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World File Search SystemMohseni
用于 HEP 数据分析的量子机器学习
[*] Huang, HY.、Broughton, M.、Mohseni, M. 等人。《量子机器学习中的数据力量》，Nat Commun 12，2631 (2021)。https://doi.org/10.1038/s41467-021-22539-9
欧洲核子研究中心的量子机器学习
Kübler, Jonas、Simon Buchholz 和 Bernhard Schölkopf。“量子核的归纳偏差。”《神经信息处理系统进展》第 34 期 (2021)。Huang, HY.、Broughton, M.、Mohseni, M. 等人。量子机器学习中的数据力量。Nat Commun 12, 2631 (2021)。https://doi.org/10.1038/s41467-021-22539-9
量子主成分分析仅实现AN ...
分析量子算法的中央障碍是缺乏经典算法的比较输入模型。受作者最新工作的启发[2]，我们引入了这样的模型，我们假设我们可以很好地执行输入数据的2个元素样本，这是一种自然的分析算法，以假定具有经典数据的状态制备。尽管该模型产生的实用算法少于（更强的）标准模型，但它捕获了量子线性代数算法的许多特征和细微差异的版本。使用此模型，我们描述了用于主成分分析[3]和最近的中心聚类[4]的劳埃德，Mohseni和Rebentrost的量子算法的经典类似物。由于它们仅在多项式方面较慢，因此这些算法表明其量子的指数加速仅仅是状态制备假设的伪像。
可解释人工智能 (XAI) 文献趋势
[1] Anyifei。2019。All-about-XAI。(2019)。https://github.com/feifeife/All-about-XAI [2] Hubert Baniecki。2022。对抗性可解释人工智能。(2022)。https://github.com/hbaniecki/adversarial-explainable-ai [3] Przemysław Biecek。2022。与 XAI（可解释人工智能）相关的有趣资源。(2022)。https://github.com/pbiecek/xai_resources [4] Marina Danilevsky、Kun Qi、Ranit Aharonov、Yannis Katsis、Ban Kawas 和 Prithviraj Sen. 2020。自然语言处理可解释人工智能现状调查。AACL-IJCNLP 2020 (2020)。https://xainlp2020.github.io/xainlp/table [5] 摩根·弗兰克、Dashun Wang、Manuel Cebrian 和 Iyad Rahwan。2019。人工智能研究中引文图的演变。自然机器智能1 (02 2019), 79–85。https://doi.org/10.1038/s42256-019-0024-5 [6] Michal Lopuszynski。2020。很棒的可解释机器学习。(2020)。https://github.com/lopusz/awesome-interpretable-machine-learning [7] Anh M. Nguyen。2022。关于可解释人工智能的论文。(2022)。https://github.com/anguyen8/XAI-papers [8] Kevin McAreavey。2022.CHAI-XAI。(2022)。https://github.com/kevinmcareavey/chai-xai [9] Sina Mohseni。2020。Awesome-XAI-Evaluation。(2020)。https://github.com/SinaMohseni/Awesome-XAI-Evaluation [10] Sina Mohseni、Niloofar Zarei 和 Eric D Ragan。2018。用于可解释 AI 系统设计和评估的多学科调查和框架。arXiv 预印本 arXiv:1811.11839 (2018)。[11] Benedek Rozemberczki。2022。很棒的可解释图形推理。(2022)。https://github.com/AstraZeneca/awesome-explainable-graph-推理 [12] 王永杰。2020。Awesome-explainable-AI。(2020)。https://github.com/wangyongjie-ntu/Awesome-explainable-AI [13] Sam Zabdiel。2022.XAI。(2022)。https://github.com/samzabdiel/XAI [14] Rehman Zafar。2022。与 XAI（可解释人工智能）相关的有趣资源。(2022)。https://github.com/rehmanzafar/xai-iml-sota
