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太空任务的EEE零件选择
1) different levels of MIL-SPEC parts as baseline parts 2) detailed MIL-SPEC/NASA screening and qualification requirements on COTS or non- MIL-SPEC parts • The U.S. Department of Defense (DoD) Qualified Manufacturers List (QML) process, where the government has control and insight of MIL-SPEC parts, results in parts with high (but not perfect) quality and full access to part- level process controls and verification data
航空广告的量子多代理增强学习...
摘要 - Quantum机器学习（QML）作为量子计算与机器学习（ML）的组合是探索的诺言方向，尤其是由于实现量子计算机的进步和所希望的量子优势。QML中几乎没有接近的领域是量子多代理增强学习（QMARL），尽管证明对解决工业管理，例如工厂管理，蜂窝访问和移动性合作有可能具有吸引力。本文提出了一种空中通信的用例，并引入了杂种量子古典（HQC）ML算法来解决它。此用例旨在提高飞行临时网络的连接性，并通过HQC多代理近端策略优化算法来解决，其中集中评论家的核心被数据重新上传变异量子电路所取代。结果表明，相对于可比的经典算法，早期达到收敛性以及这种解决方案的可伸缩性的性能略有提高：ANSATZ的大小增加，从而增加了可训练的参数的数量，从而导致了更好的现象。这些有希望的结果表明，Qmarl对与工业相关的复杂用例的潜力。索引术语 - Quantum Computing，多代理增强学习，交流，网络
探索QEEGNET的交叉潜力
脑电图（EEG）广泛用于神经科学和临床研究中，用于分析大脑活性。虽然诸如EEG-NET之类的深度学习模型在解码EEG信号方面已经取得了成功，但它们经常在数据复杂性，受试者间的可变性和噪声鲁棒性方面挣扎。Quantum机器学习（QML）的最新进步通过利用量子计算的独特属性来增强脑电图分析的新机会。在这项研究中，我们扩展了先前提出的量子eegnet（QEEGNET），这是一种将量子层融合到EEGNET中的混合神经网络，以研究其在多个EEG数据集中的泛化能力。我们的评估涵盖了各种各样的认知和运动任务数据集，在不同的学习情况下评估了Qeegnet的表现。实验结果表明，尽管QEEGNET的表现具有竞争性能并在某些数据集中保持稳健性，但其对传统深度学习方法的改进仍然不一致。这些发现表明，混合量子古典体系结构需要进行更优化，以充分利用脑电图处理中的量子优势。尽管有这些局限性，但我们的研究为QML在脑电图研究中的适用性提供了新的见解，并强调了未来进步必须解决的挑战。
MIL-STD-109C - 产品生命周期管理
初步审查 (PR) 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...16 Probabil~ ofa~eptance 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 进程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16个过程的平均值。。。.. ~.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...16 过程能力指数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...16 过程质量审核。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...16 产品责任或服务责任。。。。。。。。。。....。。。。。。。。。。。。16 产品质量审核...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 条产品质量评论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。-......16 资质 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...16 合格制造商列表(QML) 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 合格产品（QP）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..l7 合格产品清单(QPL) .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..- .。。。。..l7 资格赛活动 ~.. .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17
