在本模块结束时,学生将能够: - 用严格的数学基础解释量子信息的理论和应用。 - 理解量子信息论的代数概念,包括量子算法、纠缠理论和量子误差校正。 - 区分和应用量子算法,包括周期查找、隐藏子群问题和量子傅里叶采样。 - 解释纠缠理论如何包括局部性和因果关系的概念、量子态的凸集以及通过局部操作对量子态的操纵。 - 应用量子误差校正,包括稳定器形式和基于测量的量子计算。
完成本模块后,学生将能够: - 理解原子量子存储器并比较各种存储方案,包括光腔分析。 - 描述、用统计描述计算并参考单光子实验在实验室中演示光学检测方面。 - 组装和实现 Rb 的磁光阱并讨论其在量子现象中的应用。 - 总结光量子信息中的连续和离散变量编码。 - 描述量子密钥分发并计算光量子信息的贝尔不等式协议。 - 将超导电路描述为量子比特,量子点描述为量子比特,并将它们与原子进行对比。 - 解释宏观量子振荡器的物理学。
存储温度(TA)-20ºC至25ºC最大相对湿度(%)85%非调节CEC符合CEC符合CEC的UL等级干燥和潮湿的文件编号E71446 EMI合规性FCC第15部分A类批准UL列出了工厂和现场安装CSA C222 No.141 Ca T20设备效率数据库
延续去年研讨会的成功,第二届量子数据科学与管理 (QDSM) 国际研讨会与 VLDB 2024 同期举行,主要探讨量子计算在数据科学和数据管理中的可能性。量子计算是一个相对较新的新兴领域,被认为在未来具有巨大的计算潜力。在 QDSM 研讨会上,我们希望提供一个平台来讨论和发布将量子计算应用于硬数据科学和数据管理问题的新成果。今年,这些问题包括在通用量子计算机上存储关系表、基于量子图神经网络的深度学习、基于电路的量子数据结构、在量子计算机上执行图算法,以及研究在量子平台上托管 SQL 查询执行的可行性。研讨会为积极讨论这些主题和相关主题提供了一个平台。
摘要 — 量子计算是一项很有前途的技术,它需要复杂的软件堆栈将最终用户连接到各种可能的量子后端。然而,当前的软件工具通常是针对单个平台进行硬编码的,缺乏能够自动检索和适应不同平台不断变化的物理特性和约束的动态接口。随着新硬件平台的频繁推出,其性能每天都在变化,这构成了严重的限制。在本文中,我们展示了一个概念和一个原型实现的接口,称为量子设备管理接口 (QDMI),它通过明确连接软件和硬件开发人员来解决这一问题,调解他们相互竞争的利益。QDMI 允许硬件平台以标准化的方式提供其物理特性,软件工具可以查询这些数据以相应地指导编译过程。这使得软件工具能够自动适应不同的平台并针对特定的硬件约束优化编译过程。QDMI 是慕尼黑量子软件堆栈 (MQSS) 的核心部分——一个复杂的软件堆栈,用于将最终用户连接到各种可能的量子后端。 QDMI 作为开源软件在 https://github.com/Munich-Quantum-Software-Stack/QDMI 上公开提供。
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申请人必须具有直接适用的经验,以证明其拥有立即胜任该职位所需的知识、技能、能力和能力。合格的经验可以是在任何公共或私营部门的工作中获得的,但将清楚地证明过去在应用成功履行职位职责所需的特定能力/知识、技能和能力方面的经验。这种经验通常与要填补的职位的工作有关或直接相关。除了上面列出的专业经验外,您的简历还必须表明您具有与情报分析员相关的经验,包括与情报相关的研究、分析、收集和/或操作。这种经验应包括与要填补的职位直接相关的情报分析和/或制作、情报收集和/或操作、反情报或威胁支持。这种经验应该证明:了解情报流程、周期和组织;了解和/或能够使用研究工具,例如图书馆藏书、照片、统计数据、图形和地图;了解分析、汇编、报告和传播情报数据的系统、程序和方法;和/或了解收集和分析情报数据的组织和方法。
C4IR沙特阿拉伯致力于推进负责实施新兴技术以应对粮食安全挑战的实施。每年有三分之一的全球粮食生产浪费,诸如IoT智能监控之类的创新可以优化存储条件,减少食物变质并增加食物的可用性。利用数据和传感器,Precision农业优化了资源的使用,从而使水,肥料和农药的产量更高,与沙特阿拉伯的2030年愿景一致,这强调了可持续食品领域的技术进步。
401(k) 计划:401(k) 计划中默认设置的实施通过两种主要机制彻底改变了退休储蓄:选择退出参与默认设置(即自动注册)和 QDIA。根据 PPA 和劳工部规则,如果雇主选择 QDIA 作为默认投资,则雇主有权获得某些受托人保护。QDIA 在 401(k) 计划设计领域几乎无处不在,TDF 现在是 98% 具有 QDIA 的计划的默认投资选择(Clark,2023 年)。TDF 默认设置大大降低了极端资产配置(包括现金密集型头寸)的普遍性,并帮助工人积累财富、超越通货膨胀并以适合年龄的方式进行投资。年轻工人尤其受益于这些变化:2006 年,四分之一的 18-24 岁参与者没有股票敞口(Clark 和 Kukulka,2023 年)。到 2021 年,97% 的 18-24 岁自动登记参与者的股权分配比例在 41% 至 99% 之间。
由于数据分析推动了在应用环境中的学科和决策中的研究,因此学生必须从数据集中进行操纵和得出结论,这一点至关重要。QD指定的课程在纪律环境中演示并应用定量方法,以确保学生能够从数据丰富的信息中提取含义,并在评估该含义时应用适当的分析工具。