罗彻斯特理工学院探测器中心
Don Figer 研究大质量恒星、年轻星团和银河系中心。Gregory Howland 在量子光的空间自由度中创造、操纵和检测量子力学现象。Parsian Mohseni 使用固态物理、材料特性和化学开发微型半导体结构。Zoran Ninkov 研究和开发用于天文学、遥感和其他应用的仪器和探测器。Dorin Patru 将高效的数字数据处理架构应用于航空航天技术，包括低温图像传感器和立方体卫星。Michael Zemcov 使用新型地面和亚轨道观测平台研究早期宇宙的物理学。Jing Zhang 设计了高效的 III-Nitride 和 GaO 半导体光子、光电和电子设备。
讲座3：量子机学习和量子计算的应用到HEP
Frank Arute 1，Arya 1，Rami Barends 1，Ropak Biswas 3，Brian 1，Brian Burket 1，Ye Chen 1，Benward Foxen 1，Edward Farhi Keith Guerin 1，Steve Habegger 1，Matthew P. Kafri 1，Julian Kelly 1，Paul v 3,10，Jarrod R. McClean 1， Murphy Yellow 1，Eric Ostby 1，Andrew Petukhov 1，John C. Platt 1，Chris Quintana 1，Eleanor G. 1，Kevin J.Sung 1:13，Matthew D. Trevithck 1，公司村庄1 1：1,14，Theodore White 1，Z. Jamie Yao 1，Sung 1:13，Matthew D. Trevithck 1，公司村庄1 1：1,14，Theodore White 1，Z. Jamie Yao 1，
NASA QuAIL 团队研究概述和介绍...
Frank Arute 1，Kunal Arya 1，Ryan Babbush 1，Dave Bacon 1，Joseph C. Bardin 1,2，Rami Barends 1，Rupak Biswas 3，Sergio Boixo 1，Fernando GSL Brandao 1，4 EN 1.5，Austin Fowler 1，Craig Gidney 1，Marissa Giustina 1，Rob Graff 1，Keith Guerin 1，Steve Habegger 1，Harri Hart 1，Michael P. Alan，16 Antyn Kechedzhi 1，Julian Kelly 1，Paul V. Klimov 1，Sergey K. Kortsa 1，Alexander Kostrikov，18 1，David Landhuis 1，Mike Lindmark 1，Erik Lucero 1，Erik Lucero 1，Dmitry Lyakh 9，Dmitry Lyakh 9，SalvatoreMandrà3,10 Michiel 1 1，Josh Moush，1，1，1，Matthew Neeley 1，Charles Neill 1，Murphy Yuezhen Niu 1，Eric Ostby 1，Andre Petukhov 1，John C. Platt 1，Chris Quintana 1，Chris Quintana 1，Eleanor G. Rieffel 3，Pedram Rousans C. KIY 1，Kevin J. Sung 1,13，Matthew D. Trevithick 1，Amit Vainsencher 1，Benjamin Villalonga 1,14，Theodore White 1，Z. Jamie Yao 1，Ping Yeh 1，Adam Zalcman 1，Adam Zalcman 1，Hartmut 1和John M. M. Martinis 15 * * * *
量子处理器上的时间晶体本征态序
Xiao Mi, Matteo Ippoliti, Chris Quintana, Ami Greene, Zijun Chen, Jonathan Gross, Frank Arute, Kunal Arya, Juan Atalaya, Ryan Babbush, Joseph C. Bardin, Joao Basso, Andreas Bengtsson, Alexander Bilmes, Alexandre Bourassa, Leon Brill, Michael Broughton, Bob Broughley, David Burkett, Bull, A.B. nell, Benjamin Chiaro, Roberto Collins, William Courtney, Dripto Debroy, Sean Demura, Alan