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2024 年量子信息知识 (QuIK) 研讨会量子误差校正教程
量子技术利用量子力学定律（对世界最精确的物理描述）来实现全新的信息处理能力。主要的量子技术是量子计算机、量子通信和网络以及量子传感器。虽然这些技术都是从相同的概念发展而来的，但它们的目标和任务却大不相同。在本次研讨会上，我们将主要关注量子计算，其目标是在原子、离子、超导电路和光子等量子力学载体中存储和处理信息。当与环境隔离时，这些载体表现理想，可以无限期地保持信息完整。然而，实际上，它们不断与环境相互作用，导致存储的信息退相干。同样，对这些载体进行外部操纵以计算信息也远非理想，存在精度不足、背景噪声等问题。因此，必须保护存储的信息免受退相干的影响，并确保其处理对设备故障具有耐受性。在量子系统中，这种容错信息处理的最系统方法是使用量子纠错码。在本文中，我们简要概述了量子纠错和容错的基本原理。我们假设读者熟悉经典纠错或信道编码，但可能不熟悉量子信息。目标是为 QuIK'24 研讨会的与会者提供足够的背景知识，以便他们跟上受邀演讲、海报和讨论。虽然这不是对该领域的全面回顾，但我们将为读者提供充足的参考资料，以扩展此处讨论的基础知识。有关量子计算和量子纠错的历史回顾，我们建议读者参考 [1]–[4]。
超强耦合量子拉比模型的容错放大与模拟
由光子猫态形成的猫态量子比特具有偏置噪声通道，即一种类型的错误占主导地位。我们通过将猫态量子比特耦合到光学腔，证明了这种偏置噪声量子比特也有望用于量子拉比模型（及其变体）的容错模拟。使用猫态量子比特可以有效增强反向旋转耦合，使我们能够探索依赖于反向旋转相互作用的几种迷人的量子现象。此外，偏置噪声猫量子比特的另一个好处是两个主要错误通道（频率和幅度不匹配）都呈指数级抑制。因此，模拟协议对于确定投影子空间的参数驱动的参数误差具有鲁棒性。我们分析了三个例子：（i）量子态的崩溃和复兴；（ii）隐藏的对称性和隧穿动力学；（iii）成对猫码计算。
用于错误检测和...的先进 VLSI 技术
本研究介绍了一种新型的超大规模集成 (VLSI) 系统中的错误检测和纠正方法，专门针对太空应用。本研究的核心是开发和实施一种复杂的二维纠错码，旨在显著提高外层空间恶劣条件下的内存可靠性。传统的纠错方法虽然在一定程度上有效，但无法解决突发错误这种复杂的现象——由于单一破坏性事件（如宇宙辐射）而同时在多个位中发生的错误。所提出的纠错方案创新地采用了扩展的 XOR 运算，覆盖了更大的数据块，从而为检测和纠正突发错误提供了更全面的解决方案。此外，循环冗余校验 (CRC) 技术的集成进一步增强了系统的错误检测和纠正能力。通过与现有方法的详细比较，我们的研究表明，所提出的二维代码不仅解决了当前纠错技术的局限性，而且还有助于提高太空工程中内存系统的可靠性。该方法的实施有望在突发错误普遍存在的环境中提供更好的性能，标志着空间系统设计和可靠性领域向前迈出的重要一步。
欺诈、错误和损失战略 2024-2027
控制报告——提供外部验证的审查，以评估现有信息技术 (IT) 一般控制的设计和运行效果，从而促进服务的完整性、稳定性和可靠性。该报告包括变更管理、逻辑安全、问题管理和性能/容量规划、物理安全和环境控制、计算机操作和工资单分发（服务至 2024 年夏季结束）。此外，还将评估与服务交付相关的关键行业标准——包括 ISO 9001（实施有效的质量管理体系）和 ISO 27001（实施有效的信息安全管理体系）。
关于3D高斯分裂和最佳投影策略的误差分析
摘要。3D高斯碎片在实时神经渲染中引起了广泛的关注和应用。同时，人们对这种技术在稀疏观点中的限制，绩效和鲁棒性等方面引起了人们的关注，从而导致了各种改进。然而，显然缺乏关注分裂本身固有的局部仿射近似引入的投影错误的基本问题，以及这些错误对照片真实渲染质量的结果影响。本文介绍了3D gaus-sian脱落的投影误差函数，从投影函数的一阶泰勒膨胀开始，从剩余的误差开始。分析建立了误差与高斯平均位置之间的相关性。subsemess，利用功能优化理论，本文分析了该函数的最小值，以提供最佳的投影策略，以涉及最佳的高斯分裂，这可以使各种摄像机模型可观。实验验证进一步提出了这种投影方法可以减少伪影，从而导致更令人信服的现实渲染。
