XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQBIT
薛定谔的猫：Qbit 还是 Cbit？
1935 年，薛定谔提出了他认为是反对量子力学哥本哈根诠释的归谬法。他的论证基于一个“荒谬的案例”，而这个案例如今被广泛用于描述量子叠加的反直觉性质。薛定谔想象把一只猫放在一个看不见的盒子里，盒子里有一个装置，可以有 50% 的概率在一小时内杀死这只猫。由于这个致命装置采用量子过程作为触发，所以他认为这只猫处于 50% 活猫 + 50% 死猫的量子叠加态。在本文中，我们指出，如果薛定谔猫实际上如人们普遍断言的那样代表了 50% 活猫 + 50% 死猫的量子叠加，那么猫盒系统就是量子信息比特 (Qbit) 的物理实例。这与哥本哈根诠释相一致，哥本哈根诠释认为，在进行测量之前，猫是死是活的事实是不存在的。因此，对于与“打开盒子”的测量（其可能的测量结果为“活猫”或“死猫”）互补的某些测量，50% 活猫 + 50% 死猫的状态必须是 100% 概率的结果。如果不能提供物理上有意义的互补测量来“打开盒子”，并以 50% 活猫 + 50% 死猫的状态作为其（确定的）测量结果所代表的明确经验结果，那么 50% 活猫 + 50% 死猫的状态仅代表该单次“打开盒子”测量的多次试验的结果分布。也就是说，50% 活猫 + 50% 死猫的状态不是量子叠加，薛定谔猫仅仅是支持薛定谔归谬的经典信息位（Cbit）的物理实例。以双缝实验作为 Qbit 的示例，说明了互补测量的含义（双缝实验中的位置 x 和动量 p）。
Qbit学习，量子教学法和代理AI导师
2例如：想象一个高中代数1级。要进行一次任务，学生必须完成有关动物人口增长的一系列数学问题。代数老师是班级的主要讲师，但是对于这项任务，生物学老师给了一些关于人口增长的生物学的教训，以便学生在综合任务中学习两者。想象现在是用户体验设计的大学水平课程。用户角色是用户体验以人为本设计的一种常见工具，但是使用古兰经教学法，讲师指导学生将角色重新构想是对多种可能的情况，任务流和疼痛点的叠加，从而使用户研究数据更具包容性。
ECSE-4964量子计算机编程
目录：量子力学介绍。量子计算的各种物理实现。IBM Q.量子状态和QBIT。量子门，包括Hadamard，Pauli-Xyz，Toffoli，Fred- Kin。qiskit。量子算法，包括Grover，Shor和最近的量子算法。调查Qusist的量子硬件。
量子傅里叶变换估计驱动周期
车辆系统中的驾驶周期是决定能源消耗、排放和安全性的重要因素。快速估计驾驶周期的频率对于与燃油效率、减排和提高安全性相关的控制应用非常重要。量子计算已经确定了可以获得的计算效率。基于量子傅里叶变换的驾驶周期频率估计算法比经典傅里叶变换快得多。该算法应用于真实世界数据集。我们使用量子计算模拟器评估该方法，结果显示与经典傅里叶变换的结果具有显著的一致性。当前的量子计算机噪声很大，提出了一种简单的方法来减轻噪声的影响。该方法在 15 qbit IBM-q 量子计算机上进行了评估。对于有噪声的量子计算机，所提出的方法仍然比经典傅里叶变换更快。
朝网络入侵检测的量子增强机器学习
I. i troduction使用机器学习（ML）对安全性违规（ML）进行了广泛研究[1] - [8]。入侵检测系统（IDSS）是用于检测此类活动的工具。网络IDSS（NIDSS）特别检测网络中的恶意活动，并且是该领域中最著名的ML应用程序中的上下文之一[3]。idss和nidss可以分类为基于签名或基于异常的[1]。基于签名的（n）IDS通过将分析的数据流与存储在已知攻击的签名数据库中的模式进行比较来检测攻击。基于异常的（N）ID通常使用受监视系统的正常行为模型和模型外部的平常行为模型检测异常，以异常或可疑。基于签名的IDS可以以高精度检测众所周知的攻击，但无法检测或发现未知攻击，而基于异常的IDS具有该能力。在本文中，我们专注于基于异常的NIDSS。量子计算机，其中包括嘈杂的中等规模量子（NISQ）计算机，旨在利用量子物理学执行超出最强大的古典计算机功能的计算任务，并有可能实现量子至上[9] - [11]。随着QBIT的数量和量子计算机的准确性增加，超过最新经典计算的问题引起了很大的关注。在不久的将来预测了量子优势的明确证明[9] - [11]，并且已经提出了一个论点，即它已经实现了[12]，尽管竞争对手已经提出异议[12] [13]。量子至高无上的结果是，量子计算者可以在学习效率方面二次优于其经典对应物，甚至在绩效方面呈指数级别[10]。这是在网络入侵检测的背景下研究量子辅助机器学习（QAML）的潜力的动机。