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将约束转换为二次背包问题的Qubos
摘要。量子计算可能表明其使用的第一个字段之一是优化。自然出现了许多优化问题，例如二次背带问题。量子计算机的当前状态要求将这些问题置于二次无约束的二进制优化问题或QUBO。受约束的二进制优化可以通过翻译约束来转换为Qubos。但是，这种翻译可以通过几种方式进行，这在求解Qubo时可能会对穿孔产生很大的影响。我们为二次背包问题展示了六种不同的配方，并使用模拟退火比较其性能。最佳性能是通过不使用不使用辅助变量来建模不平等约束的公式获得的。
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布雷斯特（ENIB）ensta bretagne imt atlantique Universitis de Bretagne Western（UBO）
的目标是SIIA专业化是Brest领先的高等教育机构（UBO，ENIB，ENIB，ENSTA BRETAGNE和IMT ATLANTICE）之间的联合程度，它们基于其智能和自主互动系统的尖端知识来建立共享计划。这项研究的硕士将重点放在研究技能上，这使学生有机会在5个学术模块中遵循3个学术模块，并执行由当地研究人员监督的研究项目。它可以对博士学位的学习需要一个有用的见解，同时允许获得宝贵的硕士学位资格。该程序的主题侧重于与人类用途有关的计算机系统。更具体地说，将研究人造系统与人之间的相互作用的概念，无论是将人类浸入复杂的系统和人类设计和创建这样的系统的情况下。在8个课程单元中介绍了人工智能，学习，认知科学，建模和验证，虚拟现实，机器人技术，传感器网络，建模和仿真的知识。这些课程是由UBO，ENIB，ENSTA BRETAGNE和IMT ATLANTICE的计算机科学部门的研究人员教授的。
奥杜邦 2023-2028 年战略计划概述
由参议员 Braun (R., 印第安纳州) 和 Stabenow (D., 密歇根州) 牵头，并由参议员 Graham (R., 南卡罗来纳州) 和 Whitehouse (D., 罗德岛州) 共同发起的《不断增长的气候解决方案法案》(GCSA) 为牧场主、农民和土地所有者创造了应对气候变化的机会。奥杜邦直接与参议员 Braun 和 Stabenow 合作，以制定法案的措辞。为了确保法案获得通过，我们将与国会办公室的直接接触与奥杜邦行动基金的努力结合起来，以激活我们的宣传网络。这包括激活奥杜邦分会的活动；在国家出版物上发表 12 篇专栏文章和致编辑的信；以及一项数字活动，吸引了超过 48,000 人，他们向国会议员发送了超过 173,000 封信。GCSA 证明了外交与倡导相结合的力量，于 2022 年 12 月由拜登总统签署成为法律。
搜索定义QUBO问题AES Sbox的有效方程系统
摘要解决QUBO问题的时间复杂性主要取决于概率中逻辑变量的数量。本文主要集中于找到一个方程系统，该方程式唯一地定义了AES密码的Sbox，并允许我们在QUBO形式中获得代数攻击AES密码的QUBO形式中最小的已知优化问题。为了有效地执行该任务，已经提出了一种使用线性反馈移位寄存器搜索有效方程式的新方法。使用已确定的效率系统将AES密码转换为QUBO问题。与我们先前的结果相比，此方法使我们能够将AES-128的目标Qubo问题减少近500个逻辑变量，并允许我们使用量子退火速度快四倍地执行代数攻击。
量子图像Denoising：通过Boltzmann机器，QUBO和Quantum退火
我们通过受限的玻尔兹曼机器（RBMS）研究了二进制图像denoing的框架，该机器（RBMS）引入了二次无约束的二进制优化（QUBO）形式（QUBO）形式的降解目标，并且非常适合用于量子退火。通过平衡训练有素的RBM所学的分布与噪音图像派生的罚款术语来实现dieno的目标。假设目标分布已得到很好的近似，我们得出了惩罚参数的统计最佳选择，并进一步提出了经验支持的修改，以使该方法适合该理想主义假设。我们还在其他假设下表明，我们方法获得的denocer映像严格接近无噪声图像的图像比嘈杂的图像更接近无噪声图像。当我们将模型作为图像剥夺模型时，可以将其应用于任何二进制数据。由于QUBO公式非常适合在量子退火器上实现，因此我们在D-Wave Advantage机器上测试模型，并且还通过通过经典的启发式方法近似Qubo溶液来测试对于电流量子退火器太大的数据。
使用Chingubots构建和代码
Aikiro专为6-11岁的Aikiro设计，可帮助孩子使用各种框架模块和程序代码使用编码笔和卡片来定制机器人。使用这种简单的构建和编码课程，孩子们将通过易于理解的说明和插图来学习机器人工程的基础知识。
使用Chingubots构建和代码
uaro使用独特的建筑系统来帮助孩子们轻松地将自己的想象力转变为现实生活。专为4-8岁儿童而设计的儿童可以轻松地学习如何使用简单的编码系统来构建和编码机器人，以帮助发展儿童的计算思维。
分支机构和QUBO求解器
在两个实际应用程序中，在两个方面（例如项目和用户，项目和市场）之间的匹配是必不可少的任务。双方图匹配已被研究为模拟这两个方面之间的这种匹配的基本问题[1]。通常应用了两分匹配的加权变体，以从相关的权重和在两部分图上定义的某些全局目标函数方面找到最佳的匹配。个体权重可以代表各种指标，例如价格，距离，时间和概率。匹配的现实世界应用包括儿童与学校之间的匹配[2，3]，资源分配[4，5]和运输[6，7]。在另一类设置中，可以在某些概率语义上定义边缘的权重以表示直觉现象[8]。从与匹配有关的优化观点，尤其是在运输方面，使用模糊逻辑进行直觉现象的其他相关研究可以在库马尔[9，10]中找到。以前，已经研究了参与者（例如平台/服务提供商和个人用户）所需的几个全球属性，以进行双分部分匹配。一个例子是考虑与所陈述的偏好稳定匹配（例如，关于另一侧的项目的偏好）[11]。代表首选项的其他示例包括使用排名的元素列表来表示偏好和使用实用程序值来量化偏好（例如[12--14]）。