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在QLDPC代码中有效地计算
是普遍的信念，即需要构建实用程序尺度量子计算机能够执行无法触及的经典计算机的计算需要量子错误纠正技术。在所需的物理量子数的数量方面，对表面代码进行了最广泛研究并高度优化的量子误差校正代码非常大量资源。最近提出了一种有希望的替代量子低密度平价检查（QLDPC）代码。这些代码的资源密集程度要少得多，与实用的表面代码实现相比，每个逻辑量子的物理Qubs最多需要10倍。因此，QLDPC代码的成功应用将大大减少时间表到达可以使用Shor's算法和QPE（如Shor的算法）加速的算法运行算法的量子计算机。迄今为止，QLDPC代码已在量子记忆的背景下进行了主要研究。在QLDPC代码中实现任意逻辑Clifford运算符在电路深度方面有效的方法没有已知的方法。与已知的实施T门的方法结合使用，Clifford组的有效实现解锁了资源有效的通用量子计算。在本文中，我们介绍了一个新的QLDPC代码系列，该家族可以通过横向操作有效地汇编Clifford组。我们的施工最多可以在O（M）综合征提取回合中执行任何M Qubit Clifford操作，从而超过了最新的晶格手术方法。我们运行深度126逻辑电路的电路级模拟，以表明我们的QLDPC代码中的逻辑操作达到了接近内存的性能。这些结果表明，QLDPC代码是将所有逻辑量子算法所需的资源减少到10倍的可行手段，从而解开了大量减少的时间表以商业上有价值的量子计算。
QLDPC是新的错误校正
要了解对有效操作的需求，它有助于从量子电路的工作原理开始。量子电路是一系列逻辑操作步骤，该步骤在一组逻辑Qubits上运行。逻辑操作是门或一组门。与其他逻辑操作结合完成后，它们完成了程序或算法。电路的步骤越多，电路深度就越大。表面代码是汇编深度（即步骤数）的最佳类别。Photonic的新SHYPS代码可以以类似于Sur-Sur-face代码所获得的深度构成算法。这是非凡的，考虑到表面代码一直在开发和优化数十年。随着这些和其他QLDPC代码的研究和开发的继续，SHYPS效率的进一步提高。
deepSQL-R1：用于高性能和
数据集示例数avg查询长度（令牌）avg nl长度（单词）蜘蛛10,181 26令牌13个单词ATIS 6,000 15令牌8个单词SQLOVA 8,000 40 40令牌18个单词
针对文本到SQL的基于大型语言模型的大型生成AI的调查：基准，应用程序，用例和挑战
摘要 - Text到SQL系统通过将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL），从而促进与数据库的平稳互动，从而弥合非技术用户与复杂数据库管理系统之间的差距。本调查提供了对AI驱动的文本到SQL系统演变的全面概述，突出了其基础组件，大语言模型（LLM）体系结构的进步以及蜘蛛，WikisQL和COSQL等数据集的关键作用。我们研究了医疗保健，教育和金融等领域中文本到SQL的应用，并强调了它们改善数据可访问性的变革潜力。此外，我们还分析了持续的挑战，包括域的概括，查询优化，对多转交谈的支持以及针对NOSQL数据库量身定制的数据集和动态现实世界情景的有限可用数据集。为了应对这些挑战，我们概述了未来的研究方向，例如扩展文本到SQL功能以支持NOSQL数据库，设计用于动态多转变交互的数据集，并为现实世界中的可伸缩性和鲁棒性优化系统。通过调查当前的进步并确定关键差距，本文旨在指导基于LLM的文本到SQL系统中的下一代研究和应用。索引术语 - LLM，文本到SQL，自然语言处理，人工智能，AI Gen，基准测试，数据集，模式链接，SQL生成。
使用Oracle Integration中的集成3
