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特邀论文：6G 无线通信的启发式量子优化
I. 引言随着无线网络通过 5G 不断发展，通过使用毫米波频段、大规模 MIMO 和密集小区来提高频谱密度，网络设计人员正在展望 6G 发展路线图，预计社会将更加数据驱动，无线脑机接口、扩展现实和互联机器人将推动 6G 网络处理比 5G 快 10 到 1,000 倍的数据速率 [1]。为了提高频谱效率，设计人员将考虑实施超大规模 MIMO 阵列、创新的空中接口复用技术、更强大的前向纠错编码等技术，甚至在更高载波频率的更宽带宽中部署更高密度的网络。随着频谱效率的提高，6G 系统设计人员将努力提高关键性能指标 (KPI)，例如终端和基站的延迟、可靠性和能源效率，同时也会尽量不牺牲一个 KPI 来实现另一个 KPI。 6G 算法的实施可以优化数据吞吐量、频谱效率、用户密度、可靠性和延迟，并在更宽的带宽下运行，这将导致比当前 5G 系统更多的计算量。在基站和蜂窝基础设施中，5G RF 调制解调器信号处理基于经典计算概念，这些概念通常在 ASIC、FPGA 和 GPU/CPU 结构中实现。然而，经典计算性能的改进并没有像过去几年那样呈指数级增长，而是由于晶体管达到原子极限而趋于稳定 [2]。由于高效快速计算结构的设计现在与无线通信竞争，成为许多高容量无线通信系统面临的最重大挑战，因此硅片能否实现实现 6G KPI 所需的高频谱性能、低延迟和高可靠性优化算法值得怀疑。随着 6G 路线图的发展，量子计算是一种潜在的宝贵工具，可以解决未来性能、延迟和可靠性之间的权衡。如果量子计算能够为目前限制可实现网络吞吐量的复杂优化问题提供最佳算法，那么频谱效率将受益匪浅。能够进行量子信息处理的众多硬件平台可以与其他可扩展技术（如毫米波和小型蜂窝）相结合，进一步提高频谱效率。由于量子力学的线性，量子计算从根本上受限于可逆操作，这些操作不会散发热量，除了计算的初始化和读出阶段。虽然嘈杂的量子计算具有不可逆性元素，但从长远来看，量子计算原则上可以达到任意低的功耗，而如果以传统方式执行，这些计算将耗电。在过去几年中，由于纳米技术和工程技术的进步，现实世界的量子计算机已经可以商业化使用。对于无线网络，最近的研究首先利用了量子退火器，这是一种模拟量子计算处理器，并展示了集中式无线接入网络（C-RAN）中基于量子的多输入多输出（MIMO）检测器 [3] 和基于量子的低密度奇偶校验（LDPC）错误控制解码 [4] 的良好结果，为如何使用机器和基线性能指标提供了指导。在无线网络中，存在代表性的优化问题，包括但不限于先前研究的应用，这些问题受到众所周知的吞吐量和复杂性之间的传统权衡，其中最佳求解器是已知的，但考虑到可用的硬件和处理时间限制，实际实施起来非常困难。我们期望克服
新启德邮轮码头发展项目招标
政府将于明日（十一月九日）就发展启德新邮轮码头（项目）进行公开招标。中标者预计负责设计、建造、营运、管理和维护新邮轮码头五十年，并于二零一二年二月开始营运首个泊位。政府的目标是发展世界级邮轮码头，配备先进设施，方便使用，提供高效率和优质的服务，使香港成为主要的区域邮轮枢纽。旅游事务署发言人表示，新邮轮码头将位于前启德机场跑道南端，维多利亚港中心。旅游事务署发言人说：“由于位置优越，我们期望该项目将成为标志性项目，并树立与香港作为亚洲国际都会和主要旅游目的地地位相符的形象。”新邮轮码头占地 7.6 公顷（即用地），其中包括约 30,000 平方米的行李处理区、旅客候车/排队区、海关、入境和卫生检疫区以及其他政府部门的办公场所；不超过 50,000 平方米的邮轮码头大楼，可用作酒店、零售、会议厅、办公室、商店和食肆等；以及不少于 22,000 平方米的园景甲板。发言人说：“投标者请参阅招标文件，详情请参阅招标文件。招标资料将于明日在地政总署网站 http://www.landsd.gov.hk/ 公布。旅游事务署网站 (http://www.tourism.gov.hk/) 亦将于明日推出一个专门网页，提供有关该项目的相关信息。” “在完成启德分区计划大纲图的法定规划程序后，政府现正就“其他指定用途”用地进行公开招标。
ERC合并赠款2022主要研究人员名单...
