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规格表：CSM − QMTDC -163‑1 -SG
Crestron，Crestron徽标，QMT和安静的汽车技术是美国和/或其他国家/地区的Crestron Electronics，Inc。的商标或注册商标。本文档中可以使用其他商标，注册商标和商标名称来指代声明商标和名称或其产品的实体。Crestron否认对他人的标记和名称的任何专有兴趣。Crestron对版式或摄影中的错误概不负责。
FQM新闻稿-2024 Q2（实际）
“我们在赞比亚又有了一个坚实的季度，并且随着迄今为止的工作，堪萨斯州和哨兵在今年剩余的时间内都很好。在企业中，持续的成功调试和升级促进了2024年6月1日的商业生产宣布，而S3扩展进展顺利，并有望在2025年中期完成。，我们还在继续努力维持资产负债表的实力时发起了铜绿计划，” First Quantum首席执行官Tristan Pascall评论说。“最后，与江西铜达成股东权利协议令人高兴，该协议正式为我们之间的关系做出了明确的基础。自2019年购买第一量Quantum股票以来，与长期客户的江西铜的关系已巩固。我们期待江西铜在公司的战略方向上的持续支持。”
IQM 20 量子比特量子计算机的技术和性能基准
在本文中，我们将探讨 IQM 量子计算机的技术进步，重点介绍 QPU 和完整的全栈量子计算机。我们的重点是一台 20 量子比特量子计算机，它采用 IQM Garnet QPU，我们将把它扩展到 150 个量子比特。此外，我们还分享了 QPU 和系统级别的基准，重点介绍了一些成就，例如 2 量子比特门保真度中值为 99.5%，以及所有 20 个量子比特在 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态下的真正纠缠。
QMA和QCMA的oracle分离具有有限的自适应
这是量子复杂性理论中的一个长期开放问题，即复杂性NP类的两个可能的量子类似物是否等效。QMA被定义为可以通过多项式量量子量子证人访问的多项式时间量子算法可以解决的决策问题，而QCMA是可通过多项式量子算法可解决的一类决策问题，仅通过多项式量子算法可以访问多项式规定的经典证人。换句话说，问题要问：量子证明是否比经典证据更强大？虽然包含QCMA QMA很容易看出，但这两个类别是否相等的问题（首先由Aharonov和Naveh [3]提出）仍然没有解决。的确，这些类别之间的无条件分离超出了当前已知的技术。一个更容易但仍未解决的问题是显示QMA和QCMA之间的甲骨文分离。这是因为Turing Machine模型中的Oracle分离可以通过在更简单的查询复杂性模型中的分离来显示，其中相似的
SQM加入Talga在瑞典锂项目
本文档中有关公司业务或拟议业务的陈述，不是历史事实，是涉及风险和不确定性的前瞻性陈述，例如描述公司未来计划，目标或目标的估计和陈述，包括公司或管理层期望发生陈述条件或结果的效果。由于前瞻性陈述解决了未来的事件和条件，因此它们涉及固有的风险和不确定性。在每种情况下的实际结果可能与此类陈述中当前预期的结果有重大不同。投资者被告知不要过分依赖前瞻性陈述。
QMCPACK：日记在Aurora上的Exascale日记
计算项目（17-SC-20-SC）是美国能源部科学和国家核安全管理局的联合项目，负责提供有能力的Exascale生态系统，包括软件，应用程序和硬件技术，以支持该国的Exascale Compuctive。
QML-IDS：量子机器学习入侵检测系统
摘要 — 量子计算和相关技术的出现为增强网络安全提供了机会。向量子计算能力的转变为制定缓解不断增长的网络完整性威胁的策略铺平了道路。为了应对这一技术进步，我们的研究提出了 QML-IDS，这是一种结合量子和传统计算技术的新型入侵检测系统 (IDS)。QML-IDS 采用量子机器学习 (QML) 方法来分析网络模式和检测攻击活动。通过对公开数据集进行大量实验测试，我们表明 QML-IDS 在攻击检测方面是有效的，并且在二分类和多分类任务中表现良好。我们的研究结果表明，QML-IDS 优于传统机器学习方法，证明了量子增强网络安全解决方案在量子实用时代的前景。索引词 — 量子机器学习、网络安全、量子网络。
fermilab-slides-24-0049平方英尺
•Fermilab正在从伊利诺伊大学获取盈余实验性MRI磁铁，在800毫米的室温孔中提供9.4 t领域，目的是将磁铁用作高频实验的基础，目前是在Doe Dark Matter New Initiative New Initiative Program
![arxiv：2307.07687v3 [q-bio.qm] 1824年3月18日](/simg/5/5476cc4e3465d4ab6353876f6bc0bb47268d0bff.webp)
arxiv：2307.07687v3 [q-bio.qm] 1824年3月18日
现代生物学的核心挑战是如何从高维基因表达数据的人群级时课程中推断单个细胞的轨迹。细胞的出生和死亡带来了一个特殊的困难：现有的轨迹推理方法无法将净增殖的变异性与细胞分化动力学区分开，因此需要准确地对增殖率进行准确的知识。在全球waddington-ot（GWOT）上建造，在可以忽略生育和死亡的情况下执行严格的理论保证，我们展示了如何使用最近开发的基于CRISPR的测量技术可用的谱系树，以消除enterangle的扩散和差异。尤其是，当既没有死亡或细胞子采样时，我们表明我们以相似的理论保证和计算成本扩散地将GWOT扩展到了案例，而无需任何先前的信息。在死亡和/或亚采样的情况下，我们的方法引入了偏见，我们明确地描述了这些谱系跟踪数据所固有的。在两种情况下，我们都证明了这种方法可靠地从模拟数据集的时间表中可靠地重建分支SDE的景观，并使用谱系跟踪，甚至使用实验上不可用的真实分支率超过了基准。
![arxiv：2403.09010v1 [q-bio.qm] 2024年3月14日](/simg/8/8f06734f5c2754d5e3b313ebb79d736924e442b9.webp)
arxiv：2403.09010v1 [q-bio.qm] 2024年3月14日
由于空气的精致抗原特异性，个人的适应性免疫受体（空气）曲目记录了免疫病史。阅读此记录需要从序列中推断受体功能的计算方法，因为可能受体 - 抗原对的多样性大大超过了实验知识。鉴定具有相似序列的空气，因此在这些方法中是常见的性能瓶颈。在这里，我们基于基于半径的搜索Levenshtein邻居的五种不同算法方法的时间复杂性。我们表明，最初提出的用于拼写检查的对称删除查找方法特别可扩展。然后，我们引入Xtneighbor，这是该算法的一种变体，可以在GPU上大规模平行。对于一百万个输入序列，Xtneighbor识别了所有序列邻居，这些序列邻居在商品硬件上最多差异两个编辑，比现有方法快的数量级。我们还展示了对称删除查找如何使用更复杂的序列相似性指标（例如TCRDIST）加快搜索。我们的概述将大大加快现有分析管道的速度，并能够处理大规模的免疫测序数据而不会降采样。