美国政府最终用户：Oracle计划（包括任何操作系统，集成软件，任何已嵌入，安装或在交付的硬件上激活的程序，以及此类程序的修改）和Oracle计算机文档或美国政府最终用户提供或访问的其他Oracle数据是“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件文档”，“商业计算机软件”，“商业计算机软件”，“有限的权利数据”或“有限的权利”适用于适用于适用的适用性，或者适用于适用性的适用性，并适用于适用于适用性。因此，使用，复制，重复，释放，显示，披露，修改，衍生作品的准备和/或适应i）Oracle程序（包括任何操作系统，集成软件，嵌入，安装或激活的任何程序，在此类程序中嵌入或激活的任何程序，对此类程序的限制和其他限制），III和/或III IS IS III和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/ii ii III），IS或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或III III IS IIS）在适用的合同中。管理美国政府使用Oracle Cloud Services的条款由适用的此类服务的合同定义。没有其他权利授予美国政府。
用于量子化学的量子学习机 (QLM) 的开源变分量子特征求解器扩展
试图在大型系统上达到完全精确度显然面临着所谓的“指数墙”，这限制了最精确方法对更复杂的化学系统的适用性。到目前为止，用经典超级计算机执行的最大计算量也只包括数百亿个行列式 4 ，有 20 个电子和 20 个轨道，随着大规模并行超级计算机架构的进步，希望在不久的将来解决接近一万亿个行列式（24 个电子、24 个轨道）的问题。5 鉴于这些限制，必须使用其他类别的方法来近似更大的多电子系统的基态波函数。它们包括：(i) 密度泛函理论 (DFT)，它依赖于单个斯莱特行列式的使用，并且已被证明非常成功，但无法描述强关联系统 6 – 8 ； (ii) 后 Hartree - Fock 方法，例如截断耦合团簇 (CC) 和组态相互作用 (CI) 方法，即使在单个 Slater 行列式之外仍然可以操作，但由于大尺寸分子在 Slater 行列式方面的计算要求极高，因此不能应用于大尺寸分子。9 – 16 一个很好的例子是“黄金标准”方法，表示为耦合团簇单、双和微扰三重激发 CCSD(T)。事实上，CCSD(T) 能够处理几千个基函数，但代价是巨大的运算次数，而这受到大量数据存储要求的限制。17 无论选择哪种化学基组（STO-3G、6-31G、cc-pVDZ、超越等），这些方法都不足以对大分子得出足够准确的结果。 Feynman 18,19 提出的一种范式转变是使用量子计算机来模拟量子系统。这促使社区使用量子计算机来解决量子化学波函数问题。直观地说，优势来自于量子计算机可以比传统计算机处理“指数级”更多的信息。20 最近的评论提供了有关开发专用于量子化学的量子算法的策略的背景材料。这些方法包括量子相位估计（QPE）、变分量子特征值求解器（VQE）或量子虚时间演化（QITE）等技术。21 – 24 所有方法通常包括三个关键步骤：（i）将费米子汉密尔顿量和波函数转换为量子位表示；（ii）构建具有一和两量子位量子门的电路；（iii）使用电路生成相关波函数并测量给定汉密尔顿量的期望值。重要的是，目前可用的量子计算机仍然处于嘈杂的中型量子（NISQ）时代，并且受到两个主要资源的限制：
量子飞跃挑战研究所 (QLCI) 计划 (nsf25025) 常见问题解答 (FAQ) | NSF - 美国国家科学基金会
领域，包括多个机构和建立在多个学科的基础上，以应对科学和工程挑战。”它还指出，“量子飞跃挑战研究所将促进可持续的创新生态系统，在这个生态系统中，可以根据需要利用来自不同学科、研究机构和行业的专业知识，以克服量子信息科学和工程领域的科学、技术和劳动力挑战。反过来，量子信息科学和工程的多学科范围有望开发出全新的、更强大的科学和技术工具，从而开辟新的科学和工程前景。”
临床试验中用于综合临床和翻译数据管理的开源SQL数据库架构
摘要在肿瘤学中解锁个性化医学的力量，以融合临床试验数据与翻译数据的整合（即生物测试衍生的分子信息）。这种组合分析使研究人员可以为患者独特的生物构成量身定制治疗。但是，英国临床试验单元中的当前做法带来了挑战。虽然以标准化格式保存临床数据，但翻译数据是复杂的，多样的，需要专门存储。这种格式的差异为旨在有效策划，整合和分析这些数据集的研究人员带来了重大障碍。本文提出了一种新颖的解决方案：专门为学术试验单元需求而设计的开源SQL数据库架构。受到英国癌症研究的启发，由南安普敦临床试验单元的确认试验（超过150,000个临床数据点）开放数据共享和举例说明，该模式在原始数据与昂贵的安全数据环境/可信赖的研究环境之间提供了具有成本效益且实用的“中间立场”。通过充当临床和翻译数据的中心枢纽，该模式促进了无缝数据共享和分析。研究人员获得了对试验的整体观点，从而探索了临床观察与治疗反应的分子基础之间的联系。提供了用于设置数据库的详细说明。开源性质和直接设计可确保易于实施和负担能力，而强大的安全性措施可以保护敏感数据。我们进一步展示了研究人员如何利用像R这样的流行统计软件来直接查询数据库。这种方法促进了学术发现社区内的合作，最终加速了进度的个性化癌症疗法。