6G URLLC的量子机智能 - 赢家实验室
abtractive和任务关键数据驱动的应用程序，例如虚拟或增强现实，触觉，工业自动化和自主性移动性，在第六代网络中对超前且低延迟通信（6G）网络的超前且低延迟通信（URLLC）构成了前所未有的挑战。机器intel-ligence接近深度学习，加强学习和联合学习（FL），以提供新的范式，以确保在大数据培训的流中确保6G URLLC。但是，机器学习能力的经典局限性使得达到严格的6G URLLC要求使其具有挑战性。在本文中，我们通过利用量子资源的优势，例如叠加，插入和量子并行性来研究6G URLLC变异量子计算和量子机学习（QML）的潜力。基本的想法是将量子机智能与6G网络集成在一起，以确保严格的6G URLLC要求。作为一个例子，我们演示了NP-HARD URLLC任务的量子近似优化算法卸载优化概率。在无线网络中还采用了QML的变异量子计算，以提高机器智能的学习率并确保对关键任务应用程序的学习最佳性。考虑了量子辅助的FL，考虑了FL的安全性和隐私问题以及FL中的计算资源开销，盲目和远程时尚中的分布式量子计算进一步研究。
![arxiv：2503.00388v1 [Quant-ph] 2025年3月1日](/simg/4\436b4cba32137f0410fc8b28cbdebd4ad3d934c7.webp)
arxiv：2503.00388v1 [Quant-ph] 2025年3月1日
准确的胺属性预测对于优化后燃烧过程中的CO 2捕获效率至关重要。量子机学习（QML）可以通过利用叠加，纠缠和干扰来捕获复杂相关性来增强预测性建模。在这项研究中，我们开发了杂交量子神经网络（HQNN），以改善CO 2接制胺的定量结构 - 性质关系模型。通过将变异量子回归器与经典的多层感知器和图形神经网络相结合，在无噪声条件下的物理化学属性预测中探索了量子优势，并使用IBM量子系统评估了针对量子硬件噪声的鲁棒性。我们的结果表明，HQNNS提高了关键溶剂特性的预测准确性，包括碱度，粘度，沸点，熔点和蒸气压。具有9个Quarbits的微调和冷冻预训练的HQNN模型始终达到最高排名，突出了将量子层与预验证的经典模型相结合的好处。此外，硬件噪声下的模拟证实了HQNN的鲁棒性，以保持预测性能。总体而言，这些发现强调了分子建模中杂交量子古典体系结构的潜力。随着量子硬件和QML算法继续推进，QSPR建模和材料发现中的实用量子益处有望变得越来越可实现，这是由量子电路设计，降解噪声和可扩展体系结构的改进而驱动的。
MIL-STD-109C - 产品生命周期管理
初步审查（PR） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 过程平均值 . . ~. . . . . . . . . . . . . . . 16 过程能力指数 . . . . . . . . . . . . . . . 16 过程质量审核 . . . . . . . . . . . . . . . . 16 产品责任或服务责任 . . . . . . . . . . . . . 16 产品质量审核. . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 产品质量评审. . . . . . . . . . . . . . . . -......16 资质认定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..l7 合格活动~..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................17 质量..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................17
请求书籍章节
