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利用 Qutrit 拓展量子计算机的前沿
中级量子 (NISQ) 计算。NISQ 机制考虑了只有几十到几百个量子比特 (qubits) 和中等误差的近期机器。鉴于量子资源的严重限制，充分优化量子算法的编译对于成功计算至关重要。先前的架构研究已经探索了映射、调度和并行等技术，以扩展可能的有用计算量。在本文中，我们考虑另一种技术：量子三元组 (qutrits)。虽然量子计算通常表示为量子比特的两级二进制抽象，但量子系统的底层物理本质上并不是二进制的。虽然经典计算机在物理层面以二进制状态运行（例如，在阈值电压之上和之下剪切），但量子计算机可以自然访问无限的离散能级谱。事实上，硬件必须主动抑制更高级别的状态才能实现两级量子比特近似。因此，使用三级量子位只不过是选择增加一个离散能级，虽然代价是增加出错几率。先前对量子位（或更一般地，d 级量子位）的研究只发现，扩展量子比特可获得常数因子增益。总体而言，先前的研究 1 强调了量子位的信息压缩优势。例如，N 个量子比特可以表示为 N=log2ð3Þ 量子位，这会导致运行时间有 log2ð3Þ1:6 常数因子改进。我们的方法以一种新颖的方式使用量子位，本质上是使用第三状态作为临时存储，但是代价是每次操作的错误率更高。在这种处理下，运行时间（即电路深度或关键路径）渐近更快，计算的可靠性也得到了提高。此外，我们的方法仅在中间阶段应用量子三元操作：输入和输出仍然是量子位，这对于实际设备上的初始化和测量非常重要。2；3
预防脑转移瘤：新领域
摘要：本综述讨论了预防最常见的实体肿瘤类型（即肺癌、乳腺癌和黑色素瘤）的脑转移这一主题。在每种肿瘤类型中，脑转移的风险与疾病状态和分子亚型有关（即 EGFR 突变型非小细胞肺癌、HER2 阳性和三阴性乳腺癌、BRAF 和 NRAF 突变型黑色素瘤）。预防性颅脑照射是小细胞肺癌患者的标准治疗方法，这些患者对化疗有反应，但代价是晚期神经认知能力下降。最近，临床试验证明，几种能够靶向驱动肿瘤生长的分子改变的分子药物可有效预防脑部二次复发。EGFR 突变或 ALK 重排的非小细胞肺癌抑制剂、用于 HER2 阳性乳腺癌的 Tucatinib 和曲妥珠单抗-德鲁替康以及用于黑色素瘤的 BRAF 抑制剂就是这种情况。强调对有脑转移风险的无症状患者进行 MRI 筛查的必要性。
新前沿——国家峰会计划。......
主持人：Sam Dimarco - 区域和远程总经理，nbn co Brad Tucker 博士 - 天体物理学家和宇宙学家，澳大利亚国立大学 Andrew Leong - 首席技术官 – 固定网络和人工智能与自动化执行总经理，nbn co Jack Growden - 创始人兼首席执行官，LiteHaus International Hannah Wandell OAM - 第一助理协调员，国家应急管理局 Sarah Nolet - 联合创始人兼执行合伙人，Tenacious Ventures Damian Kassabgi - 首席执行官，澳大利亚技术委员会.....................................................................................................60 分钟
太空深度学习 - 最后的边疆
机器学习，尤其是深度学习，在太空应用中的应用越来越广泛，这反映了它在解决许多地球问题方面取得的突破性成功。由于模块化卫星和商业太空发射的发展，部署太空设备（例如卫星）对小型参与者来说越来越容易，这推动了该领域的进一步发展。深度学习能够提供复杂的计算智能，这使其成为促进太空设备上各种任务并降低运营成本的有吸引力的选择。在这项工作中，我们将太空深度学习确定为移动和嵌入式机器学习的发展方向之一。我们整理了机器学习在太空数据（例如卫星成像）中的各种应用，并描述了设备上的深度学习如何有意义地改善航天器的运行，例如通过降低通信成本或促进导航。我们详细介绍并阐释了卫星计算平台，并将其与嵌入式系统和当前资源受限环境下的深度学习研究进行了比较。
