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量子机器中的数据编码库提案......
摘要 机器学习算法的主要阶段之一是将系统中的输入数据转换为模型可以操作的数字信息。在量子机器学习 (QML) 环境中，一旦信息转换为数值数据，就需要进一步转换以将其转换为量子数据，量子数据可以由模型或量子算法解释。这些方法在文献中通常被称为数据编码或数据嵌入。一个挑战是使用当前提供的软件开发工具包 (SDK)（例如 Qiskit (IBM)、Pennylane (Xanadu) 和 Paddle Quantum (百度)）来实现这些方法，在某些情况下，它们提供了执行数据编码的现成函数。本海报通过三种最常见的方法介绍了一种实现此目的的方法：基编码、振幅编码和角度编码。因此，本文对该主题进行了简要的概念概述，并创建了一个 Python 库并解释了如何实现数据编码问题的解决方案。
赶上IEEE量子周
赶上IEEE量子周：QCE24和ICON奖IEEE国际量子计算与工程会议（QCE）：IEEE Quantum Week（IEEE国际量子计算与工程会议（QCE））是IEEE量子量子的量牌会议。它弥合了量子计算科学与其生态系统之间的差距。这是一个多学科的场所，为与会者提供了与量子科学家，工程师，程序员，教育者和企业家讨论挑战和机会的独特机会。QCE24于2024年9月15日至20日在加拿大魁北克蒙特利尔举行（https://qce.quantum.ieee.org/2024/）。超过1,600名注册人参加了活动，包括9个主题演讲者（IBM，CalculQuébec，Microsoft，Microsoft，Google，Princeton U.，Xanadu，Xanadu，U.除了职业博览会和学生独立的指导会议外，还举行了6次“羽毛鸟”会议，以围绕精选的量子主题进行网络机会。主题可以分为七个类别：1。量子应用； 2。量子算法； 3。量子系统软件； 4。量子网络和通信； 5。量子计算硬件工程； 6。量子光子学； 7。量子机学习。与包装相关的主题属于＃5和6。记录了所有会议（超过400小时），以供参加者参加会议。参与的呼吁将于明年年初发布。QSEEC（量子科学与工程教育会议）还举办了一项联合的为期一天的计划，重点是培训量子劳动力，从高中开始，铺平了通往大学和学期的实习和工作的道路。IEEE量子周由13个IEEE社会和组织单位（计算机，量子技术界，TC，软件，通信，光子学，超导性超导性，TEMS，EPS，EPS，EPS，EPS，EDS，EDS，CTSOC，PES，PES和IEEE量子）赞助。自QCE四年前开始以来的第一次，EPS举办了一次联排屋会议，以使社会代表有机会谈论他们参与量子周和量子社区并注册会员资格。QCE25将于2025年8月31日至9月5日在新墨西哥州的阿尔伯克基举行。自2025年以来，联合国宣布将成为更大的活动，为国际量子科学技术年（https://quantum2025.org/en/）。图标奖：IEEE赞助了全球2000多个年度会议和活动，涵盖了广泛的尖端技术。每年，IEEE将图标奖授予
测试和调试量子软件
量子计算领域很年轻：Feynman在1982年介绍了量子计算的概念[3]； Shor提出了第一个实际相关的算法（用于基于整数分解的打破加密协议），该算法可以在1994年在QC上有效地计算[6]。实施实际质量控制花了一段时间。学术界和IBM之间的合作伙伴关系在1998年创建了第一个工作的2量1 QC [7]，但该公司花了18年的时间才能在2016年公开访问公众5季度的QC [8]。目前，有一些QC可商购。d-wave在2011年开始出售绝热质量控制（尽管关于绝热质量控制的争论正在进行中，QC正在进行中2 [10]），目前的质量> 5000 Qubits [11]。QC也可以通过完全管理的云服务获得。IBM访问了学术和工业合作伙伴的20和50量子门的超导QC，以探索2017年的实用应用[12]（2020年在2020年进行了65 Qubit机器[13]）。对于非商业用途，IBM O效率为5 Q QC，通过IBM Q体验在线平台基于IBM Cloud（以及基于本地和云的模拟器）[14]。rigetti在2017年获得了8量超导的质量控制[15]。Google在2018年建立了基于72 QUITAIT GATE的超导QC [16]。IONQ在2019年引入了离子捕获的11 Quit QC [17]。 霍尼韦尔在2020年创建了被捕获的离子捕获的10量QC [18]。 Xanadu在2020年[19，20]中占8量和12克光子QC。 Microsoft通过Microsoft Quantum Development Kit提供了对拓扑QC的模拟器3的访问权限[21]（并计划将来访问实际QC）。IONQ在2019年引入了离子捕获的11 Quit QC [17]。霍尼韦尔在2020年创建了被捕获的离子捕获的10量QC [18]。Xanadu在2020年[19，20]中占8量和12克光子QC。Microsoft通过Microsoft Quantum Development Kit提供了对拓扑QC的模拟器3的访问权限[21]（并计划将来访问实际QC）。汇总的云服务也开始出现。例如，Amazon Web服务开始通过其2019年的制动器服务从各个供应商那里访问QC [23]。目前，它介绍了D-Wave绝热2048-和5640 Qubit QC，IONQ基于ION的基于ION-ION基于ION-ION的11 Quitit QC和Rigetti 32 Quitti Qubition QC [24]。
