 Wine 数据集上对它们进行评估。我们的实验表明，权重重新映射可以提高所有测试设置中的收敛性。此外，我们能够证明，与使用未修改的权重相比，权重重新映射可将 Wine 数据集的测试准确率提高 10%。
The Point 会展中心
“长期成功需要采用协作方式进行治理。创新区的工作道德和文化是“合作竞争”。自下而上的横向治理模式——涉及企业、学术和民间机构、政府、工人和居民——可以最好地协调必须集体完成的工作：识别资产；设计、财务和战略举措；公共空间管理；以及评估进展。”
IT 与运营技术的融合 - 微软
随着 IT 和 OT 融合以支持不断扩大的业务需求，评估风险并在 IT 和 OT 之间建立更安全的关系需要考虑多种控制措施。隔离设备和外围安全已不足以应对和防御现代威胁，如复杂的恶意软件、有针对性的攻击和恶意内部人员。例如，物联网恶意软件威胁的增长反映了这种格局的扩张和超越易受攻击系统的潜力。通过分析不同国家/地区的 2022 年威胁数据，微软研究人员发现，物联网恶意软件的最大份额（占总数的 38%）源自中国庞大的网络足迹。受感染的美国服务器使美国位居第二，占观察到的恶意软件分布的 18%。
IT 与运营技术的融合 - 微软
随着 IT 和 OT 融合以支持不断扩大的业务需求，评估风险并在 IT 和 OT 之间建立更安全的关系需要考虑多种控制措施。隔离设备和外围安全已不足以应对和防御现代威胁，如复杂的恶意软件、有针对性的攻击和恶意内部人员。例如，物联网恶意软件威胁的增长反映了这种格局的扩张和超越易受攻击系统的潜力。通过分析不同国家/地区的 2022 年威胁数据，微软研究人员发现，物联网恶意软件的最大份额（占总数的 38%）源自中国庞大的网络足迹。受感染的美国服务器使美国位居第二，占观察到的恶意软件分布的 18%。
全球经济论文：通往 2075 年的道路 — 全球增长放缓，但融合仍未改变
联合国人口预测表明，到 2075 年，人口增长将降至接近零（图表 2）。虽然此前已经预见到了部分放缓，但人口预测也正在下调（目前预计全球人口将达到 100 亿左右的峰值，此前预计将升至 110 亿以上）。这是一个“好问题”，因为全球人口控制是长期环境可持续性的必要条件。然而，这种对人口增长放缓和人口老龄化的调整带来了许多经济挑战（最明显的是医疗保健和退休成本的上升）。未来几十年，人口老龄化对发达国家和新兴市场国家构成严重经济挑战的数量可能会稳步增加。
组织多域作战融合
信息收集的公开报告负担估计每次响应的平均每小时为1小时，包括审查指示，搜索现有数据源，收集和维护所需的数据，并完成并恢复了i nf Ormation的范围。发送有关此负担估计值或此信息集合的任何其他方面的评论，包括Sugge STION，用于将这种负担减轻到国防部，华盛顿总部服务局，信息操作和报告局（0704-01 88），121 5 Jefferson Davis Highway，Jefferson Davis Highway，Suite 1204，Suite 1204，Suite 1204，Ar Li li ngton li ngton，VA 22202-2202-4302。尽管有其他法律规定，也应意识到，如果不显示有效的0 mb控制率，则没有任何人受到任何罚款。请不要将您的表格返回到上面的添加Ress。1。报告DA TE（DD-MM-YYYY）12。报告类型26- 05 -2022 Master的论文
移动边缘计算、元宇宙、6G 无线通信、人工智能和区块链：调查及其融合
摘要 —随着物联网 (IoT) 和 5G/6G 无线通信的发展，移动计算范式近年来得到了显著发展，从集中式移动云计算发展到分布式雾计算和移动边缘计算 (MEC)。MEC 将计算密集型任务推向网络边缘，并将资源尽可能靠近端点，解决了移动设备在存储空间、资源优化、计算性能和效率方面的不足。与云计算相比，作为分布式和更紧密的基础设施，MEC 与其他新兴技术（包括元宇宙、6G 无线通信、人工智能 (AI) 和区块链）的融合也解决了网络资源分配、更多网络负载以及延迟要求的问题。因此，本文研究了用于满足现代应用程序严格要求的计算范式。提供了 MEC 在移动增强现实 (MAR) 中的应用场景。此外，本研究还介绍了基于 MEC 的元宇宙的动机，并介绍了 MEC 在元宇宙中的应用。特别强调了上述一系列技术融合，例如 6G 与 MEC 范式、区块链增强的 MEC 等。关键词 — 移动边缘计算；6G 无线通信；移动增强现实；虚拟现实；元宇宙；区块链。
通过准二级，局部参数化优化的合同量子本质量的加速收敛
摘要：通过将其集成（或收缩）与两电子空间求解，合同的量子本素（CQE）为多电子schro方程找到了解决方案的解决方案。当将CQE迭代应用于CSE（ACSE）的抗赫米特部分时，CQE迭代优化了波函数，相对于一般产品ANSATZ的两体指数式统一变换，可以精确地求解Schro dinger dinger方程。在这项工作中，我们通过经典优化理论的工具加速了CQE及其波函数ANSATZ的收敛性。通过将CQE算法视为局部参数空间中的优化，我们可以应用准二级优化技术，例如准牛顿方法或非线性共轭梯度方法。实际上，这些算法会导致波函数的超线性收敛到ACSE的溶液。收敛加速度很重要，因为它既可以最大程度地减少近期中等规模量子（NISQ）计算机上噪声的积累，又可以在未来易受断层量子设备上实现高度准确的解决方案。我们演示了算法以及与减少成本考虑有关的一些启发式实现，与其他常见方法（例如变异量子eigensolvers）的比较以及CQE的无费用编码形式。
NSF 融合加速器 2022 投资组合指南
融合加速器正在扩大其即将到来的 2022 年队列。该计划不再资助两个融合研究轨道主题，而是资助四个融合研究轨道：轨道 G：通过 5G 基础设施安全运行；轨道 H：为残疾人提供更多机会；轨道 I：应对全球挑战的可持续材料；轨道 J：食品和营养安全。融合加速器与美国国防部负责研究和工程的国防部副部长办公室 OUSD(RE) 合作，预计将于 2022 年秋季颁发轨道 G 奖项。轨道 H、I 和 J 正处于最后规划阶段，将于 2023 年 1 月公布。此外，融合加速器很高兴能与澳大利亚政府负责科学研究的机构——澳大利亚联邦科学与工业研究组织 (CSIRO) 就轨道 I 展开合作。
分布式自适应信号和特征融合问题的统一算法框架 - 第二部分：收敛属性
I.在[1]中引入的分布式自适应信号融合（DASF）算法可用于以分离的方式解决广泛的空间滤波和信号融合问题，例如，无线传感器网络（WSN）。此类问题的示例包括基于广义特征值分解[3]，规范相关性分析[4]，[5]，最小方差波束[6]等的最小平方英尺误差估计，判别分析[3]等。DASF算法旨在应对WSN的典型带宽或能量限制。WSN中的典型空间过滤或信号融合问题涉及根据网络中每个节点收集的传感器数据优化成本函数。与需要在融合中心汇总的每个节点的传感器数据相反，DASF算法要求节点在彼此之间仅共享压缩数据。然后将此数据用于在每次迭代时在节点中局部构建全局优化问题的压缩版本。结果，全球（集中）的任何求解器