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QML_v4.4.docx 的 AML 和欺诈检测用例
1. 结构化和洗钱：进行低于阈值的交易以避免被发现——例如，从同一账户进行多次 9,900 美元的交易 2. 结构化和洗钱——例如，同一客户在不同日期从不同分行进行的交易，交易金额低于 5,000 美元，以避免被发现 3. 入侵银行账户并将账户金额清零——一次清空银行账户 4. 通过大额预付款和低于阈值的后续交易进行信用卡交易和洗钱 5. 具有非理性行为或购买模式的入侵信用卡交易 6. 向受制裁或犯罪的人员进行交易，或与风险分类和更新的个人资料不一致 7. 用户从不同的地理位置和设备登录并开始提取大笔资金。有人从指向开曼群岛的风险 IP 地理位置多次登录。 8. 新用户将数百笔小额款项转入其账户并批量提取。 9. 资金存取似乎太快了。 10. 最后，错误警报——银行处理被标记为 5000 美元以上的交易
采用航天级塑料封装的 OPA4H199-SP 40V、QML P 类、抗辐射 (RHA)、轨到轨输入和输出、低失调电压、低噪声运算放大器数据表
• QML P 类抗辐射性能保证 (QMLP-RHA) 等级 • 采用小型 SOT-23 封装 • 辐射性能： – 单粒子闩锁 (SEL) 免疫 65MeV-cm 2 /mg – 总电离剂量 (TID) 抗辐射性能保证 (RHA) 高达 100krad (Si) • 支持国防、航空航天和医疗应用 – 单一受控基线 – 一个制造、装配和测试站点 – 金线 – NiPdAu 引线表面涂层 – 可在军用 (-55°C 至 125°C) 温度范围内使用 – 延长产品生命周期 – 产品可追溯性 – 增强型塑封材料，降低排气量 • 低失调电压：±125µV • 低噪声：1kHz 时为 10.8nV/√Hz • 高共模抑制：130dB • 低偏置电流：±10pA • 轨到轨输入和输出 • 宽带宽：4.5MHz GBW • 高压摆率：21V/µs • 高电容负载驱动：1nF • 多路复用器友好型/比较器输入 • 低静态电流：每个放大器 560µA • 宽电源电压：±1.35V 至 ±20V，2.7V 至 40V • 强大的 EMIRR 性能：输入和电源引脚上的 EMI/RFI 滤波器
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。
自动QML：通过在灰度图像上使用进化算法的稳健量子启发的分类器的自动生成和培训
提出了一种新的混合系统，用于通过使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发的分类器。定义了动态适应性函数，以获得最小的电路复杂性和最高的观点数据精度，从而确保所提出的技术是可以推广且健壮的。同时，它通过惩罚其外观和门数来最大程度地减少生成电路的复杂性。通过使用二维降低方法来减少图像的大小：主成分分析（PCA），该方法在个人内部编码并由系统进行了遗传优化，以及一个小的卷积自动编码器（CAE）。这两种方法相互比较，并采用经典的非线性方法来理解其行为，并确保分类能力是由于量子电路而不是用于降低维度的预处理技术引起的。
QML40N120E
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基于量子的机器学习模拟（QMLS）
1.1 QMLS 在药物研发行业的潜力 药物开发过程是一项漫长而昂贵的工作，通常需要数年时间和数十亿美元才能将新药推向市场。简化此过程的一种有前途的方法是使用基于量子的机器学习模拟 (QMLS)。QMLS 利用量子计算和机器学习算法的强大功能来模拟和预测复杂分子系统的行为，从而实现更高效、更准确的药物发现。根据 Patel 等人 (2019) 的一项研究，“QMLS 有可能显著减少与药物发现相关的时间和成本，同时提高新药候选物的成功率”[1]。Wang 等人 (2018) 的另一项研究发现，QMLS 可以“高精度地预测潜在候选药物的结合亲和力，从而减少昂贵且耗时的实验测试的需要”[2]。Li 等人的第三项研究发现，QMLS 可以“高精度地预测潜在候选药物的结合亲和力，从而减少昂贵且耗时的实验测试的需要”[3]。 （2017）还强调了 QMLS 在“识别新药物靶点和预测药物-靶点相互作用的影响”方面的潜力[3]。总体而言，QMLS 有可能通过提供更高效、更有效的新药发现方式，彻底改变药物开发行业。
电子 QML 的 VQ 补充信息表-...
按照 MIL-PRF-38534 的所有规定，使用 DLA Land and Maritime-VQ 合格材料和制造施工技术制造、组装和测试的 K 级、H 级、G 级、E 级或 D 级产品，可视为符合此处列出的相应产品保证等级。此列表中包含的信息反映了特定测试样品的一般材料和制造技术。为了保护制造商的专有工艺和材料，仅列出通用工艺和材料。用户必须联系制造商以获取有关特定材料（例如环氧树脂、吸气剂、焊料类型）或工艺细节的任何详细信息。未列出的工艺和材料可能被视为合格，因为与用于认证的工艺和材料相似（例如，不同的电线、封装或芯片尺寸）。有关认证限制的基准，请参阅 MIL-PRF-38534 的附录 E，l 级，主要变更段落。
QMLP：一种使用参数化双量子比特门的容错非线性量子 MLP 架构
尽管具有量子霸权的潜力，但最先进的量子神经网络 (QNN) 仍然受到推理精度低的困扰。首先，当前的噪声中型量子 (NISQ) 设备的错误率高达 10 −3 到 10 −2，大大降低了 QNN 的精度。其次，虽然最近提出的重新上传单元 (RUU) 在 QNN 电路中引入了一些非线性，但其背后的理论尚不完全清楚。此外，以前反复上传原始数据的 RUU 只能提供边际精度改进。第三，当前的 QNN 电路假设使用固定的两量子比特门来强制实现最大纠缠能力，使得无法针对特定任务进行纠缠调整，导致整体性能不佳。在本文中，我们提出了一种量子多层感知器 (QMLP) 架构，该架构具有容错输入嵌入、丰富的非线性和增强的变分电路设计，具有参数化的两量子比特纠缠门。与现有技术相比，QMLP 在 10 类 MNIST 数据集上的推理准确率提高了 10%，量子门数量减少了 2 倍，参数减少了 3 倍。我们的源代码可用，可在 https://github.com/chuchengc/QMLP/ 中找到。