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World File Search SystemQCS
QCS 文化框架 2024-2028
• 我们制定了员工多元化目标，并将其有效地融入我们的招聘和收购战略和流程中。 • 多元化和包容性融入我们的领导力发展实践中，有助于培养更健康的工作环境。 • 通过教育和培训建立文化能力和意识，并以新的思维方式和合作方式为依据。 • 履行并整合了原住民重塑关系 (2024-2033) 承诺。
Élivágar：用于分类的高效量子电路搜索
为量子机器学习 (QML) 设计高性能、抗噪声的电路具有挑战性 — — 设计空间随着电路规模呈指数级增长，并且 QML 电路设计几乎没有得到良好支持的指导原则。尽管最近的量子电路搜索 (QCS) 方法试图搜索高性能且抗硬件噪声的 QML 电路，但它们直接采用经典神经架构搜索 (NAS) 的设计，而这些设计与量子硬件的独特约束不一致，导致搜索开销高昂和性能瓶颈严重。我们提出了一种新颖的资源高效、噪声引导的 QCS 框架 Élivágar。Élivágar 在 QCS 的所有三个主要方面 — — 搜索空间、搜索算法和候选评估策略 — — 进行了创新，以解决当前受经典启发的 QCS 方法中的设计缺陷。Élivágar 通过噪声和设备拓扑感知的候选生成实现了硬件效率，并避免了昂贵的电路映射协同搜索。通过引入两个计算成本低廉的预测器，即 Clifford 噪声弹性和表示容量，Élivágar 将噪声鲁棒性和性能评估分离，从而能够尽早拒绝低保真度电路并降低电路评估成本。由于其资源效率，Élivágar 可以进一步搜索数据嵌入，从而显著提高性能。根据对 12 个真实量子设备和 9 个 QML 应用程序对 Élivágar 的全面评估，与最先进的 QCS 方法相比，Élivágar 的准确率提高了 5.3%，速度提高了 271 倍。
网络安全世界中的客户服务新面貌
摘要 网络安全领导者尚未充分发展，无法指导采用自动化和人工智能设计的优质客户服务 (QCS) 工作流程的重新设计，这些工作流程通过客户的看法与人相互关联。实现流程重新设计应该是一个团队的努力，由经验丰富的领导和利益相关者通过后续流程指导成功的设计。领导者必须塑造令人信服且直接的需求，以学习和教授员工和聊天框不可或缺的客户服务技能，在与恼怒的客户或困难情况沟通时表现出耐心、自律、灵活性和足智多谋。无论分析、设计、开发和实施困难是网络安全知识、技能和能力的真空，还是预算和资源限制的匮乏，创建全面的 QSC 工作流程和培训都需要时间和目的。这些知识必须主动构建，而不是被动构建。QSC 重新设计体现了从被动行为到主动准备明确定义的意图、活动和目标集合的转变，这些意图、活动和目标描述了组织将如何通过产品和服务进行竞争。本文将使那些专注于成功更新和实施 QCS 行动和工作流程的受访者、指导直接客户服务计划的从业者、企业治理战略家、QCS 和机器学习培训师以及想要了解更多有关网络安全领域的 QCS 的学习者受益。
测试和调试量子软件
量子计算领域很年轻：Feynman在1982年介绍了量子计算的概念[3]； Shor提出了第一个实际相关的算法（用于基于整数分解的打破加密协议），该算法可以在1994年在QC上有效地计算[6]。实施实际质量控制花了一段时间。学术界和IBM之间的合作伙伴关系在1998年创建了第一个工作的2量1 QC [7]，但该公司花了18年的时间才能在2016年公开访问公众5季度的QC [8]。目前，有一些QC可商购。d-wave在2011年开始出售绝热质量控制（尽管关于绝热质量控制的争论正在进行中，QC正在进行中2 [10]），目前的质量> 5000 Qubits [11]。QC也可以通过完全管理的云服务获得。IBM访问了学术和工业合作伙伴的20和50量子门的超导QC，以探索2017年的实用应用[12]（2020年在2020年进行了65 Qubit机器[13]）。对于非商业用途，IBM O效率为5 Q QC，通过IBM Q体验在线平台基于IBM Cloud（以及基于本地和云的模拟器）[14]。rigetti在2017年获得了8量超导的质量控制[15]。Google在2018年建立了基于72 QUITAIT GATE的超导QC [16]。IONQ在2019年引入了离子捕获的11 Quit QC [17]。 