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迈向连续变量量子编译器
连续变量 (CV) 量子光学系统 (QOS) 是量子计算 (QC)、量子机器学习 (QML) 和量子传感 (QS) 的一个有利平台，因为它们可以在室温下运行，具有确定性纠缠操作，并且具有变分量子算法 (VQA) 中使用的高效量子噪声缓解协议 [1,2]。VQA 评估在量子计算机上执行的参数化量子电路的成本函数 [3]，而经典计算机通过优化电路参数来最小化该成本。到目前为止，VQA 已在 CVQOS 中为变分特征值求解器实现 [4]。CV 平台特别适合 CV 幺正的变分编译任务 [5]。这种量子编译可用于优化量子门组合，以最大限度地减少量子算法所需的资源。
横向卫星卫星接地段...
ESCC，QML-V或JAN合格产品的ST投资组合包括二极管，双极晶体管，功率MOSFET以及逻辑，接口，模拟和电源管理集成电路。st的专有技术组合包括平面，SIC和GAN（离散），130 nm混合信号CMO，BCD（POWER ICS），SIGE 130 nm和55 nm和55 nm（RF ICS），以及65 nm和65 nm和28 nm Bumb和28 nm Fdsoi（高密度混合和cmignal和Rensignal和Remsignal and Imbers），以及RFF），以及CMF），CMS（CM）（CM）（CM）（CM）（CM）（CM）（CM）（CM）（CM）（CM）（CM）。这些技术大多数证明了Rad-Hardness功能。st Rennes Plant是ESCC，QML和JAN认证。它支持从LCC-2到CLGA625的电线粘合陶瓷密封包装，在陶瓷和有机基材上翻转芯片，直至CLGA 1752 / BGA1752。
AI-量子共生 - ijprems.com
本文重点介绍了量子物理与量子计算 (QC) 之间的协同关系，并分析了人工智能对量子计算的革命性影响。叠加和纠缠是量子计算的基础，它提供了前所未有的计算能力。然而，退相干和量子噪声仍然是问题。人工智能在模式识别、数据分析和优化方面的实力为这些问题提供了切实可行的答案。量子机器学习 (QML)、人工智能驱动的量子纠错和量子优化等关键应用使量子模拟、材料发现和状态预测方面的进步成为可能。除了解决可扩展性和数据需求问题外，本分析还展望了量子密码学和混合人工智能量子系统的未来发展。人工智能和量子技术的融合将改变许多行业，代表着计算和科学进步的巨大进步。
经典和量子网络上的量子联邦学习基础
摘要 — 量子联邦学习 (QFL) 是一种新颖的框架，它将经典联邦学习 (FL) 的优势与量子技术的计算能力相结合。这包括量子计算和量子机器学习 (QML)，使 QFL 能够处理高维复杂数据。QFL 可以部署在经典和量子通信网络上，以便从超越传统 FL 框架的信息理论安全级别中受益。在本文中，我们首次全面调查了 QFL 的挑战和机遇。我们特别研究了 QFL 的关键组件，并确定了在经典和量子网络上部署 QFL 时出现的独特挑战。然后，我们开发了新颖的解决方案并阐明了有希望的研究方向，以帮助解决已发现的挑战。我们还提供了可行的建议，以推进 QFL 的实际实现。
量子的基础是经典和量子网络的联合学习的基础
量子量子联合学习（QFL）是一个新颖的框架，将分类联合学习（FL）的优势与量子技术的计算能力相结合。这包括量子计算和量子机学习（QML），使QFL能够处理高含量的复杂数据。QFL可以在经典和量子通信网络上部署，以使信息受益 - 理论安全级别超过传统的FL框架。在本文中，我们对QFL的挑战和机遇进行了首次全面调查。我们特别检查了QFL的关键组成部分，并确定在经典和量子网络中部署它时会出现的独特挑战。然后，我们开发新的解决方案并阐明可以帮助应对所确定挑战的研究方向。我们还提供了可行的建议，以推进QFL的实际实现。
TorchQuantum 稳健量子电路案例研究
