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一种将大脑与量子计算机连接起来的方法
我们报告了第一个概念验证系统，该系统展示了如何通过心理活动控制量子比特。我们开发了一种方法，将心理活动的神经关联编码为量子计算机的指令。利用放置在人头皮上的电极检测脑信号，人学习如何产生所需的心理活动来发出旋转和测量量子比特的指令。目前，我们的概念验证在量子计算机的软件模拟上运行。在撰写本文时，可用的量子计算硬件和大脑活动传感技术还不足以实时控制大脑的量子态。但随着未来两方面的硬件技术的改进，我们距离将大脑与真正的量子机器连接又近了一步。本文最后讨论了在将大脑与量子硬件连接之前需要解决的一些具有挑战性的问题。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
动态平均场理论算法及量子计算机实验
原子尺度模拟的量子计算算法和实验的发展主要集中在分子的量子化学上，而它们在凝聚态系统中的应用却很少被探索。在这里，我们提出了一种量子算法，用于在目前可用的量子计算机上对凝聚态系统进行动态平均场理论 (DMFT) 计算，并在两个量子硬件平台上进行了演示。DMFT 需要正确描述具有强关联电子的一大类材料。计算上的挑战部分来自于解决与浴耦合的相互作用杂质的有效问题，该问题在传统计算机上随着系统规模呈指数级增长。量子计算机有望实现指数级加速，但迄今为止提出的算法都是基于波函数的实时演化，这需要高深度电路，因此量子硬件的噪声水平必须非常低。我们在此提出了一种替代方法，该方法使用基态和激发态的变分量子本征求解器 (VQE) 方法获得所需的量，作为精确对角化杂质求解器的一部分。我们提出了双位点 DMFT 系统的算法，我们使用传统计算机上的模拟以及超导和捕获离子量子比特上的实验对其进行了基准测试，证明了该方法适用于在当前可用的量子硬件上运行 DMFT 计算。
利用高性能单光子探测器实现量子计算机、网络和通信
• 高宽带检测效率（接近 1，许多 𝝀） • 超高时间精度（数十皮秒） • 超低暗计数率（< 1 cps） • 超高检测率（> 1 Gcps） • 出色的 PNR 性能
化学质量成分系统作为模拟计算机
最新的技术进步使我们能够将化学质量成分系统视为模拟计算机。在这种情况下，计算的输入被编码为某些化学物种的初始值，而输出是其他化学物种的限制值。在本文中，我们设计了进行基本算术计算的化学系统：识别，反转，中根（对于m≥2），加法，乘法，绝对差异，对非负实数的实际减法以及对实际数量的部分差异。我们证明这些“基本模块”具有与计算输入无关的计算速度。此外，我们证明，并行运行的此类基本模块的有限序列可以对实数进行复合算术，也可以以独立于输入的速率进行。此外，我们表明复合计算的速度正是最慢的基本步骤的速度。特别是复合计算的比例，即复合材料中涉及的基本步骤的数量不会影响整体渐近速度 - 我们算法的平行计算本质的特征。我们的证明需要对某些非自主系统进行仔细的数学分析，我们认为该分析将在应用数学，动力学系统和计算理论的不同领域有用。我们将讨论未来的研究方向进行讨论，其中包括与反应网络计算领域有关的许多重要的开放理论问题。关键字：模拟计算，使用化学计算，多项式动力学系统，无独立的计算速度MSC：37N25，68N01，92B05
超级计算机和超级计算
超级计算机通常具有多个处理器和各种其他技术技巧，以确保其平稳运行。运行超级计算机的最大问题之一是冷却。可以想象，超级计算机在运行时会变得非常热，需要复杂的冷却系统来确保计算机的任何部件都不会发生故障。许多这样的冷却系统都利用液态气体，而液态气体会变得非常冷。丹麦公司 Dynamics 发明了有史以来最酷（两种意义上）的 CPU 冷却器。它不是用无聊的老式流动空气，甚至不是用无趣的水来实现这一点。不，LM10 使用液态金属：想想你电脑里的 T1000。Danamics 声称冷却器比仅仅将水泵送到组件上更有效。（Danamics Technol- ogy，2010 年）不幸的是，该网站只提到“液态金属”，而不是任何特定种类的金属。化学告诉我们，有五种金属元素在室温下是液态的：
Battle-Begins-to-Stop-Quantum-Computers-smashing-cyber- ...
工程师在美国的量子计算机上工作。需要升级网络安全系统，以防止新一代机器构成的威胁
量子计算机中的经典混沌
量子计算硬件的发展面临着这样的挑战：当今的量子处理器由 50-100 个量子比特组成，其运行范围已经超出了经典计算机的量子模拟范围。在本文中，我们证明，模拟经典极限可以成为一种有效的诊断工具，用于诊断量子信息硬件对混沌不稳定性的影响，从而有可能缓解这一问题。作为我们方法的试验台，我们考虑使用 transmon 量子比特处理器，这是一个计算平台，其中大量非线性量子振荡器的耦合可能会引发不稳定的混沌共振。我们发现，在具有 O（10）个 transmon 的系统中，经典和量子模拟会导致相似的稳定性指标（经典 Lyapunov 指数与量子波函数参与率）。然而，经典模拟的一大优势是它可以应用于包含多达数千个量子比特的大型系统。我们通过模拟所有当前的 IBM transmon 芯片（包括 Osprey 一代的 433 量子比特处理器以及具有 1121 个量子比特的设备（Condor 一代））展示了此经典工具箱的实用性。对于实际的系统参数，我们发现 Lyapunov 指数随系统规模而系统性地增加，这表明更大的布局需要在信息保护方面付出更多努力。
TCI基金会在Birsa College的最先进的计算机实验室开设了Khunti 20计算机，为
关于TCI组：TCI组，收入超过卢比。7000 CR是印度领先的综合供应链和物流解决方案提供商。TCI集团具有60年以上的专业知识，拥有一个广泛的公司拥有的办公室网络，15 mn以上。sq。ft。仓库空间和由训练有素的员工组成的团队。以客户为中心的方法，世界一流的资源，最先进的技术和专业管理，该集团遵循强大的公司治理，并致力于为其利益相关者和社会责任创造创造。TCI是第一个在物流领域启动多个解决方案的人。其产品产品包括：
嘈杂的中型量子计算机
量子计算机在过去十年中取得了非凡的进展，在追求通用容错量子计算机的道路上取得了重大的里程碑。量子时代的临界点——量子优势已经实现，并出现了几波突破。与刚起步时相比，量子硬件变得更加集成和架构化。各种物理系统的控制精度被推到了容错阈值之外。与此同时，量子计算研究通过工业化和商业化建立了新的规范。政府、私人投资者和科技公司的联合力量极大地塑造了一个充满活力的新环境，加速了这一领域的发展，现在正处于嘈杂的中尺度量子时代的开始。在这里，我们首先通过回顾最重要的算法和最有前途的技术路线中的进展来讨论量子计算领域取得的进展，然后总结下一阶段的挑战。此外，我们表明我们对容错量子计算机的坚实基础已经建立的信心，以及我们对未来人类社会必不可少的量子杀手级应用的出现持乐观态度。