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量子算法研究所（QAI）
量子算法研究所 (QAI) 正在招募首任执行董事。QAI 设在西蒙弗雷泽大学 (SFU)，是一家新成立的非营利性公司。QAI 加强了不列颠哥伦比亚省 (BC) 在应用量子计算技术解决现实问题方面的全球领先地位。通过利用 BC 新兴的量子计算集群现有的商业和学术努力，QAI 将成为在这个新兴的高潜力行业中建立长期优势的催化剂。该研究所是工业界、学术界和政府之间的合作，旨在发展 BC 和加拿大的应用量子计算生态系统，从而创建本土人才管道以满足行业需求。它还将支持应用量子计算研究和算法开发的商业化工作。该研究所将与学术界和工业界合作，解决传统计算机无法单独解决的现实问题。QAI 的目标是成为全球领先的研究所、加拿大国家量子技术结构的重要组成部分以及 BC 量子生态系统的建设者。量子人工智能研究所的本地任务是推动和改善不列颠哥伦比亚省的经济发展，具体方式如下：● 培养和培训量子计算和量子算法研究领域的高素质专业人才；● 协助应用量子计算领域的现有和未来行业参与者将其研发产品商业化，以打造一个充满活力的行业；● 利用不列颠哥伦比亚省的优势，建立一个应用量子计算生态系统，该生态系统的特点是广泛参与、对核心技术采取包容性方法，并建立大量人才，推动该省和加拿大的技术就业和经济发展。在西蒙弗雷泽大学素里校区，量子人工智能研究所将有机会与其创始成员（西蒙弗雷泽大学、不列颠哥伦比亚大学、维多利亚大学、不列颠哥伦比亚省政府、DWave、1QBit、Photonic、IBM 和微软）合作，参与素里蓬勃发展的技术行业，并在更广泛地区的经济发展中发挥关键的积极作用。素里是加拿大发展最快的城市之一，位于温哥华市中心和美国边境之间。最近，世界真正有影响力的大学 (WURI) 将 SFU 评为创新、创业精神和工业应用方面全球前 35 名大学之一。QAI 正在寻找一位领导者，为该研究所树立令人信服的愿景，并在国内和国际上建立世界一流的量子算法研究机构的声誉。与董事会密切合作，成功的候选人还将在 QAI 的领导和执行管理中发挥关键作用，通过建立合作伙伴关系和提高人们对 QAI 的认识；制定设施的战略方向和预算；设定绩效和增长的综合目标；并吸引知名研究人才和大规模资金。候选人必须具有出色的学术资格和杰出的学术记录，以及在行业内工作或参与的丰富经验。他们将拥有丰富的行政经验；成功建立包容性的工作环境并促进公平、多样性和包容性举措；并有能力带领 QAI 走在量子算法开发卓越的前沿。QAI 正在寻找一个能够制定和执行大胆愿景、清晰有效的沟通者、并将积极培养学术界和工业界合作文化的人。任期为五年（可续签）。成功的候选人将在适当的学科担任教授，并在其董事任期结束时保留该职位。它
科学计算计划-Indiono
§COOP，CAPSTONE计划，UBC数据科学硕士，Mitacs gra…§LED组织“量子计算的基石模型” 2020，2021，2021§本地和国际合作：Helmholtz Association，QAI，QAI，QUAIMBC…§新领域 /新领域 /需要扩大人力的力量。
量子人工智能-IJRPR
量子人工智能（QAI）仍然是当代探索的最前端，量子处理的无与伦比的能力与人造意识（人工智能）的不同领域融合在一起。这一出现的田地构成了量子力学的标准，以破坏常规处理理想的模型，并有望在解决复杂的计算问题方面前进。在其中心，Qai调查了量子注册的原子属性（例如叠加和军鼓）之间的合作，以及人造智能计算和方法的巨大场景。通过利用量子特性，QAI在数据处理，增强和AI方面提供了非凡的可能性。与旧样式的注册不同，这取决于双重零件，量子PC利用了Qubits，增强了计算能力和生产力的显着跳跃。这种潜力与人造的情报企业相关，QAI在照顾巨大的数据集，执行平等的计算以及以罕见的速度来应对增强挑战方面表现出无与伦比的能力。随着Qai的Boondocks不断增长，科学家进一步挖掘了其假设的机构，并为模拟智能提出了脚踏实地的建议。此演示文稿为研究量子力学和计算机推理之间的强大交易是使我们走向未来量子改良的Insight重塑计算机会限制的未来的。
软件工程网络安全教育中的量子人工智能
摘要 网络安全的影响是全球性的，需要立即关注以保护、保存和维护任何数据的完整性。无论是在工业界还是学术界，网络安全都是至关重要的。为了解决这个问题，所有利益相关者都应该对网络安全及其实施方法有充分的了解。已发布的通用标准和指南的使用并未描述可以使用的技术或解决方案。目前，基于机器学习的应用程序、严肃游戏或远程培训可用于弥补这一差距。本文提出了一种基于量子人工智能 (QAI) 的视觉模型，该模型可生成安全软件开发 (SSD) 规则，以在软件开发生命周期 (SDLC) 的不同阶段教育和培训开发人员和测试人员。所提出的模型根据来自行业标准、漏洞信息以及专有和历史数据的数据训练 QAI 算法，以创建开发人员和测试人员可以快速适应的安全规则。因此，关于汽车行业 SSD 的案例研究讨论了视觉模型的应用。
量子人工智能：教程
摘要 人工智能 (AI) 是一门拥有数十年历史的学科，由于取得了惊人的进展，解决了几年前无法想象的问题，例如文本、图像和视频的生成模型，人工智能正迎来黄金时代。人工智能的广泛应用也已进入物理学领域，为瓶颈问题提供解决方案，例如无法解决某些问题或耗时极长的数值方法、量子实验的优化或量子比特控制。此外，量子计算已成为加速人工智能计算的极佳方法，尤其是在数据驱动的人工智能即机器学习 (ML) 的情况下。量子机器学习 (Quantum ML) 一词已经广为人知，涉及量子计算机或量子退火器中的学习、经典机器学习模型的量子版本以及用于量子测量和控制的不同学习方法。量子人工智能 (QAI) 试图向前迈出一步，提出颠覆性的概念，例如人机量子计算机界面、量子计算机中的情感分析或量子计算的可解释性等。本次特别会议包括五篇有关相关主题的高质量论文，例如量子强化学习、量子计算并行化、量子特征选择和量子矢量量化，从而捕捉了 QAI 中方法的丰富性和多样性。
人工智能的多样性 - 人工智能指数
本章介绍了人工智能劳动力和学术界的多样性统计数据。它借鉴了与各种组织的合作——特别是机器学习中的女性 (WiML)、人工智能中的黑人 (BAI) 和人工智能中的酷儿 (QAI)——每个组织都旨在提高该领域某个维度的多样性。数据既不全面也不具有决定性。在准备本章时，由于公开的人口统计数据稀缺，AI Index 团队遇到了重大挑战。缺乏公开的人口统计数据限制了统计分析评估人工智能劳动力缺乏多样性对社会以及更广泛的技术发展的影响的程度。人工智能中的多样性问题众所周知，从学术界和工业界获取更多数据对于衡量问题的规模和解决问题至关重要。