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使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
（20EC0433）光纤通信
成功完成本课程后，学生将能够达到1。了解光纤传输链接，光纤模式和结构的基本元素。2。了解不同种类的损失，光波指南中的信号失真和其他信号降解因子。3。学习各种光源材料和光学接收器，例如LED结构，量子效率，激光二极管，PIN，APD二极管，照片检测器中的噪声性能，接收器操作和配置。4。分析模拟和数字链接的使用，例如在数字链路系统中要考虑点对点链接的各种标准，例如功率损耗波长。5。学习光纤网络组件，各种网络方面和操作原理WDM。6。分析不同技术以提高系统能力。
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第10个BIBI/E.G。
14:05-14：50 Daniel Merkle（Bielefeld University）：算法化学信息学和建模微生物社区诱导代谢性疾病14:05-14：50 Daniel Merkle（Bielefeld University）：算法化学信息学和建模微生物社区诱导代谢性疾病
任何形式的服务税：自动驾驶汽车在自动化服务中的税收
特别是考虑到第116/2003号补充法的附件清单，以提出质疑并提出答案，以解决其问题的答案，并在运输车辆方向通过人工智能执行的人们运输的可能性或不可能。试图汇聚两个显然是不同的知识领域，本文带来了在没有特定人的实际存在的情况下进行的任何类型的服务税的发生率，这是在没有人类的身体存在的情况下进行的，但仅通过使用I.A.- 人工智能。划定材料标准2，或者也称为“服务”的物质方面3，考虑了《联邦宪法》中有关此事的规定以及其有效的补充法（包括其附件）。同样，在交通服务的前提下，我们也寻求同时执行“合并”（甚至仅出于理论目的）。但是，前提是基于对人工智能的使用
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进一步决定，根据拟议的复兴计划和董事会批准的公司批准的公司商业运营以及公司批准的公司批准的方式，并以拟议出售的收益以及公司的董事会恢复了拟议出售的批准。进一步解决了，作为上述同意书的一部分，公司的首席执行官BE和特此被授权并有权完成所有必要的法律手续以实现主题解决方案。首席执行官还有权将其权力委托给任何人，因为他认为适当。进一步决定，首席执行官有权对巴基斯坦证券交易委员会指导的这些决议进行任何修改，