量子计算有可能通过有效地处理大量数据集和复杂模式来显着改善机器学习算法，从而超过了古典计算机的能力。量子机器学习（QML）可以通过确定可能表明安全漏洞的医疗保健网络中的异常来实时迅速检测和响应网络威胁。通过采用QML，医疗保健组织可以增强其识别和抵消高级持久威胁（APT）和其他旨在损害患者数据的复杂网络攻击的能力。将量子计算整合到网络安全中是本书的关键重点。随着数字安全在我们相互联系的世界中变得越来越重要，因此了解量子密码学的含义和潜力，量词后加密和安全沟通至关重要。本书探讨了量子计算如何重新定义网络域中的加密协议，威胁检测和数据保护策略。此外，它研究了量子计算的不同应用，强调了其在包括药品，金融，材料科学和物流在内的各个部门的变革性影响。量子计算的革命性潜力设置为改变医疗保健和其他行业中的AI解决方案。随着量子计算的快速发展，新发现，算法和应用程序不断扩大我们的理解和技术能力。本书是学术界和行业研究人员的协作平台，以分享他们对量子计算的最新见解和知识，并旨在塑造技术的未来。
quEEGNet：用于生物信号处理的量子人工智能
I. 引言基于深度神经网络 (DNN) 的人工智能 (AI) 技术的飞速发展，通过分析用户的生理数据 [1]，如脑电图 (EEG) [2] 和肌电图 (EMG) [3]，实现了人机界面 (HMI) 包括脑机界面 (BCI) 的实用化。然而，此类生物信号很容易根据每个受试者的生物状态而变化 [4]。因此，典型的 HMI 系统通常需要频繁校准。为了解决这个问题，已经提出了采用领域泛化和迁移学习的主题不变方法 [5]–[11]，以减少 HMI 系统的用户校准。在本文中，我们首次在文献中将一个新兴的框架“量子机器学习 (QML)” [12]–[31] 引入到生物信号处理应用中，展望了未来的量子霸权时代 [32]，[33]。与传统数字计算机相比，量子计算机可以利用叠加和纠缠等量子机制实现计算效率更高的信号处理，不仅在执行时间方面，而且在能耗方面。在过去的几年中，一些供应商已经成功制造出商用量子处理单元 (QPU)。例如，IBM 在 2021 年发布了 127 量子比特 QPU，并计划到 2023 年生产 1121 量子比特 QPU。因此，QML 广泛应用于实际应用已不再遥远。最近，提出了基于变分原理 [34]–[37] 的混合量子-经典算法来处理量子噪声。本文的主要贡献总结如下：
生成可逆量子神经网络
生成模型一直是机器学习研究中特别受关注的一个领域，成功的模型架构极大地改进了生成模型，包括变分自编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和可逆神经网络 (INN) [1-3]。除其他应用外，生成模型在事件生成中的应用也得到了广泛研究 [4-6]。与马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 技术 [7-11] 相比，生成模型的优势不仅限于提高推理速度，而后者迄今为止已成为领先的 LHC 模拟和解释方法。此外，生成模型可以进行端到端训练，从而实现更全面的应用，如展开 [12-14]、异常检测 [15-19] 等等 [20]。然而，这些神经网络 (NN) 的参数空间巨大，使其能够模拟复杂的交互，但这也导致对计算资源的需求巨大。流行的 NN 架构的规模早已达到计算可行性的边界。量子机器学习 (QML) 将量子计算的强大功能引入现有的机器学习基础，以建立并利用量子优势，从而实现量子算法独有的性能提升。虽然基于门的量子计算与经典计算有很大不同，但已经构建了许多与上述经典生成网络等效的模型，包括量子自动编码器 [ 21 ] 和量子 GAN [ 22 – 27 ]。值得注意的例外是 INN [ 28 , 29 ]，它们尚未转移到 QML 领域。此类网络将成为量子神经网络 (QNN) 阵列的理想补充。虽然经典 INN 中雅可比行列式的可处理性使它们能够执行密度估计，这从本质上防止了模式崩溃，但通常无法有效地计算完整的雅可比矩阵 [ 30 ]。 INN 中完全可处理的雅可比矩阵（QNN 可用）将允许高效学习主要数据流形 [31-34]，为可解释的表示学习和对底层过程的新洞察开辟机会。基于耦合的 INN 架构已通过经验证明对消失梯度问题更具弹性 [28]，这使它们可以直接受益于具有许多参数的深度架构。然而，到目前为止列出的许多 INN 应用已经需要大量的训练资源。目前的研究表明，量子模型可以避免这种对巨大参数空间的需求。它们在表达力方面胜过常规 NN，能够用少得多的参数表示相同的变换 [35-39]。这一理论基础得到了几个专门构建的 QML 电路实例的支持，这些电路为专门设计的问题提供了比经典解决方案更有效的解决方案 [ 40 – 43 ]。QNN 已经成功应用于相对有限的高能物理问题 [ 21 ， 25 ， 44 – 46 ， 46 – 51 ] 以及非 QML 方法 [ 52 – 56 ]。然而，据我们所知，尚未尝试构建可逆 QNN，该 QNN 可通过其可逆性用作生成任务的密度估计器。通过这项工作，我们旨在填补与经典 INN 量子等价的剩余空白，开发量子可逆神经网络 (QINN)。我们展示了如何将 QNN 流程中的每个步骤设计为可逆的，并展示了模拟网络估计分布密度的能力。作为原理证明，我们将我们的模型应用于最重要、研究最多的高能物理过程之一的复杂模拟 LHC 数据，pp → Z j → ℓ + ℓ − j，