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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。
抗辐射和耐辐射解决方案
Microchip 提出了一种独特的可扩展方法。例如，“COTS 到抗辐射”设备是原始 COTS 设计的一个版本，其中包括辐射改进，以在太空中提供完全的闩锁免疫力。这些设备最初并不是为这种环境设计的，但选择实现 20Krad 到 50Krad 的辐射耐受性，然后采用陶瓷（在 QML 等效流程下）或塑料（在高可靠性质量流程下）封装，以有限的成本提供最佳的资格水平和完全的可追溯性。第二种选择甚至可以扩展到将 COTS 转换为抗辐射设备。组件供应商可以重复使用先进的 COTS 架构和成熟的设计来创建抗辐射解决方案，以较低的 SEU 错误率达到 >100 Krad 的辐射免疫力。通过这种 COTS 升级方法，RT 和 RHBD 设备都成为与初始 COTS 设备相同的设备生态系统的一部分。
使用单个量子比特进行量子机器学习的教学方法
摘要本文通过一个具有真实数据集的明确示例，对量子机器学习 (QML) 领域进行了实践介绍。我们重点关注使用数据重新上传技术的单个量子位学习的情况。在讨论了量子计算和机器学习的相关背景之后，我们对我们考虑的数据重新上传模型进行了详尽的解释，并使用 qiskit 量子计算 SDK 在玩具和真实世界数据集中实现了不同的提议公式。我们发现，与经典神经网络一样，层数是决定模型最终准确性的因素。此外，有趣的是，结果表明，在同一组训练条件下，单量子位分类器可以实现与经典分类器相当的性能。虽然这不能理解为量子机器学习优势的证明，但它指出了一个有前途的研究方向，并提出了我们概述的一系列问题。
量子机器中的数据编码库提案......
摘要 机器学习算法的主要阶段之一是将系统中的输入数据转换为模型可以操作的数字信息。在量子机器学习 (QML) 环境中，一旦信息转换为数值数据，就需要进一步转换以将其转换为量子数据，量子数据可以由模型或量子算法解释。这些方法在文献中通常被称为数据编码或数据嵌入。一个挑战是使用当前提供的软件开发工具包 (SDK)（例如 Qiskit (IBM)、Pennylane (Xanadu) 和 Paddle Quantum (百度)）来实现这些方法，在某些情况下，它们提供了执行数据编码的现成函数。本海报通过三种最常见的方法介绍了一种实现此目的的方法：基编码、振幅编码和角度编码。因此，本文对该主题进行了简要的概念概述，并创建了一个 Python 库并解释了如何实现数据编码问题的解决方案。
面向学生和专业人士的基础 ZX 微积分
ZX 演算 [7, 8, 9] 早在 2007 年就已经出现，但只是在过去几年才开始广泛应用，尤其是随着量子产业的兴起，这带来了新的科学和技术挑战 [12]。它在编译 [17, 27]、电路优化 [20, 28]、纠错 [18, 22]、量子自然语言处理 [6]、QML [35, 34]，以及围绕光子量子计算的诸多问题 [19, 29]。它最近声名鹊起的另一个原因是有了《量子过程图解》[14] 一书，该书在介绍 ZX 演算时没有参考范畴论，而范畴论以前对很多人来说是个障碍。更重要的是，最近还有一本书《量子图解》[11]，它不需要任何数学前提条件。因此，本书还将 ZX-calculus 确立为一种教育工具，它可以为使量子更具包容性做出重要贡献，同时提供一个全新的视角。
密封包装的日期代码选择和保质期
密封封装的日期代码选择性和保质期 德州仪器 (TI) 密封封装设备是根据 MIL-PRF-38535 和 TI 自己的世界级质量和可靠性标准制造的。QML 产品的唯一使用年限要求在 MIL-PRF-38535 第 3.10 段中规定：可焊性。所有部件在交付时都应能够根据 MIL-STD-883 的 TM 2003 通过可焊性测试。这些产品保证符合德州仪器公司半导体产品标准销售条款和条件。没有内在故障机制会降低在正常条件下存储的无源密封设备的性能。根据 MIL-PRF-38535，密封设备没有日期代码限制。2002 年，由分销商及其供应商组成的全国电子分销商协会 (NEDA) 工作组成立，旨在制定有关日期代码选择性和商用半导体的行业立场文件。以下公司参与了本立场文件或接受了其咨询，并赞同其所表达的观点。
![arXiv:2003.14103v1 [quant-ph] 2020 年 3 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\ba95317952a596bdeb419c00415f56f74e206896.webp)