解释云和量子计算
量子计算是计算机技术的一个分支，它使用量子理论的原理来处理信息。与传统的二进制计算机不同，后者使用的比特只能是 1 或 0，而量子计算机使用的量子比特可以同时存在于多个状态。这种称为叠加的特性允许进行更复杂的计算，并成倍增加处理能力。云计算是一种通过互联网提供数据存储、服务器、网络和数据库等服务的模型。量子云计算结合了这两种技术，使人们无需拥有一台量子计算机就可以访问强大的量子计算机。IBM 是目前唯一一家提供云量子计算设施的公司，提供免费使用的 5 量子比特机器。云计算和量子计算之间的关系是协同作用。用户无需拥有量子计算机，就可以利用基于云的量子处理来完成复杂的任务，例如解码化合物、优化供应链和管理财务风险。此外，云量子计算通过处理更复杂的数字来实现更安全的加密方法。云量子计算的应用包括教育，它可以用来向学生传授量子计算概念。借助云量子计算机，量子物理教育将变得更加容易。学生无需物理设备即可学习和进行实验。该领域具有巨大的发展潜力，研究人员可以利用云量子计算机来测试理论和开展研究。马丁·雷诺兹 (Martin Reynolds) 表示，由于特定的房间条件和需要新的编程技能，实施基于云的量子计算具有挑战性。IT 团队必须开发专业知识来微调算法和硬件。尽管面临挑战，但云提供商将成为首批提供量子即服务的提供商之一，为开发人员提供访问量子处理的方法。如果实际问题能够得到解决，量子云计算可能会产生与人工智能类似的深远影响。量子力学支持开发创新应用程序，包括量子算法的实施和测试。研究人员可以利用基于云的资源进行实验、测试理论和比较架构。此外，基于云的平台有助于创建向人们介绍量子概念的游戏。在数字化转型领域，可以使用基于云的量子资源处理和预测数 TB 的大数据。 qBraid Lab、Quandela Cloud、Xanadu Quantum Cloud、Rigetti Computing 的 Forest、Microsoft 的 LIQUi| 和 IBM Q Experience 等基于云的平台提供对各种量子设备和模拟器的访问。这些平台提供编程语言、开发框架和示例算法的工具。一些值得注意的基于云的量子资源包括：* qBraid Lab：一个提供软件工具和访问 IBM、Amazon Braket、Xanadu、OQC、QuEra、Rigetti 和 IonQ 量子硬件的平台。 * Quandela Cloud：第一台可通过 Perceval 脚本语言访问的欧洲光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：一个基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：一个用于量子计算的工具套件，具有编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：一个用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个 transmon 量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q 网络提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两款硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特传输处理器）和 QX（荷兰国家超级计算机 Cartesius 上的量子模拟器后端，最多可模拟 31 个量子比特）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的协作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。欧洲首款可通过 Perceval 脚本语言访问的光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：量子计算工具套件，包含编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：量子计算软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供量子硬件和 HPC 模拟器访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。 Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。欧洲首款可通过 Perceval 脚本语言访问的光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：量子计算工具套件，包含编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：量子计算软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供量子硬件和 HPC 模拟器访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。 Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。和示例算法。 * 微软的 LIQUi|：一种用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。Qutech 是欧洲第一个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，它们托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。和示例算法。 * 微软的 LIQUi|：一种用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。Qutech 是欧洲第一个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，它们托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 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Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。这些平台为用户提供了一系列工具和资源，用于探索和开发量子算法和应用。文章还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，凸显了人们对该领域日益增长的兴趣。这些平台为用户提供了一系列工具和资源，用于探索和开发量子算法和应用。文章还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，凸显了人们对该领域日益增长的兴趣。
量子机器学习：数据库研究的基础、新技术和机遇
在过去的几年中，量子计算领域取得了显著的进展。量子计算机的原型已经存在，并通过云服务（例如 IBM Q experience、Google quantum AI 或 Xanadu quantum cloud）提供给用户。虽然容错和大规模量子计算机尚未面世（而且可能在很长一段时间内都不会面世，甚至永远不会面世），但这项新技术的潜力是不可否认的。量子算法已被证明能够在多项任务上胜过传统方法，或者在合理的复杂性理论假设下无法通过传统方法进行有效模拟。据推测，即使是不完善的当今技术也比传统系统具有计算优势。最近的研究正在使用量子计算机来解决机器学习任务。同时，数据库社区已经成功地将各种机器学习算法应用于数据管理任务，因此结合这两个领域似乎是一项有前途的努力。然而，量子机器学习对于大多数数据库研究人员来说是一个新的研究领域。在本教程中，我们将对量子计算和量子机器学习进行基本介绍，并展示其对数据库研究的潜在优势和应用。此外，我们还将演示如何将量子机器学习应用于数据库中的连接顺序优化问题。
量子计算机的趋势和展望
*1 K（开尔文）单位是热力学温度的单位，绝对零度（0K）相当于-273.15℃。超导型在约10mK（-273.14℃）的环境下工作，半导体型在约100mK（-273.05℃）至1.5K（-271.65℃）的环境下工作，因此与超导型相比，半导体型有望实现稀释制冷机的小型化。 *2 PsiQuantum 的单光子技术需要一个大型冰箱来冷却光电探测器。 *3 虽然无法进行通用计算，但已经开发了中性原子方法：289个量子比特（QuEra，专用于一类组合优化问题）和光学方法：216个量子比特（Xanadu，专用于高斯玻色子采样）。 *4 请参阅 Pasqal 的《绿色计算路线图中的量子计算》。作为指导原则，8 榻榻米房间的制冷能力约为 2.5kW。值得注意的是，数值会根据每种方法所操作的组件和量子比特的数量而变化，而且当前量子计算机能够解决的问题都不是小规模或实用的，因此很难与当前的经典计算机进行简单的比较。 *5 维持量子态所需的时间。如果相干时间太短，量子态就会被破坏，产生噪声，降低计算的准确性。 *6 保真度是表示两个量子态接近程度的指标，代表量子电路计算的准确性。