成功候选人的最终清单是临时的。欧盟与英国之间的贸易与合作协议允许将英国与当前的欧盟研究与创新资金计划（Horizon Europe）联系起来，但要采用协议。由于该协议尚未通过到目前为止，因此英国仍被视为与Horizon Europe的“无关”。因此，仅当相关的Horizon Europe协会协议适用于授予协议签署时，仅在与Horizon Europe关联的一个国家的申请人的成功提案才有资格资金。但是，只要他们搬到符合条件的国家的房东机构，英国东道机构的成功申请人仍然可以资助。
邀请：使用量子机学习的药物发现方法
现代制药研究使用自动化的高通量筛查技术来发现新的生物学靶点结合化合物，但是新药的开发仍然是一个漫长而昂贵的过程。计算分子对接提供了一种有效且廉价的方法来识别靶标结合化合物并估算化合物和靶标之间的结合效果。虚拟药物筛查的成功率主要由1）对接精度和2）用于筛选的化合物库的全面性。对接软件的对接精度取决于其采样化合物和靶构象的能力[1]，以及其评分方法的精度[2]。已经取得了显着的进步来增强采样和评分程序[3]，并利用大量的蛋白质 - 配体复杂结构来训练得分函数。许多对接方法（见图1（a），例如Glide [4]，Medusadock [5]，[6]，Autodock Vina [7]。量子计算可以在许多领域（例如化学模拟，机器学习和优化）中具有独特的优势。Quantum gan是近期量子计算机的主要应用之一，因为它在学习数据分布方面具有强大的表达能力，即使与经典gan相比，参数少得多。ever，由于噪声量子计算机上的量子限制，量子神经网络仍处于其新生阶段。考虑到药物发现的特定任务，由于以下原因，我们探索了生成和预测模型的潜在量子优势：1）希尔伯特空间中的栅极参数探索与神经网络参数探索不同。
ERC起始赠款2022邀请的主要研究人员名单...
成功候选人的最终清单是临时的。欧盟与英国之间的贸易与合作协议允许将英国与当前的欧盟研究与创新资金计划（Horizon Europe）联系起来，但要采用协议。由于该协议尚未通过到目前为止，因此英国仍被视为与Horizon Europe的“无关”。因此，仅当相关的Horizon Europe协会协议适用于授予协议签署时，仅在与Horizon Europe关联的一个国家的申请人的成功提案才有资格资金。但是，只要他们搬到符合条件的国家的房东机构，英国东道机构的成功申请人仍然可以资助。
用于材料合成和硬件安全的量子机器学习（特邀论文）
问题 1，化学逆合成：化学逆合成试图提供可通过化学反应组合以合成所需分子的反应物。该过程定义了农业、医疗、材料发现等无数其他领域。图 1a 举例说明了逆合成过程，其中左侧的化学物质可以通过右侧的化学物质通过化学反应组合形成。在实验室中使用反复试验进行逆合成需要数年时间，甚至可能花费数十亿美元才能解决一种化学物质的问题。这导致人们对基于机器学习 (ML) 的解决方案产生了极大的兴趣。以前的工作已经能够产生有希望的结果，但也存在局限性。例如，专家定义的逆合成规则 [ 25 ] 依赖于人类对逆合成的不完全了解，并且随着更多规则的增加，其扩展性较差
邀请了热情且才华横溢的年轻研究人员，对
因此，这项研究项目的目的是基于高亲和力CXCL12靶向的生物分子，开发新型的CXCL12靶向放射性物体，并全面评估这种放射性物体在体外和体内对非活性Intivo Intivo Intivo Intivo Intivicing和PETS pet pote pet pote pet potsive of potsifiency in Vivo的潜力。Given the fast renal clearance of most hydrophilic, low-molecular weight biovectors, tracer design and development will not only include the selection and implementation of a suitable radiolabeling approach (preferably for fluorine-18 (for PET) or Tc-99m (for SPECT)), but also the adjustment of tracer pharmacokinetics with respect to a suitable plasma half-life and excretion kinetics via the introduction of结构修改。
邀请引用的引号是从善良的打印机上打印的一本名为“环境
1。环境研究和湿地管理研究所主任2。西孟加拉邦生物多样性委员会成员秘书3，首席技术人员东加尔各答湿地管理公司4。西孟加拉邦高级私人经理。冲洗控制委员会5。副秘书环境部”（NNVironment主持人环境部将招标上传到部门
特邀演讲人工智能与结构生物学：生物分子结构测定的未来
我们是否能够充分利用这一潜力将取决于我们使用机器学习的方式：训练数据必须经过精心设计，方法需要使用适当的架构，并且必须严格评估输出，这甚至可能需要解释人工智能决策。在本次演讲中，我们将概述机器学习在结构生物学中的当前应用，包括我们自己工作中的示例、实验人员如何使用折叠预测方法以及人工智能未来如何改变晶体学。[1] Thorn, A.* (2022). Curr. Opin. Struct. Biol. 74 , https://doi.org/10.1016/j.sbi.2022.102368。
