XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSUPREMACY
美国航空航天和国防工业协会...
陆地防御部门对未来的军事能力具有战略重要性。陆军是作战优势的重要贡献者，欧盟和北大西洋公约组织 (NATO) 都将地面作战能力视为其主要优先事项之一。2019 年，欧洲陆地防御部门的营业额为 420 亿欧元，占欧洲国防总收入的 36%。该部门拥有多样化的产品组合，涵盖主战坦克、装甲车系列、火炮、制导弹药、战场综合系统和部件、士兵和基础设施保护等。最大的
随机国家技术 - RWTH出版物
我们以独立的方式审查并扩展了基于使用随机状态的数值模拟方法的数学基础。通过计算物理相关的特性，例如大型单个粒子系统的密度，特定的热量，电流 - 电流相关性，密度 - 密度相关性和电子自旋谐振光谱。我们通过证明它可用于分析旨在在嘈杂的中间尺度量子处理器上实现量子至上的数值模拟和实验来探索随机状态技术的新应用。此外，我们表明随机技术的概念在量子信息理论中被证明是有用的。
通过使用一步的所有电子束光刻升降过程
超导量子计算是由于其出色的性能，可伸缩性和可靠性而实现量子至上的最有希望的平台之一[1，2]。为了推动量子计算机的计算能力，一个最终目标是增强超导电路量子电动力学（CQED）的某些特性特性，例如分解和倾向时间（分别为t 1和t 2）。在包括材料[3-5]，电路设计[6-8]和制造技术[9-11]在内的不同方面的改进是必不可少的，所有这些实践都依赖于大量和及时的设备制造。因此，一种适当的制造方法，可以迅速生产设备，同时简化以避免降解，这对于开发超导量子计算技术是重要的。
受限量子计算模型的力量
3 无法模拟的量子算法 23 3.1 量子至上论证. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 37
上诉人是佐治亚州亚特兰大联邦调查局特警队突袭错误住所的无辜受害者。寻求对侵犯他人权利的救济
授予仅限于以下问题：1）当联邦雇员的疏忽或不法行为与进一步的联邦政策有某种联系并且可以合理地被定性为遵守联邦法律的全部范围时，宪法的至上条款是否禁止根据《联邦侵权索赔法》提出索赔。2）自由裁量权例外是否绝对不适用于根据故意侵权例外的执法条款引起的索赔。加快简报。南卡罗来纳州查尔斯顿的克里斯托弗·米尔斯先生被邀请以法庭之友的身份对此案进行简要陈述和辩论，以支持下文关于批准调卷令请求的命令中确定的第一个问题的判决。
随机量子电路的矩及其在随机电路采样中的应用
随机量子电路和随机电路采样 (RCS) 最近引起了量子信息界所有子领域的极大关注，尤其是在谷歌于 2019 年宣布量子霸权之后。虽然 RCS 科学吸收了从纯数学到电子工程等不同学科的思想，但本论文从理论计算机科学的角度探讨了这一主题。我们首先对随机量子电路的 t 设计和反集中特性进行严格处理，以便各种中间引理将在后续讨论中找到进一步的应用。具体而言，我们证明了形式为 EV ⟨ 0 n | V σ p V † | 0 n ⟩ 2 的表达式的新上限，其中 1D 随机量子电路 V 和 n 量子比特泡利算子 σ p 。接下来，我们将从高层次讨论 RCS 至上猜想，该猜想构成了复杂性理论的主要基础，支持了以下观点：深度随机量子电路可能与任意量子电路一样难以进行经典模拟。最后，我们研究了量子和经典欺骗算法在线性交叉熵基准 (XEB) 上的性能，这是 Google 为验证 RCS 实验而提出的统计测试。我们考虑了 Barak、Chou 和 Gao 最近提出的经典算法的扩展，并尝试证明扩展算法可以获得更高的 XEB 分数 [BCG20]。虽然我们无法证明具有 Haar 随机 2 量子比特门的随机量子电路的关键猜想，但我们确实在其他相关设置中建立了结果，包括 Haar 随机幺正、随机 Cliūford 电路和随机费米子高斯幺正。
人工智能与客观性的神话：
人工智能 (AI) 正在迅速融入医疗保健领域，人们天真地相信人工智能的客观性，并自满地相信计算知识的全知性。虽然人工智能有可能改变医疗保健，但也存在重大的道德和安全问题。人工智能发展的步伐和对人工智能霸权的争夺导致人工智能应用迅速且基本上不受监管地扩散。重要的是要明白，人工智能技术带来了新的和加速的风险，需要有意义的人为控制和监督。然而，该领域的标准和监管还处于非常起步的阶段，需要紧急关注。本文探讨了与可靠性、透明度、偏见和道德相关的问题，以说明实际情况，并提出了制定标准和监管框架的案例，以确保人工智能在医疗保健领域的安全、有效和合乎道德地使用。
基于电路的电子自旋量子比特紧凑模型
摘要：如今，硅片上的电子自旋量子比特似乎是制造未来量子微处理器的一个非常有前途的物理平台。为了打破量子霸权障碍，数千个量子比特应该被封装在一个硅片中。微电子工程师目前正在利用当前的 CMOS 技术将操控和读出电子设备设计为低温集成电路。这些电路中有几个是 RFIC，如 VCO、LNA 和混频器。因此，量子比特 CAD 模型的可用性对于正确设计这些低温 RFIC 起着核心作用。本文报告了一种用于 CAD 应用的基于电路的电子自旋量子比特紧凑模型。本文对所提出的模型进行了描述和测试，并强调和讨论了所面临的局限性。
用于取样多体的量子生成模型...
量子计算机具有解决与经典量相关的概率的能力。他们可以在最著名的classical算法上具有超级分类的加速；所谓的量子至上[1]。以证明这种至高无上的关注已从诸如实施Shor的al-gorithm [2]等功能问题转变为采样问题[3]，因为看来人们不需要完整的通用量子计算机来获得量子加速[4-6]。例如，从最近在Google的Sycamore芯片上执行的随机量子电路的输出分布进行采样[7]，通常需要对电路进行直接数值模拟，并在Qubits数字中进行指数计算成本。尽管这些随机电路具有理论上的控制，但这意味着它们很难从中要采样以下事实，而不是关于艰难的考虑，但它们具有实际的实际用途。除了提供量子至上的证据外，他们没有解决任何问题。在这里，我们将一些硬度交换为实用性，并提供量子电路，以从多体系统中的hamiltonian动力学下进化的操作员的光谱函数中获取样品。该问题属于DQC1类[8]，该类别被认为严格小于BQP，同时仍然包含经典的问题[9，10]。光谱是表征凝结物质和分子系统的重要工具。有很多技术，每种技术都对可观察到的物体和能量谱的不同部分敏感。许多测量值可以作为一段时间的傅立叶变换，依赖相关函数。以例如探测电流相关σ（ω）=⟨j（ω）j（−Ω）⟩ /IΩ或无弹性中子scat- < /div>的光导率