在基于测量的量子计算中识别用于栅极实现的关键码头
摘要 - 基于测量的量子计算（MBQC）是一种强大的技术，依赖于多数纠缠群集状态。要实现一组通用的量子门，因此，MBQC中的任何量子算法，我们都需要按适当的顺序测量群集状态矩阵，然后根据测量结果的进料进行最终校正。在光子量子架构中，Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）Bosonic Continule-Rible-变量（CV）编码是MBQC的绝佳候选者。GKP量子位允许轻松应用纠缠CZ门，用于使用梁拆分器生成资源群集状态。但是，准备高质量，现实，有限的GKP量子量可能是实验中的挑战。因此，可以合理地期望基于GKP的MBQC在群集状态下仅包含少数“良好”质量GKP量子台的实现。相比之下，其他量子位是弱挤压的GKP Qubits，甚至只是挤压真空状态。在本文中，我们分析了一组通用的简历门的性能，当使用不同质量（良好和不良）的GKP量子和挤压真空状态的混合在一起来创建群集状态。通过比较性能，我们确定了群集状态中每个门的关键量子，以实现其MBQC。我们的方法涉及将门的输出与相应的预期输出进行比较。我们介绍了不同栅极实现的逻辑错误率，这是GKP挤压的函数，用于使用Xanadu的草莓田Python库来模拟和确定。索引项 - 基于测量的量子计算，量子连续变量，Gottesman-Kitaev-Preskill Qubits
量子退火计算在地震反演中的应用
地震地球物理学在很大程度上依赖于地下建模，而地下建模基于对现场收集数据的数值分析。在生成一致的地下模型之前，对典型地震实验中产生的大量数据进行计算处理也需要同样大量的时间。电磁油藏数据，如 CSEM（受控源电磁）、岩石物理技术，如多井的电阻率和磁共振，以及工程优化问题，如油藏通量模拟器、井场设计和石油产量最大化，也需要强大的计算设备进行分析。另一方面，在过去十年中，量子计算机的发展取得了很大进展：机器利用量子力学定律比传统计算机更快地解决困难的计算问题。这种进步的一个具体例子就是所谓的量子霸权，最近已经使用专用量子计算机进行了演示 [1-3]。地球科学领域和相关行业（如碳氢化合物行业）有望从量子计算带来的进步中获益。目前，不同的量子技术和计算模型正在不断发展。IBM、谷歌和英特尔等巨头公司正在开发基于超导技术的量子计算机 [4]。其他公司也在投入大量精力构建基于约瑟夫森结的功能齐全的量子计算机，比如北美的 Rigetti，而美国的 IonQ 和奥地利的 AQT 则致力于开发基于捕获离子的计算机 [5]。加拿大公司 D-Wave 是量子退火计算模型的领先者 [6]，该公司已经开始交易量子机器，加拿大的 Xanadu 也在提供对其光子量子计算机的云端访问 [7,8]。
量子生成机器学习细节和指导
在开创性论文 [1] 和 [2] 中已开展和详述的工作的基础上，本项目的目的是弥合经典生成对抗网络 (GAN) 和量子生成对抗网络 (QGAN) 之间的差距，通过按照 [3] 中描述的工作生成图像形式的高维数据来合成真实数据（本工作中为图像）。此外，这项工作将研究我们是否可以在近期量子设备（即所谓的嘈杂中等规模量子 (NISQ) 设备）上实验实现真实世界图像的学习和生成，[3] 中提出的当前框架声称它们确实可以做到这一点。这项工作的第一部分将是利用 [1]、[2] 和 [3] 中提出的框架或类似框架，并应用它们来学习从开源人脸数据集（例如 Flickr-Faces-HQ (FFHQ) 或 CelebA，它们都是高质量的人脸图像数据集）中生成全分辨率的人脸图像。此外，还要研究使用量子电路作为生成器的 QGAN 是否可以在不进行降维或传统预处理/后处理的情况下成功生成人脸图像（由于颜色和不规则图像结构的存在，人脸图像是更复杂的图像类型）。这项工作的第二部分将涉及将生成的图像的输出与通过传统 GAN 生成的图像的输出进行比较，并研究 QGAN 方法与传统 ML 方法相比的效率如何。由于高效的量子算法可以解决线性方程，预计 QGAN 可以在比 GAN 更短的时间内学习数据分布。通过比较两种 ML 方法的效率，可以确定是否存在量子优势以及优势的程度。如果开发了任何新的量子算法，那么在设计阶段，人们通常会使用纸笔、非量子语言的 Python 研究代码，理想情况下，还会使用量子语言实现算法的某些部分，例如 IBM Quantum Lab 的 Qiskit 或 Xanadu 的 Pennylane 的量子计算开源框架，并提供 PyTorch 接口（参见 [4]）。关键项目目标最初 3 个月 2024 年 1 月 1 日 – 2024 年 3 月 31 日