R. Derk, Andrew Dunsworth, Daniel Eppens, Catherine Erickson, Edward Farhi, Austin G. Fowler, Brooks Foxen, Craig Gidney, Marissa Giustina, Matthew P. Harrigan, Sean D. Harring, Hilton, Hoy, T. A. , Ashley Huff, William J. Huggins, L. B. Ioffe, Sergei V. Isakov, Justin Iveland, Evan Jeffrey, Zhang Jiang, Cody Jones, Dvir Kafri, Tanuj Khattar, Seon Kim, Alexei Kitaev, Paul V. Klimov, Alexander N. Korotkov, Fedor Kostritsa, David Landho, Joel, Lee, Lee, Lee Lucero, Orion Martin, Jarrod R. McClean, Trevor McCourt, Matt McEwen, Kevin C. Miao, Masoud Mohseni, Shirin Montazeri, Wojciech Mruczkiewicz, Ofer Naaman, Matthew Neeley, Charles Neill, Michael Newman, Murphy Yuezhen Niu, Thomas E. O'Brien, Alex O'Brien, Othov, Andre, Pethor, Andre and Pat. Nicholas C. Rubin, Daniel Sank, Kevin J. Satzinger, Vladimir Shvarts, Yuan Su, Doug Strain, Marco Szalay, Matthew D. Trevithick, Benjamin Villalonga, Theodore White, Z. Jamie Yao, Ping Yeh, Juhwan Yoo, Adam Zalcman, Hartmut Neven, Sergio Vaxo, Kelly, Kelly, Julian and Julian n, S. L. Sondhi, Roderich Moessner, Kostyantyn Kechedzhi, Vedika Khemani & Pedram Roushan
量子处理器上的时间晶体本征态序
Xiao Mi 1.11 , Matteo Ippoliti 2.11 , Chris Quintana 1 , Ami Greene 1 , Zijun Chen 1 , Jonathan Gross 1 , Frank Arute 1 , Kunal Arya 1 , Juan Atalaya 1 , Ryan Babbush 1 , Joseph C. Bardin 1.3 , Joao Basso 1 , Andreas Bengtsson 1 , Alexander Bilmes 1 , Alexandre Bourassa 1.4 , Leon Brill 1 , Michael Broughton 1 , Bob B. Buckley 1 , David A. Buell 1 , Brian Burkett 1 , Nicholas Bushnell 1 , Benjamin Chiaro 1 , Roberto Collins 1 , William Courtney 1 , Dripto Debroy 1 , Sean Demura 1 , Alan R. Derk 1 , Andrew Dunsworth 1 , Daniel Eppens 1 , Catherine Erickson 1 , Edward Farhi 1 , Austin G. Fowler 1 , Brooks Foxen 1 , Craig Gidney 1 , Marissa Giustina 1 , Matthew P. Harrigan 1 , Sean D. Harrington 1 , Jeremy Hilton 1 , Alan Ho 1 , Sabrina Hong 1 , Trent Huang 1 , Ashley Huff 1 , William J. Huggins 1 , L. B. Ioffe 1 , Sergei V. Isakov 1 , Justin Iveland 1 , Evan Jeffrey 1 , Zhang Jiang 1 , Cody Jones 1 , Dvir Kafri 1 , Tanuj Khattar 1 , Seon Kim 1 , Alexei Kitaev 1 , Paul V. Klimov 1 , Alexander N. Korotkov 1,5 , Fedor