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基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
计算机 计算机简介 - 摩苏尔
计算机系统。应用软件可能由单个程序组成，例如图像查看器；一组紧密协作以完成任务的程序（通常称为软件包），例如电子表格或文本处理系统；一组较大的相关但独立的程序和软件包（通常称为软件套件），它们具有通用用户界面或共享数据格式，例如 Microsoft Office，它由紧密集成的文字处理器、电子表格、数据库等组成；或一个软件系统，例如数据库管理系统，它是一组基本程序，可以为各种其他独立应用程序提供某种服务。
量子计算机开发的状态
概率效应。................................................................................................................................................ 88 Figure 8.2: (a) Arrangement of physical qubits for the surface code.数据量子位显示为空心圆，测量值作为实心圆圈。分别在十字架末端的绿色和黄色表示Z和X稳定器的测量值。在边界上，稳定器的测量仅包括三个数据量量，由截断的十字表示。（b）Z稳定器测量的电路图。身份以补偿（C）X稳定器测量中的Hadamards。对于所有稳定器，同时执行每个步骤。沿阵列的所有Z和X稳定器的一轮此类电路对应于一个综合征测量框，如图7.1所示。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的许可后重印数字。”........................................................................... 91 Figure 8.3: Performance below threshold for the surface code for distances 3,5,7,9,11,15,25,35,45 and 55.对于距离3,5和7，二次，立方和四分位拟合曲线显示为虚线。它们仅近似于低物理错误率p [FDJ13]的实际曲线。经Macmillan Publishers Ltd的许可转载：科学报告（A. G. Fowler，S。J。Devitt和C. Jones，Sci。Rep。，3（1），2013年。 ），版权（2013年）。 “经[M. H. Amin。的许可重印数字 物理。Rep。，3（1），2013年。），版权（2013年）。“经[M. H. Amin。物理。..................... 93 Figure 8.4: Another two threshold plots indicating the threshold at the crossing of the different lines............... 97 Figure 9.1: Sketch of total time until the ground state is found with desired probability as a function of the problem size.虚线显示了每轮运行时间TF的几个固定值的性能。蓝线显示了最佳结果，如果为每个问题大小分别优化了运行时间TF，则达到了最佳结果。用固定的TF测量（例如，由于退火设备的局限性）时，测得的曲线（红色）的斜率可能表示错误的行为：对于小N，斜率低于最佳（可能在没有的地方伪造速度），对于大N，对于大n，斜率高于最佳（可能掩盖了可能存在的加速速度）。修订版A，92（5）：052323，2015。]版权所有（2015年），美国物理社会。”................................................................................ 108 Figure 11.1: Number of qubits in GHZ state that have been realized experimentally.Mario Krenn博士批准了该数字的用法，并取自[KRE22]。........................................................................................ 123 Figure 15.1: Three-dimensional space-time lattice of syndrome measurement outcomes.一个水平层对应于一轮综合征测量，其中符号表示结果。红线显示了发生测量结果的改变。错误链导致进一步分开的符号变化对[FMMC12]。数据QUBIT的一个误差（X或Z）导致空间维度的一对符号变化，而中间的数据QUBIT位于中间，测量值的单个误差会导致一个在时间维度上的误差，并且在两个更改之间发生错误的误差（M）。“在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。”................................................................. 168 Figure 15.2: Implementation of logical qubits: (a) Double Z-cut qubit, (b) double X-cut qubit.逻辑运算符XL（ZL）由沿蓝色（红色）线的物理Qubit上的X（Z）操作组成[FMMC12]。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。............ 169 Figure 15.3: Schematic protocol for creating and initializing a double X-cut qubit in a logical Z eigenstate.mz表示z的测量值，| g⟩表示基态以基态数据量的初始化[FMMC12]。“经。在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的允许下转载数字。.............................................................................................................. 170 Figure 15.4: (a) Circuit diagram for a logical CNOT operation between two double Z-cut qubits, mediated by a double X-cut qubit.在此过程中，测量目标量子位，并以|+⟩初始化了新的双z切割量子标式，以取代目标值。在初始化或测量量子线时，对应于同一量子的两个孔的两条线。（b）描述执行三个CNOT步骤的孔的编织的描述：每个双Z（x） - cut量子值以一对黑色（蓝色）线表示，其中沿x轴显示孔的孔的移动。（c）简化编织的表示形式，仅作为栅极的中间工具显示双X-Cut值。实际上，双Z切量盘根本不需要移动，并且可以在测得的旧目标的位置初始化新的目标量子定位。（d） - （f）在两个双X切位数之间间接cnot的等效表示。[FMMC12]在美国物理社会的[FMMC12]版权所有（2012年）的许可下重印了数字。............................................................................................. 171 Figure 15.5: Implementation of S (top) and T (bottom) gate on the input state |分别具有魔术状态| y⟩和| a⟩。在最新版本中，也可以在没有最终的Hadamard门的情况下执行S门，并在经典控制中携带副产品运算符[GF17]。t门还需要一个条件的门来纠正其非确定性。决定是否执行其他S
模拟Z晶格量规理论上的量子计算机
•世界是量子，我们很幸运，任何适合古典计算机的东西 - 大型量子计算机可以在HEP中处理计算，否则无法访问 - 这打开了新的边界并扩展了LHC，LIGO，LIGO，EIC和DUNE
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
使用计算机视觉的结直肠息肉的自动化尺寸
消息结直肠息肉大小是影响管理决策的重要生物标志物，但目前使用的主观方法有缺陷。我们探索了两种计算机视觉（CV）技术，用于将息肉大小为≤5mm或> 5 mm的二进制分类。首先，我们使用了固定在猪结肠模型上的预先幻象息肉（22个这样的息肉的视频）来探索使用Motion（SFM）方法结构（SFM）方法的自动化尺寸的概念，并将其与10个独立的内窥镜医生进行比较：SFM System（85.2％）的总体，平均诊断精度（85.2％）是Onsos-eneros-Ondos-Copist-Copists-59.5％。第二，我们开发了一个基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，并在10个人类息肉视频中发现了80％的精度。与人工智力（AI）相结合时，实时自动化息肉尺寸可以改善息肉管理策略。
Schrödinger的猫如何帮助改善量子计算机
研究人员Harald Putterman及其同事探讨了一种使用一种称为玻色猫量子量的量子的量子校正量子校正的可能更有效的方法。这些猫码比在硬件级别上本质上是对一种错误（称为稍微翻转）的高度抵抗力，以牺牲更有可能体验另一种类型（称为相位翻转）。此错误偏差使研究人员可以设计量子误差 - 纠正仅着重于处理相位流误差的代码，从而导致总体上更有效的设计，需要更少的额外量子位。
第一个双向自适应脑部计算机接口提高了通信效率
在这项新研究中，中国的团队通过添加可以直接向大脑反馈的技术为BCI设备带来了一个全新的维度，从而使其成为双向通信设备。团队指出，使BCI设备双向设备的全部要点是提高效率并允许其在更广泛的应用程序中使用。与常规BCI设备相比，他们声称新设备可提高效率100倍，并使能源需求减少约1000倍。