边境高级数字 - 计时器TM -619 -2
完成程序设置后，按时钟按钮。（此操作将保存编程并将显示器返回时钟屏幕）。计时器将在下一个计划事件中开始执行程序。当选择的程序指示模式保留在自动中时，计时器将使用这些程序。
医学中的人工智能：一个新前沿
人工智能 (AI) 是指通过算法或规则制造智能机器的工程和科学，模仿人类的认知功能，例如学习和解决问题。AI 有几个分支，例如机器学习和深度学习，可以为应用程序添加智能。机器学习是研究算法的学科，算法允许计算机程序通过经验自动改进。深度学习算法从大量、多层次的相互关联的过程中学习，并将这些处理器暴露给许多示例。在未来几年，AI 与常规医疗保健的整合预计将彻底改变医学，有可能改善患者护理和生活质量。当 AI 协助临床医生时，诊断所需的时间可以大大减少，诊断效率可以显著提高。大型语言模型聊天机器人能够进行临床专家级的医疗笔记记录、咨询和问答。聊天机器人可以生成类似人类的文本，可能有助于根据医疗记录诊断疾病，并可能建议治疗方案或计划。人工智能算法，特别是深度学习，在放射图像分析和诊断方面取得了显著进展，可以提高放射科医生的效率。这些算法还可以提高皮肤病学、组织病理学、眼底镜检查、内窥镜检查和其他医学图像的诊断准确性。自然语言处理和环境临床智能可以自动执行行政职责，例如在电子健康记录中记录患者就诊情况，简化临床工作流程，并让医生有更多时间与患者相处。人工智能还可以帮助新药发现、精准医疗和临床研究。人工智能的发展可以彻底改变多个与医疗保健相关的领域，并为更加个性化、准确、可预测和便携的未来铺平道路。
人工智能：外科手术的新前沿
生产能力的增长，现在已经应用于医学科学，使用诊断推理中常见的算法，使过程可编程并普遍可用。现代医疗保健非常适合人工智能，因为在过去十年中，它已经通过使用数字信息存储而发生了转变，数字信息存储广泛应用于患者的电子病历、医学研究和高级图像存储和检索，例如图片归档和通信系统（PACS）。可以针对个别患者进行这些数据的详细分析，并将其与以前记录中的大量数据进行比较，以便同时进行即时决策、管理计划和长期预测。这种能力超出了人类观察者的技能。驱动人工智能的智能技术基于机器学习（ML）、深度学习（DL）、人工神经网络（NL）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）。
数字经济——探索新前沿
“数字化交付服务（即通过计算机网络提供的服务，从流媒体游戏到远程咨询服务）是一个新兴的增长源，占 2022 年全球服务出口的 54%，占全球商品和服务贸易总额的 12%。在欧洲和亚洲，区域内流动占数字化交付服务贸易的很大份额，分别占 2021 年的 62% 和 43%。相比之下，南美洲和中美洲及加勒比地区以及非洲的区域内份额分别仅为 8% 和 3%，表明存在增长潜力。”
Agentic AI – GenAI 的新前沿Agentic AI – GenAI 的新前沿
生成式人工智能 (GenAI) 被公认为该地区创新的游戏规则改变者，它通过自动化日常任务、增强客户体验和协助关键决策过程来增强企业能力。我们第 27 次年度 CEO 调查：中东调查结果显示，73% 的中东 CEO 认为 GenAI 将在未来三年内显著改变其公司创造、交付和获取价值的方式 1 。GenAI 有望产生重大的经济影响，据估计，到 2030 年，它每年可为各个行业的全球 GDP 贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。在能源等特定领域，对 GenAI 的投资预计将增加两倍，从 2023 年的 400 亿美元增加到本世纪末的 1400 多亿美元。投资激增反映了 GenAI 的变革潜力，特别是在提高生产力、简化业务流程和重塑跨行业价值链方面 2 。