第七届国际免疫错误会议
我们很高兴地宣布，第7届国际免疫错误国际会议的注册现已开放！与我们一起参加这项享有声望的活动，以“从基因发现到新疗法”为主题，于2025年3月8日至10日在印度海得拉巴的ITC Kohinoor Hotel举行。
err@hri 2024挑战：人类机器人互动中错误和失败的多模式检测
尽管机器人技术和机器学习（ML）最近取得了进步，但我们日常生活中的自主机器人的部署仍然是一个开放的挑战。这是由于多种原因是他们的频繁错误，例如中断人们或延迟反应，以及他们对人言语的有限能力，即在将语音转录到文本等任务中的失败。这些错误可能会破坏相互作用并负面影响人类对这些机器人的看法。要解决这一问题，机器人需要具有检测人类机器人间互动（HRI）故障的能力。err@hri 2024挑战通过在人类机器人相互作用（HRI）（HRI）的基准多模式数据集（HRI）（鼓励研究人员）开发和基准测试多模式机器学习模型以检测这些失败的情况下解决了这一问题。我们创建了一个数据集，其中包含多模式的非语言交互数据，包括与机器人教练的互动视频剪辑中的面部，语音和姿势效果，并带有标签，指示机器人误差，用户尴尬和交互破裂，允许培训和评估预测性模型。挑战邀请群体提交其多模式ML模型以检测机器人误差，并针对各种性能指标进行评估，例如准确性，精度，召回率，F1得分，并在有没有误差的情况下反映了这些度量的时间敏感性。这项挑战的结果将有助于研究领域更好地了解人类机器人相互作用中的机器人故障并设计自动驾驶机器人，这些机器人在成功检测到它们后可以减轻自己的错误。
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•188家资助的股票，其中156个EF参与和19名GF参与（13个西班牙参与非学术安置阶段）。 div>本电话中资助的项目总计175（156 EF和19 GF）
错误校正的Hadamard门在电路级别模拟
我们在电路级噪声模型下模拟了表面代码中的逻辑Hadamard门，将其汇总到方格连接硬件上的物理电路中。我们的论文是第一个在量子错误校正代码上使用逻辑统一门这样做的。我们通过斑块变形考虑两个建议：一个应用横向hadamard门的提案（即整个域壁贯穿了时间），以互换逻辑X和Z字符串，另一个将域壁应用于空间以实现此互换的情况。我们详细解释了为什么他们通过跟踪稳定器和逻辑运算符在每个Quantum误差校正回合中如何转换稳定器和逻辑运算符来执行逻辑Hadamard门。我们优化了物理电路并评估它们的逻辑故障概率，我们发现与相同数量的量子误差校正回合的量子记忆实验相当。我们提出了综合征 - 萃取电路，在电路级别噪声下与现象学噪声保持相同的效率距离。我们还解释了如何将交换-Quantum-error-or校正回合（要求将贴片返回其初始位置），只能将其编译为仅四个两倍的栅极层。这可以应用于更一般的方案，作为副产品，它可以从第一原则中解释如何如何构建Google Paper [1]的“步进”电路。
有效的逆增强学习而不复合错误
逆增强学习（IRL）是一种模仿学习的政策方法（IL），使学习者可以在火车时间观察其行动的后果。因此，对于IRL算法，有两个看似矛盾的逃亡者：（a）防止阻塞离线方法的复合误差，例如诸如避免克隆之类的方法，并且（b）避免了强化学习的最坏情况探索复杂性（RL）。先前的工作已经能够实现（a）或（b），但不能同时实现。在我们的工作中，我们首先证明了一个负面结果表明，没有进一步的假设，没有有效的IRL算法可以避免在最坏情况下避免复杂错误。然后我们提供了一个积极的结果：在新的结构条件下，我们将奖励态度不足的政策完整性称为“奖励”，我们证明有效的IRL算法确实避免了犯错的错误，从而为我们提供了两个世界中最好的。我们还提出了一种使用亚最佳数据来进一步提高有效IRL算法的样本效率的原则方法。