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植物大战僵尸：时空启示录 - 穿越时空的漫画冒险 植物大战僵尸：时空启示录是黑马漫画创作的六期漫画系列。故事发生在植物大战僵尸：草坪末日事件之后，讲述了僵尸博士重建他的太阳吸尘器的任务，他的一个手下不小心将 Pop Smarts 添加到其中，导致机器被毁。僵尸博士派他的手下穿越时空找回散落的碎片，疯狂戴夫使用他的时间机器（伪装成 Penny）穿越不同的时代并收集剩余的零件。两人开始了一系列冒险，包括访问古埃及，在那里他们遇到了加冕为女王的帕特里斯。他们的旅程将他们带到了 20 世纪 70 年代，参加迪斯科比赛以赢得机器的一件零件，最终回到了恐龙时代，帕特里斯必须阻止内特因对史前生物的热爱而杀死他。在疯狂戴夫的及时救援下，他们克服了各种挑战和障碍，试图收集所有六个零件并恢复 Zomboss 的太阳吸尘器。这部漫画系列探讨了团队合作、敏捷思维和友谊在逆境中的力量等主题。内特和帕特里斯发现自己被送到了未来的自己，在那里他们成为了一名熟练的武术家（帕特里斯）和一名反僵尸科学家（内特）。他们的存在被 Zomboss 发现了，Zomboss 想抓住他们，因为他们具有独特的能力。两人逃到了过去，但在此之前，他们用 EMP 装置禁用了 Zomboss 的僵尸机器。在海盗海，他们寻找可怕的海盗 Chestbeard 埋在岛上的关键机器部件。Nate 与僵尸战斗，而 Patrice 则潜行并拖延了足够长的时间，让她的朋友们偷走 Chestbeard 的宝藏。回到现代，疯狂戴夫寻求他们的帮助来制造一个太阳放大镜，它将赋予植物力量。然而，他们必须击退门口的僵尸大军。意识到他们有一台时间机器，他们用它将僵尸冻结在时间中并完成设备。当时间解冻时，Zomboss 被赋予力量的植物捕获。为了庆祝，Nate、Patrice 和疯狂戴夫举办了一场披萨派对，Chestbeard 在迷失时间后意外参加了派对。花絮：Nate 和 Patrice 在本书中第二次出现，同时还一窥石器时代和迪斯科时代。此处给出文章文本巨型大嘴巴和巨型仙人掌是植物大战僵尸中的两个角色。当 Zomboss 被击败时，Patrice 一拳打在他的肚子上，让他摔倒并说“哦……我的胰腺……”这个引用可以追溯到最初的游戏中，Crazy Dave 将 Zomboss 的弱点之一列为他的胰腺。 大量主题，包括：神秘冰川 大数据先知 银河护卫队 城市危机 大转折营救 上都岛大冒险 冠军赛 空中决战 热血街舞 帮派之谜 野兽之谜 时空大战 机械混沌 平原大冒险 昆虫装甲 特种部队 生化危机 科学漫画 宇宙 恐龙 海洋 人体 大脑 动物 植物 昆虫 鸟类 地理 天文学 建筑 考古 数学 物理 化学 逻辑 机器人 电与磁 民航安全 史前生物 世界之谜 世界遗产 世界顶级未来科技 著名科学家 趣味科学实验 特色美食 健康生活 交通工具 两栖动物 科学历险记 动物大迁徙 人工智能 奇妙生物 人造卫星 科学小游戏 发明与发现 计算机与网络 运动与健身 珍稀生物 环境与能源 天气与气候 极地与冰川 森林与湖泊 灾害与防护农业生态学 食物与营养 医学与疾病 火山与地震 沙漠与雨林 安全与预防措施 洞穴与岛屿 草原与湿地 细菌与病毒 疫情与防治 野外生存 精神防护 室内安全与自救 微观世界 魔法材料 鱼类 恐龙漫画 勇者大冒险 跨时空大战 勇士之战 时空救援 功夫联盟 恐龙公园终极大战 恐龙与黄金城 深海猎人 穿越侏罗纪 玩具与我们 侏罗纪寻宝 恐龙岛之心 沉睡王国 神奇的恐龙果实 恐龙村的笔记 恐龙人灾难 恐龙与秘境宝藏 危险的奇迹 恐龙安魂曲 天堂求生 海洋蜡像馆 恐龙之王 魔术师事件 烈火迅猛龙的冒险 恐龙自动售货机 恐龙与魔方 恐龙机甲战斗 恐龙星球 恐龙奇幻球 恐龙与机械陌生人 黄金杀手 恐龙与奇异森林 恐龙之谜 铜镜 恐龙与沙漠王国 恐龙与奇迹之花 恐龙与荒岛 英雄的觉醒 虚空之城之谜 失落的沼泽 克隆实体编号 K23 勇敢的恐龙城 北极突袭 奇异龙的复仇 永恒的灯塔 飞越天坑 植物特工 跨维度战斗 塔克城大冒险 未解之谜 历史 医学 人类 艺术 动物和植物 太空 古代文明 地质学 中国古诗大会 第一册 第二册 第三册 第四册 第五册 第六册 第七册 唐诗集 1 第一册 第二册 第三册 第四册 第五册 集 2 第六册 第七册 第八册 第九册 第十册 游戏书籍 TBA 脑筋急转弯 TBA 红袋鼠团队发现幽默故事的宝库，包括第一册、第二册等等！准备好通过《武器秘密故事》和《PvZ2 终极搞笑漫画》开怀大笑吧。在戴夫的奇异时空漂移系列、Excite、Gardenville 系列、Sun Template 事件系列、前往 Kongfu World 系列和 Mid-Hill College 系列中探索奇幻世界。加入植物小队，在 Attack! Plant Squad EPirates 的植物星球宝藏之战系列中进行史诗般的冒险。通过《丢失的戒指 PvZ 终极搞笑漫画》寻找宝藏。通过年鉴攻略手册探索各种场景，包括玩家之家、古埃及、海盗海和狂野西部。深入有声读物的世界，其中包括《谁是百万富翁》、《奇异野兽岛大冒险》、《大雪纷飞》、《领土旅行》、《银河冒险》、《搞笑学院》、《搞笑会议》、《疯狂恐龙计划》、《海盗争斗》、《植物侦探俱乐部》、《无所不能的大侦探》等等！