arXiv:2003.14103v1 [quant-ph] 2020 年 3 月 31 日
机器学习 (ML)，尤其是通过反向传播算法应用于深度神经网络，带来了巨大的技术和社会变革 [1–4]。如今，它已广泛应用于各个领域，从图像分析和自动驾驶汽车，到定制广告的投放和删除 [5– 9]。纯粹的传统 ML 继续快速发展，然而，量子计算的出现有望带来大量强大的新工具和概括。我们现在正在见证大规模量子信息处理器的实验性到来 [10]。这种嘈杂的中型量子器件 (NISQ) [11] 开创了量子信息时代，为理论物理学带来了关键的新挑战和机遇。当量子器件开始常规生产涉及 50 个或更多量子比特的复杂纠缠态时，最紧迫的挑战是如何应对量子数据即将无处不在的情况。对这种状态的表征远远超出了实用的断层扫描范围；相反，通过量子机器学习 (QML)，量子设备本身将成为处理即将到来的量子数据激增的自然工具。QML [12–14] 这一新兴领域通过利用人工神经网络 (ANN) 架构 [1, 2, 4] 的量子类似物来进行量子数据学习，为发现量子学习算法带来了巨大希望。从经典角度来看，ANN 通过对训练数据进行监督和无监督学习，非常适合解决分类问题，人们乐观地认为量子类似物也将取得类似的成功。到目前为止，已经考虑了几种量子架构，包括变分量子电路 [15] 和各种类似神经网络的架构 [16–18]。最近，一种有前途的候选人工量子神经网络架构 (QNN) 被引入 [19]。初步研究表明，这些 QNN 非常适合监督学习 [19] 和无监督学习任务 [20]。了解量子学习设备和方法的最终极限是重中之重，也是量子学习理论 (QLT) [21–26] 的核心目标。过去几年，QLT 领域取得了稳步进展，积累了各种关键成果，特别是表征了量子设备学习以特殊量子态编码的经典数据的极限，以及经典设备学习量子态的极限。
量子保护：量子技术如何帮助或阻碍生物多样性保护？
量子计算和量子力学的相关应用将取代大型语言模型 (LLM) 和人工智能 (AI)，成为下一个重大技术突破。虽然量子技术正在迅速发展，但其目前的前沿集中在工业应用、金融服务和以盈利为主的行业，包括加速药物发现、蛋白质设计、生物医学的其他方面。然而，尽管新量子时代可能为该领域带来重大机遇和风险，但量子技术在生物多样性保护中的应用尚未在最近的视野扫描中得到充分探索或考虑。事实上，量子启发优化 (QIO) 算法已经被应用于加速空间规划，以及量子启发机器学习 (QML)，以帮助社区检测以探索生物多样性变化。本文为保护主义者提供了关于量子理论、计算和技术的入门知识，并考虑了保护界应该如何为可能有助于和阻碍扭转生物多样性丧失曲线的努力的新量子时代做准备。
TI 太空产品 - TI E2E - 德州仪器
Space-EP 器件与标准目录产品相比具有以下优势：• 受控基线，一个晶圆厂、一个装配站点、一套材料。• 优化材料组，包括芯片连接、模塑化合物、引线框架和键合线，全部经过选择以最大程度提高可靠性。• 无高锡（>97% Sn）结构，包括端子（SnAgCu 焊球和 Matte-Sn 电镀）或内部封装组件（芯片凸块或基板电镀）。• 无铜键合线。产品采用倒装芯片安装（无键合线）或使用金键合线。• 额外的装配处理，包括 100% 温度循环或 100% 单程回流模拟代替温度循环。• 在目标温度范围（–55°C 至 +125°C）内进行特性分析。• 在室温和高温下均采用标准参数测试，并带有保护带以确保低温下的数据表限制。• 装配批次验收，包括 X 射线抽样和 CSAM 抽样。• 使用 MIL-PRF-38535 QML Class V 作为基线进行晶圆批次验收。
全面回顾量子的影响...
Aryan Verma 1 , Gulshan Verma 2 , Er. Nisha Rathore 3 1. 学生（BCA 3rd），印度拉普尔阿米蒂大学 2. 学生（BCA 3rd），印度拉普尔阿米蒂大学 3. 助理教授（ASET），印度拉普尔阿米蒂大学 摘要：快速发展的量子计算领域有可能彻底改变包括网络安全在内的广泛领域。然而，由于它可能违反当前的加密标准，它也对数据安全构成了严重风险。为了缓解这些担忧，研究人员正在积极致力于构建量子机器学习和抗量子密码学。此外，电力系统、网络安全教育和电网安全都可以通过量子计算得到改善。为了塑造未来的网络安全和数字取证并为量子时代做好准备，一个涵盖法规和技术的综合计划至关重要。关键词 - 量子计算、网络安全、加密、抗量子密码学、物联网 (IoT) 安全、量子机器学习 (QML)