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管理资格的规定 - ASSIST-QuickSearch
资格认证是采购前独立进行的一项流程，在此流程中，制造商的能力或制造商或分销商的产品将接受检查、测试和批准，以确保符合规范要求，随后批准将产品列入电子合格产品清单 (QPL) 或将制造商列入电子合格制造商清单 (QML)，后者是合格产品数据库 (QPD) 的一部分。资格保留标准会定期应用，以确保资格状态的持续完整性。在建立电子 QPL 或 QML 之前，必须存在经批准且注明日期的联邦或国防规范或非政府标准 (NGS)，其中要求进行资格认证并规定资格认证考试、测试和保留标准。（参见 DoDM 4120.24。）1
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
使用量子技术对地球观测数据进行分类...
随着遥感技术的进步，地球观测 (EO) 已进入大数据时代，但在使用复杂的机器学习模型分析获得的 EO 数据时，所需的计算能力成为一个障碍。量子机器学习 (QML) 可能有助于在未来应对这一挑战，因为量子计算的主要期望是有效地解决计算任务。然而，QML 是否优于其经典对手仍未得到充分研究。关于使用 QML 进行 EO 数据分类，一些研究使用了量子退火器 [1, 2]。此外，应用量子电路分析 EO 图像也引起了广泛关注。到目前为止，一些研究依靠经典特征工程算法来获取关键特征，并使用量子电路进行特征转换和分类。Gawron 等人 [3] 提出了一种用于土地覆盖分类的量子神经网络，该网络依靠主成分分析 (PCA) 算法从多光谱图像中获取关键特征。除了特征工程算法外，本文还研究了使用经典深度学习算法进行特征提取。Sebastianelli 等人 [4] 使用经典 CNN 从图像中提取高级特征，并使用量子电路进行最终预测。
图结构数据的量子机器学习
量子机器学习 (QML) 是将经典机器学习 (ML) 推广到量子领域的一种方式，近年来，这种学习方式迎来了复兴，并催生出一系列令人眼花缭乱的公式和应用（详情请参见 [1-3] 及其参考文献）。广义上讲，量子机器学习有以下分类 [4]：(i) 经典机器学习的量子加速 [5-8]，(ii) 经典机器学习表征量子系统 [9-11]，或 (iii) 量子设备学习量子数据（完整 QML）[12-22]。我们这里重点关注最后一类，因为在这种情况下，量子加速不仅是最有可能的，而且由于前面提到的层析成像难度呈指数级增长，因此也是最迫切需要的 [23]。人们考虑了多种用于 QML 的量子架构，从变分量子电路 [ 19 , 24 ] 到人工神经网络的量子类似物 [ 15 , 17 , 18 , 20 , 21 , 25 ]。我们认为 [ 21 ] 中引入的量子神经网络 (QNN) 架构为完整的 QML 提供了最有前途的平台。例如，此类 QNN 最近被用作量子自动编码器，以对纠缠量子态进行去噪 [ 26 ]。此外，当量子神经元足够局部且稀疏时 [ 27 ]，这些 QNN 似乎提供了一种架构，可能被用来避免“荒芜高原”问题 [ 28 ]。最后，这些 QNN 被发现达到了量子学习的基本信息论极限 [ 12 , 16 , 29 – 31 ]，这是由量子无免费午餐定理 [ 32 – 34 ] 规定的，这是对通用非结构化量子数据源的量子学习性能的限制。量子数据源永远不会是通用和非结构化的，因为生成它们的设备总是有结构的。事实上，因果和空间顺序体现在附近局部产生的状态之间的相关性中
FPGA 问题和顾虑：真正的