Kostritsa 1 , David Landhuis 1 , Pavel Laptev 1 , Joonho Lee 1.6 , Kenny Lee 1 , Aditya Locharla 1 , Erik Lucero 1 , Orion Martin 1 , Jarrod R. McClean 1 , Trevor McCourt 1 , Matt McEwen 1.7 , Kevin C. Miao 1 , Masoud Mohseni 1 , Shirin Montazeri 1 , Wojciech Mruczkiewicz 1 , Ofer Naaman 1 , Matthew Neeley 1 , Charles Neill 1 , Michael Newman 1 , Murphy Yuezhen Niu 1 , Thomas E. O'Brien 1 , Alex Opremcak 1 , Eric Ostby 1 , Balint Pato 1 , Andre Petukhov 1 , Nicholas C. Rubin 1 , Daniel Sank 1 , Kevin J. Satzinger 1 , Vladimir Shvarts 1 , Yuan Su 1 , Doug Strain 1 , Marco Szalay 1 , Matthew D. Trevithick 1 , Benjamin Villalonga 1 , Theodore White 1 , Z. Jamie Yao 1 , Ping Yeh 1 , Juhwan Yoo 1 , Adam Zalcman 1 , Hartmut Neven 1 , Sergio Boixo 1 , Vadim Smelyanskiy 1 , Anthony Megrant 1 , Julian Kelly 1 , Yu Chen 1 , S. L. Sondhi 8,9 , Roderich Moessner 10 ,
保持火星用纳米颗粒温暖的可行性
f ront m保持火星与纳米颗粒保持温暖的可行性：与纳米颗粒加热火星的可行性作者Samaneh Ansari 1，Edwin S. Kite S. Kite 2，*，Ramses Ramses Ramirez 3，Liam J. Steele J. Steele 2,4，Hoomani Mohseni 1。西北大学电气和计算机工程系；伊利诺伊州埃文斯顿。2。芝加哥大学地球物理科学系；伊利诺伊州芝加哥。 3。 中央佛罗里达大学物理系；佛罗里达州奥兰多。 4。 欧洲中等天气预报中心；英国雷丁。 *通讯作者，kite@uchicago.edu摘要摘要火星表面的三分之一已经浅了h 2 o，但目前太冷了，无法生存。 使用温室气体对火星温暖的建议需要大量在火星表面上很少见的成分。 但是，我们在这里表明，由火星易于获得的材料制成的人造气溶胶（例如，长约9μm的导电纳米棒）可以使火星> 5×10 3倍3倍3倍的火星比最佳气体高> 5×10 3倍。 这种纳米颗粒向前散射的阳光，有效地阻止了上升的热红外。 类似于火星的自然灰尘，它们被高高地扫入火星的气氛中，从而使近地面传递。 在10年的粒子寿命中，两个气候模型表明，在30升/秒的持续释放将在全球范围内升高30 K，并开始融化冰。 因此，如果可以按（或传递到火星）进行大规模制造纳米颗粒，则火星变暖的障碍似乎不如先前想象的那么高。芝加哥大学地球物理科学系；伊利诺伊州芝加哥。3。中央佛罗里达大学物理系；佛罗里达州奥兰多。4。欧洲中等天气预报中心；英国雷丁。*通讯作者，kite@uchicago.edu摘要摘要火星表面的三分之一已经浅了h 2 o，但目前太冷了，无法生存。使用温室气体对火星温暖的建议需要大量在火星表面上很少见的成分。但是，我们在这里表明，由火星易于获得的材料制成的人造气溶胶（例如，长约9μm的导电纳米棒）可以使火星> 5×10 3倍3倍3倍的火星比最佳气体高> 5×10 3倍。这种纳米颗粒向前散射的阳光，有效地阻止了上升的热红外。类似于火星的自然灰尘，它们被高高地扫入火星的气氛中，从而使近地面传递。在10年的粒子寿命中，两个气候模型表明，在30升/秒的持续释放将在全球范围内升高30 K，并开始融化冰。因此，如果可以按（或传递到火星）进行大规模制造纳米颗粒，则火星变暖的障碍似乎不如先前想象的那么高。带有人造气溶胶的预告变暖火星似乎是可行的。主文本简介。干燥的河谷越过火星曾经可持续的表面（1，2），但今天冰冷的土壤太冷了，无法获得地球衍生的寿命（3-5）。流可能到600 kyr（6），这暗示着一个行星在可居住性的风口浪尖上。通过关闭围绕波长（λ）22 µm和10 µm的频谱窗口，已经提出了许多方法来加热火星表面，通过该窗口，通过热红外辐射上升到空间（7-9），表面通过热红外辐射冷却。Modern Mars具有薄（〜6 MBAR）的CO 2大气，在15 µM带中仅提供约5 K温室的温暖（10），而火星显然缺乏足够的冷凝或矿化CO 2来恢复温暖的气候（11）。可以使用人工温室气体关闭光谱窗口（例如