和记医疗即将收到武田制药 FRUZAQLA®（呋喹替尼）在欧洲首次报销后的里程碑付款
香港、上海和新泽西州弗洛勒姆帕克 — 2024 年 12 月 13 日，星期五：和记医疗（中国）有限公司（“和记医疗”）（纳斯达克/AIM：HCM；港交所：13）今天宣布，其将收到合作伙伴武田（东京证券交易所代码：4502/纽约证券交易所代码：TAK）的 1000 万美元里程碑付款。武田于 2024 年 12 月在西班牙获得了 FRUZAQLA®（呋喹替尼）用于治疗既往接受过治疗的转移性结直肠癌（“CRC”）患者的国家报销建议，这是欧洲首个国家报销建议。CRC 是欧洲第二大癌症相关死亡原因。FRUZAQLA® 于 2024 年 6 月获得欧盟（“EU”）欧洲委员会（“EC”）批准。武田拥有在中国大陆、香港和澳门以外进一步开发、商业化和生产呋喹替尼的全球独家许可。 “我们为我们的合作伙伴武田和西班牙患者感到高兴，他们现在将能够获得这种创新治疗的报销。这是在整个欧洲更广泛地改善患者可及性的重要一步，”和记医疗首席执行官兼首席科学官苏伟国博士表示。“这也凸显了我们与武田的持续合作，并加强了我们共同致力于满足转移性结直肠癌患者的需求。”欧盟委员会的批准主要基于 III 期多区域 FRESCO-2 试验的结果。FRESCO-2 的数据于 2023 年 6 月发表在《柳叶刀》上。FRUZAQLA® 于 2023 年 11 月在美国获批，2024 年 6 月在欧盟获批，2024 年 8 月在瑞士获批，2024 年 9 月在加拿大、日本和英国获批，2024 年 10 月在阿根廷、澳大利亚和新加坡获批。许多其他司法管辖区的监管申请正在推进中。
genedit：复合操作员和持续改进，以解决企业中的文本到sql
在大型语言模型驱动的文本到SQL的最新进步正在民主化数据访问。尽管有这些进步，但由于需要掌握特定于商业知识，处理复杂的查询并满足持续改进的期望，因此企业部署仍然具有挑战性。为了解决这些问题，我们设计和实施了Genedit：通过用户反馈改进的文本到SQL生成系统。genedit建立并维护特定于公司的知识集，采用分解SQL生成的操作员的管道，并使用反馈来更新其知识集来改善未来的SQL代。我们描述了Genedit的两个核心模块制成的结构：（i）分解的SQL生成； （ii）知识基于用户反馈设置编辑。 对于一代人来说，Genedit利用复合操作员来改善知识检索，并创建一个计划作为指导生成的经过思考的步骤。 genedit首先在初始检索阶段重新研究了相关的示例，在该阶段将原始SQL查询分解为子林，条款或子查询。 然后还检索说明和架构元素。 使用检索到的上下文信息，GenEdit然后以自然语言的逐步计划，涉及如何产生查询。 最后，Genedit使用该计划来生成SQL，最小化模型推理的需求，从而增强了复杂的SQL生成。 必要时，Genedit基于句法和语义错误将查询再生。 每个发电机都使用上述编辑来更新发电提示。我们描述了Genedit的两个核心模块制成的结构：（i）分解的SQL生成； （ii）知识基于用户反馈设置编辑。对于一代人来说，Genedit利用复合操作员来改善知识检索，并创建一个计划作为指导生成的经过思考的步骤。genedit首先在初始检索阶段重新研究了相关的示例，在该阶段将原始SQL查询分解为子林，条款或子查询。然后还检索说明和架构元素。使用检索到的上下文信息，GenEdit然后以自然语言的逐步计划，涉及如何产生查询。最后，Genedit使用该计划来生成SQL，最小化模型推理的需求，从而增强了复杂的SQL生成。必要时，Genedit基于句法和语义错误将查询再生。每个发电机都使用上述编辑来更新发电提示。知识集编辑是通过交互式副标题来推荐的，使用户可以根据需要迭代其反馈并重新生成SQL查询。提交了反馈后，它在通过回归测试并获得批准后将其合并，从而改善了子孙后代。