业务连续性可能因多种原因而成为问题，从自然灾害到因死亡或退休而失去关键管理人员。如果敌对外国行为者收购或以其他方式控制单一来源供应商，则可能存在生存威胁，尤其是在生产在海外的情况下。就影响而言，设施搬迁通常会导致 QML 状态丧失，需要重新获得资格。新候选人可能需要长达 24 个月的时间才能通过艰巨的审批流程，然后才能获得 QML 状态以提供柱连接服务。FPGA 设备的长期停产直接影响美国国家安全，影响成千上万的下游客户，他们将无法完成系统和黑匣子构建。现在采取主动措施识别和监控风险可以减轻这种威胁。
用于制造业模拟的量子计算增强服务生态系统
摘要 量子计算 (QC) 和机器学习 (ML)，无论是单独使用还是组合成量子辅助 ML (QML)，都是正在崛起的计算范式，其计算具有巨大的加速、提高精度和减少资源的潜力。工程数值模拟的可能改进意味着它可能会对制造业产生强大的经济影响。在本项目报告中，我们提出了一个用于制造业模拟的量子计算增强服务生态系统框架，该框架由从硬件到算法到服务和组织层的各个层组成。此外，我们从科学和工业的角度深入了解了基于 QC 和 QML 的应用研究的现状。我们进一步分析了两个高价值用例，旨在对这些新的计算范式在工业相关环境中的应用进行定量评估。
利用量子优势进行卫星图像处理：回顾与评估
摘要 本文探讨了量子计算在地球观测 (EO) 和卫星图像中的现状。我们分析了量子学习模型在处理卫星数据时的潜在局限性和应用，考虑到从量子优势中获利以及找到高性能计算 (HPC) 和量子计算 (QC) 之间的最佳共享的持续挑战。然后，我们评估了一些转换为 Clifford+T 通用门集的参数化量子电路模型。T 门揭示了在 HPC 系统或多个 QC 系统上部署量子模型所需的量子资源。特别是，如果无法在 HPC 系统上有效地模拟 T 门，我们可以应用量子计算机及其计算能力，而不是传统技术。我们的量子资源估计表明，具有足够数量 T 门的量子机器学习 (QML) 模型提供量子优势，当且仅当它们比部署在 HPC 系统上的经典模型更好地概括看不见的数据点，并且它们在每次学习迭代中打破权重的对称性，就像在传统深度神经网络中一样。作为一项初步创新，我们还估算了某些 QML 模型所需的量子资源。最后，我们定义了 HPC+QC 系统之间的最佳共享，用于执行高光谱卫星图像的 QML 模型。与其他卫星图像相比，这些数据集是独一无二的，因为它们的输入量子比特数量有限，标记的基准图像数量也很少，因此在量子计算机上部署起来的难度较小。
利用量子优势进行卫星图像处理：回顾与评估
摘要 本文探讨了量子计算 (QC) 在地球观测和卫星图像中的现状。我们分析了量子学习模型在处理卫星数据时的潜在局限性和应用，考虑到从量子优势中获利以及找到高性能计算 (HPC) 和 QC 之间的最佳共享的持续挑战。然后，我们评估了一些转换为 Clifford+T 通用门集的参数化量子电路模型。T 门揭示了在 HPC 系统或多个 QC 系统上部署量子模型所需的量子资源。特别是，如果无法在 HPC 系统上有效地模拟 T 门，我们可以应用量子计算机及其计算能力，而不是传统技术。我们的量子资源估计表明，具有足够数量 T 门的量子机器学习 (QML) 模型提供量子优势，当且仅当它们比部署在 HPC 系统上的经典模型更好地概括看不见的数据点，并且它们在每次学习迭代中打破权重的对称性，就像在传统深度神经网络中一样。作为最初的创新，我们还估算了一些 QML 模型所需的量子资源。最后，我们定义了 HPC+QC 系统之间的最佳共享，用于执行高光谱卫星图像的 QML 模型。与其他卫星图像相比，这些数据集是独一无二的，因为它们的输入量子比特数量有限，标记的基准图像数量也很少，因此在量子计算机上部署起来的难度较小。
军用规格引线键合目视检查标准、资格和流程的回顾
单片微电路（或集成电路）。一种微电路，仅由在单个半导体基板上或内部原位形成的元件组成，其中至少一个元件形成在基板内。大多数合格的 QML 供应商都使用铝楔形键合，大概是为了保持 IC 上的键合为单金属。