霍尼韦尔在2020年创建了被捕获的离子捕获的10量QC [18]。 Xanadu在2020年[19，20]中占8量和12克光子QC。 Microsoft通过Microsoft Quantum Development Kit提供了对拓扑QC的模拟器3的访问权限[21]（并计划将来访问实际QC）。IONQ在2019年引入了离子捕获的11 Quit QC [17]。霍尼韦尔在2020年创建了被捕获的离子捕获的10量QC [18]。Xanadu在2020年[19，20]中占8量和12克光子QC。Microsoft通过Microsoft Quantum Development Kit提供了对拓扑QC的模拟器3的访问权限[21]（并计划将来访问实际QC）。汇总的云服务也开始出现。例如，Amazon Web服务开始通过其2019年的制动器服务从各个供应商那里访问QC [23]。目前，它介绍了D-Wave绝热2048-和5640 Qubit QC，IONQ基于ION的基于ION-ION基于ION-ION的11 Quitit QC和Rigetti 32 Quitti Qubition QC [24]。
Q-GPU：使用 GPU 进行量子电路模拟的优化方法
摘要 — 近年来，量子计算取得了重大发展，并在许多应用领域确立了其霸主地位。虽然量子硬件可以通过云环境供公众使用，但仍需要一个强大而高效的量子电路模拟器来研究约束条件并促进量子计算发展，例如量子算法开发和量子设备架构探索。在本文中，我们观察到大多数公开可用的量子电路模拟器（例如 IBM 的 QISKit、Microsoft 的 QDK 和 Google 的 Qsim-Cirq）在量子比特数量增加时模拟速度慢且可扩展性差。为此，我们系统地研究了量子电路模拟（QCS）的缺陷，并提出了 Q-GPU，这是一个利用具有全面优化的 GPU 来实现高效且可扩展的 QCS 的框架。具体而言，Q-GPU 具有 i）主动状态幅度转移、ii）零状态幅度修剪、iii）延迟量子比特参与和 iv）无损非零状态幅度压缩。在九个代表性量子电路上的实验结果表明，Q-GPU 显著缩短了基于 GPU 的 QCS 的执行时间，缩短了 71.89%（加速 3.55 倍）。Q-GPU 还分别比最先进的 OpenMP CPU 实现、Google Qsim-Cirq 模拟器和 Microsoft QDK 模拟器快 1.49 倍、2.02 倍和 10.82 倍。
简要介绍了中国QKD的最新进展...
Quantum-SAFE云服务（QCS）将量子安全服务嵌入ICT云平台的基本组件中，其中Quantum Secure Communication在其整体ICT体系结构中起着至关重要的作用，以基于统一的量子密钥生成和管理能力
Application-Note-Quant500-Xl-across-MS-platforms。 ...
该套件由两个已集成的内部标准的专利96孔滤清器组成，系统适用性测试样品，冻干校准标准和质量控制（QCS），这些（QCS）是根据协议重构的。实验样品，由11个人血浆样本（5名女性，6名男性，17-65岁，没有医学诊断），NIST SRM 1950和30个人类受试者的粪便池组成，并在WebIDQ中注册，并与校准和QC样品一起排列，并在96 Well板块上进行了排列。除校准标准以外的所有样品以三个重复测量。工作列表直接导出到质谱仪软件，并打印了用于套件准备的布局。粪便样品是根据生物陈列物方案制备的，用于使用先例均质剂和异丙醇作为提取溶剂来分析粪便。根据用户手册制备了在两个套件板中的每个孔中的10μl样品，然后进行衍生化，提取，最后稀释到三个单独的测量板中：一个用于LC-MS/MS：FIA-MS/MS（量子500和XL零件）。
为超级计算机带来量子加速
量子计算机将信息编码为量子比特的状态，并使用外部信号（例如通过微波或激光）来操纵它们。利用量子物理的特性，量子算法可以使用这些特性来实现资源扩展的指数级改进 2 。已经开发了几种这样的量子算法 [11]；尽管如此，必须强调的是，量子计算机并非现有计算技术的替代品。量子计算机更适合解决那些所需传统计算资源随问题规模呈指数级增长的问题。其他问题可能从量子计算机中获得的收益较小甚至为零，辅助任务也是如此，如预处理和后处理、I/O 和可视化。这种理解有助于将量子计算机定位在大量计算硬件中，作为现有高性能计算系统的加速器，专门适用于某些类型的问题，量子计算机将成为这些问题的颠覆性技术。