摘要 量子计算因其在各个领域实现速度和效率根本提升的潜力而吸引了众多研究关注。在不同的量子算法中，用于量子机器学习 (QML) 的参数化量子电路 (PQC) 有望在当前的嘈杂中型量子 (NISQ) 机器上实现量子优势。因此，为了促进 QML 和 PQC 研究，最近发布了一个名为 TorchQuantum 的 Python 库。它可以构建、模拟和训练用于机器学习任务的 PQC，速度快且调试方便。除了用于机器学习的量子，我们还希望引起社区对相反方向的关注：用于量子的机器学习。具体而言，TorchQuantum 库还支持使用数据驱动的机器学习模型来解决量子系统研究中的问题，例如预测量子噪声对电路保真度的影响并提高量子电路编译效率。本文介绍了 TorchQuantum 中用于量子部分的机器学习的案例研究。由于估计噪声对电路可靠性的影响是理解和减轻噪声的重要步骤，我们建议利用经典机器学习来预测噪声对电路保真度的影响。受量子电路自然图形表示的启发，我们建议利用图形变换器模型来预测嘈杂的电路保真度。我们首先收集包含各种量子电路的大型数据集，并在嘈杂的模拟器和真实机器上获得它们的保真度。然后，我们将每个电路嵌入到具有门和噪声属性作为节点特征的图中，并采用图形变换器来预测保真度。我们可以避免指数级的经典模拟成本，并有效地估计具有多项式复杂度的保真度。在 5,000 个随机和算法电路上进行评估，图形变换器预测器可以提供准确的保真度估计，RMSE 误差为 0.04，平均比简单的基于神经网络的模型高出 0.02。它可以分别对随机和算法电路实现 0.99 和 0.95 的 R 2 分数。与电路模拟器相比，该预测器在估计保真度方面具有超过 200 倍的速度提升。数据集和预测器可以在 TorchQuantum 库中访问。1 简介
SA-DQAS：自注意力增强的可微分量子架构搜索
我们在本文中介绍了 SA-DQAS，这是一种新颖的框架，它通过自注意机制增强了基于梯度的可微量子架构搜索 (DQAS)，旨在优化量子机器学习 (QML) 挑战的电路设计。类似于句子中的单词序列，量子电路可以看作是包含量子门的占位符序列。与 DQAS 不同，每个占位符都是独立的，而 SA-DQAS 中的自注意机制有助于捕获放置在电路中占位符上的每个操作候选者之间的关系和依赖信息。为了评估和验证，我们对作业车间调度问题 (JSSP)、最大割问题、量子化学和量子保真度进行了实验。加入自注意可以提高所得量子电路的稳定性和性能，并改进其结构设计，具有更高的噪声弹性和保真度。我们的研究首次成功结合了自注意与 DQAS。
DFM 量子材料博士职位
丹麦基础计量研究所 (DFM) 是丹麦国家计量研究所，也是北约 DIANA 量子测试中心的一部分。DFM 在量子技术、标准和计量方面拥有丰富的历史，其主要专业领域包括量子传感器、量子通信和量子计算。最近，DFM 一直在为量子材料实验室建设设施，旨在开发先进材料以支持丹麦量子技术的发展。博士候选人将加入 DFM 的新量子材料实验室 (QML)。这项工作的重点是开发高质量的 III-V/Si-Ge 材料和用于量子计算的各种超导体，主要使用分子束外延。这项工作将扩展到原位光刻，并涉及广泛的原位和非原位表征。这项研究将与 Niels Bohr 研究所的 Novo Nordisk 基金会量子计算计划 (NQCP) 一起进行。
IEEE 量子周 2024 - 计划
技术论文计划分为七个轨道：(1) 量子应用 (QAPP)、(2) 量子算法 (QALG)、(3) 量子系统软件 (QSYS)、(4) 量子网络和通信 (QNET)、(5) 量子计算硬件工程 (QTEM)、(6) 量子光子学 (QPHO) 和 (7) 量子机器学习 (QML)。QCE24 收到了 460 份技术论文提交，比 2023 年增加了 50%。超过 45% 的提交论文至少有一位来自工业或政府实验室的作者。论文由来自 25 个国家的作者提交，证明了会议和量子研究界的国际影响力。每个论文轨道都有自己的程序委员会，由两位轨道联合主席管理。每篇论文都收到来自 305 名国际程序委员会成员的至少三份评审。根据评审和进一步讨论，共选出了 222 篇论文进行展示。