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多目标量子汇编算法
变异量子算法（VQA）如量子近似优化算法（QAOA），变异量子本元素（VQE），量子神经网络（QNN）和量子汇编（QC），可用于求解对噪声中量表量量标准量量表的实用任务（NISQ）的实用任务，这是有希望的。最近的成就证明了量子态制备2 - 6，量子动态模拟2、7-9和量子计量学10-14的有效性。QC，特别是获得了显着的利益。它使用培训过程将信息从未知目标统一转换为可训练的已知统一15，16。此方法具有各种应用，包括盖茨优化15，量子辅助编译16，连续变量的量子学习17，Quantu-State State polagrogrich 18和量子对象模拟2。例如，可以使用QC 2在量子电路中模拟量子对象（例如量子状态）。QC的性能取决于量子数和电路深度的数量。Ansatzes（可训练的量子电路）的选择也至关重要，必须仔细选择。一些纠缠
针对儿童脑白质研究的可分析且质量可控的资源
我们创建了一套资源，用于基于健康脑网络 (HBN) 研究的公开扩散 MRI (dMRI) 数据开展研究。首先，我们将 HBN dMRI 数据 (N = 2747) 整理到脑成像数据结构中，并根据最佳实践对其进行预处理，包括去噪和校正运动效应、与磁化率相关的失真和涡流。预处理后可供分析的数据已公开。数据质量在 dMRI 分析中起着关键作用。为了优化 QC 并将其扩展到这个大型数据集，我们通过专家评分的小型数据子集和社区科学家评分的大型数据集的组合来训练神经网络。该网络在保留集 (ROC-AUC = 0.947) 上执行的 QC 与专家的 QC 高度一致。对神经网络的进一步分析表明，它依赖于与 QC 相关的图像特征。总而言之，这项工作既为推动大脑连接和儿童心理健康的跨诊断研究提供了资源，也为大型数据集的自动化质量控制建立了新的范式。
车载通信后量子密码性能分析
近年来，量子计算 (QC) 越来越受到人们的重视，人们提出了利用量子傅里叶变换通过多项式时间可计算性来解决隐藏子群问题。此外，一些包含隐藏子群的密码方法 [如 RSA (Rivest-Shamir-Adleman) 和椭圆曲线密码 (ECC)] 可能会被 QC 破解。因此，没有隐藏子群的后量子密码 (PQC) 方法 [如基于格、基于多变量和基于代码的密码方法 [1]] 对于防御 QC 攻击具有重要意义。对于车辆通信的安全，已经基于公钥基础设施 (PKI) 设计了安全证书管理系统 (SCMS) [2] 和合作智能交通系统证书管理系统 (CCMS)。然而，这些系统中使用的密码方法都是 ECC，QC 可能会带来安全威胁。因此，可以考虑使用 PQC 方法代替 ECC 来提高安全级别。本研究将调查和讨论应用于 SCMS 和 CCMS 的 PQC 方法。此外，基于格的密码学方法是 PQC 方法的主流技术 [1]。因此，将比较标准基于格的密码学方法（即 Dilithium 和 Falcon）的性能。本研究的主要贡献如下。
基于Memristor的低温可编程DC来源，用于可扩展的原位量子点控制
手稿于2022年12月16日收到；修订了2023年2月3日； 2023年2月7日接受。出版日期2023年2月20日；当前版本的日期2023年3月24日。这项工作得到了加拿大自然科学和工程研究委员会（NSERC）的部分支持；在加拿大第一研究卓越基金的一部分；在加拿大第一研究卓越基金的一部分是由Laboratoire纳米技术纳米纳斯特梅斯（LN2），该基金是法国 - 加拿大 - 加拿大联合国际研究实验室（IRL-3463），由中心由国家de la Recherche Scorentifique（CNRS），Universitedesitédesherbrooke，Unigabrooke，Comecomeitififique（CNR）中心资助和合作。 ÉcoleCentrale Lyon（ECL）和国家科学研究所（Institut National des Sciences）贴花（INSA）LYON；并部分由魁北克人的自然与技术（FRQNT）。本文的评论由编辑F. Bonani安排。（通讯作者：Pierre-Antoine Mouny。）Pierre-Antoine Mouny, Yann Beilliard, and Dominique Drouin are with the Institut Interdisciplinaire d'Innovation Technologique (3IT) and the Institut Quantique (IQ), Université de Sherbrooke, Sherbrooke, QC J1K 0A5, Canada, and also with the Laboratoire Nanotechnologies Nanosystèmes (LN2), CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大（电子邮件：Pierre-antoine.mouny.mouny@usherbrooke.ca）。SébastienGraveine，Abdelouadoud El Mesoudy，RaphaëlDawant，Pierre Gliech和Serge Ecoffey与Interdistut Interdisci-Plinaire d'innovation D'innovation D'Innovation Technologique（3IT），Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，QC J1K 0A 5，CANCALAINE，CANCALAITIE，以及CANCALATO，CANCARAITAN，以及CANCACATAINIIS Nanosystèmes（LN2），CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大。Marc-Antoine Roux与加拿大QC J1K 2R1的Sherbrooke大学量子研究所（IQ）一起。Fabien Alibart与加拿大Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke University Institute（3IT）的互助创新创新研究所，加拿大QC J1K 0A5，也与纳米技术实验室纳米系统（LN2）一起加拿大，还与法国59650 Villeneuve-d'ascq的电子，微电子学和纳米技术学院（IENN）一起。Michel Pior-Ladrière与纳米技术实验室纳米系统（LN2），CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大，以及与Sher-Brooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，QC j1 cancase cancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancance of sherbrooke，QC J1K 0A5本文中一个或多个数字的颜色版本可在https://doi.org/10.1109/ted.2023.3244133上找到。<数字OBJET标识符10.1109/TED.2023.3244133
利用酵母表面展示进行原生动物病原体药物靶标筛选的全基因组文库
1 加拿大魁北克省圣安妮贝尔维尤麦吉尔大学寄生虫学研究所 H9X 3V9 2 加拿大魁北克省蒙特利尔麦吉尔大学实验医学部 H4A 3J1 3 法国图尔药学院 Monge 大道 31 号 37200
多目标量子编译算法
变分量子算法 (VQA)，如量子近似优化算法 (QAOA)、变分量子特征值求解器 (VQE)、量子神经网络 (QNN) 和量子编译 (QC)，有望在传统计算机以外的嘈杂中型量子 (NISQ) 设备上解决实际任务 1 。最近的成果证明了其在量子态制备 2 – 6 、量子动态模拟 2 、 7 – 9 和量子计量 10 – 14 方面的有效性。尤其是 QC，引起了人们的极大兴趣。它使用训练过程将信息从未知目标单元转换为可训练的已知单元 15 、 16 。该方法有多种应用，包括门优化 15 、量子辅助编译 16 、连续变量量子学习 17 、量子态层析成像 18 和量子对象模拟 2 。例如，可以准备量子对象（例如量子态），并使用 QC 2 在量子电路中模拟其演化。QC 的性能取决于量子比特的数量和电路深度。可训练量子电路的选择也至关重要，必须仔细选择。一些纠缠
接受限制方法的百分比
国家运输机构的质量保证（QA）规格的基本概念是质量控制功能（QC）和接受功能的分离，承包商负责QC，代理机构或其指定代表，负责获得和执行验证验证测试并做出接受决策。但是，减少代理资源导致许多机构接受QC数据作为接受决定的一部分。因此，重点是改善承包商QC和过程控制。机构已经采取了其他措施，以增强对他们接受的产品的信心，包括开发和使用基于统计的接受计划。基于统计的接受计划考虑代理和承包商风险，与绩效有关，并且很容易理解和应用。这些计划还为优质工作提供了激励措施，并为质量不佳的工作提供了抑制。限制范围内的百分比（PWL）方法是一种常用的基于统计的接受形式，可以在实施时为机构和行业提供优势。本技术简介提供了PWL接受方法的概述，并提供了支持PWL方法与常规接受方法的潜在优势的数据。
研究沉浸式虚拟现实作为量子计算的教育工具
量子计算 (QC) 是一门本质上复杂但令人兴奋的学科，其实际意义日益重大。要深入了解 QC，需要整合物理、计算和数学等众多技术领域的知识。这项工作旨在研究沉浸式虚拟现实 (VR) 与桌面环境（“web-applet”）相比，作为帮助个人学习 QC 基础知识的教育工具有何不同。我们开发了两个交互式学习教程，一个利用“Bloch 球体”可视化来表示单量子比特系统，另一个通过“量子纠缠”的视角探索多量子比特系统。我们在一项有 24 名参与者的用户研究中评估了每种媒介教授 QC 基础知识的有效性。我们发现 Bloch 球体可视化非常适合 VR，而不是桌面环境。我们的结果还表明，数学素养是促进更好学习的重要因素，使用 VR 时这种效果会更加明显。然而，VR 并未显著改善多量子比特环境下的学习效果。我们的工作提供了宝贵的见解，有助于新兴的量子人机交互 (QHCI) 和教育 VR 领域。
Awan, U.、Hannola, L.、Tandon, A.、Goyal, RK、Dhir, A. (2022)。软件行业中的量子计算挑战。基于模糊 AHP 的方法。我
量子计算 (QC) 在软件工程和信息科学领域受到越来越多的关注 [1]。它启发了计算机科学家、工程师和物理学家，其应用潜力无疑正在改变当前的信息技术 (IT) 格局 [2]。量子计算是一种基于量子力学的技术，能够快速解决复杂计算，同时处理和传输信息 [3]。例如，谷歌 Sycamore 量子处理器仅需 200 秒即可完成超级计算机需要 10,000 年才能完成的任务 [4]。据 [4] 称，该技术非常适合许多商业交易，因为它可以有效地分析数据集 [5]，具有丰富的知识和更少的计算时间 [6]，同时还使企业能够破译数据驱动的模式，从而发现新的机会。包括谷歌、英特尔和 IBM 等 IT 巨头以及 Rigetti 和 IonQ 等初创公司在内的多家组织都已经认识到量子计算的潜力 [7]。尽管量子计算的应用已在工业品和制药等一些商业领域根深蒂固 [8]，但最近越来越多的其他行业和领域也认识到了其实际应用的潜力 [9]。例如，金融行业越来越认识到量子计算的快速数据处理能力的好处 [10]。因此，随着商界认识到量子计算在技术转型中的重要优势并更广泛地采用它，预计未来量子计算应用将大幅增加 [1] [11]。