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自主计算 - CiteSeerX
IBM 于 2001 年启动了自主计算计划，旨在构建自我管理的计算系统，以克服快速增长的复杂性问题。四年后，IBM 取得了重大成功，例如 DB2 Configuration Advisor [Kwan 03] 或 Tivoli Risk Manager [IBM 05b]。到 2005 年 4 月，IBM 已将 475 多个自主功能融入到 75 多个产品中 [IBM 05a]。此外，IBM 在团结研究界支持其自主计算计划方面取得了巨大成功 [IBM 02]。出现了几个会议和研讨会，包括电气和电子工程师协会 (IEEE) 自主计算国际会议 (ICAC)；计算机协会 (ACM) 自我管理系统研讨会 (WOSS)；ACM 自主系统设计和演化研讨会 (DEAS)；自主计算研讨会 (AMS)；自主计算系统对人类的影响和应用会议（CHIACS）；自主应用研讨会（AAW）；自主系统工程（EAS）研讨会；以及可靠系统软件架构研讨会（WADS）。
计算机 - 教育部
本计算机教师手册涵盖了有效教授新课程第一年所需的所有内容、教学法、教学资源和评估。它包含第一年前 12 周的信息，其余 12 周包含在第二册中。因此，教师应使用本教师手册制定加纳教育服务要求的每周学习计划。新课程的一些主要特点如下。以学习者为中心的课程 SHS、SHTS 和 STEM 课程以学习者现有的生活经验、知识和理解为基础，将学习者置于教学和学习的中心。学习者积极参与知识创造过程，教师充当引导者。这涉及使用互动和实用的教学和学习方法以及学习者的环境，使学习变得有趣和可关联。例如，新课程侧重于加纳文化、加纳历史和加纳地理，以便学习者首先了解他们的家乡和周围环境，然后再将他们的知识扩展到全球。弘扬加纳价值观 课程中融入了共同的加纳价值观，以确保所有年轻人都了解成为负责任的加纳公民意味着什么。这些价值观包括真理、正直、多样性、公平、自主学习、自信、适应能力和机智、领导力和负责任的公民意识。
大规模的神经形态计算
神经形态计算是一种脑启发的硬件和算法设计方法，有效地实现了人工神经网络。神经形态设计师应用神经科学家发现的生物智能原理来设计有效的计算系统，通常用于大小，重量和功率约束的应用。在关键时刻的这项研究场上，至关重要的是要绘制发展未来大规模神经形态系统的过程。我们描述了创建可扩展神经形态体系结构并识别关键特征的方法。我们讨论了可以从扩展中受益的潜在应用以及需要解决的主要挑战。此外，我们研究了一个维持增长和扩展神经形态系统时未来的新机会所必需的综合生态系统。我们的工作使几个计算子领域的想法扭曲了想法，为旨在推动边境向前发展的神经形态计算的研究人员和从业人员提供了指导。
应用软计算
背景：与机器学习集成（ML）集成的量子计算在包括医疗保健在内的各个领域都提供了新颖的解决方案。分类中量子计算与ML之间的协同作用利用了唯一的数据模式。尽管有理论的优势，但量子计算在小型医学数据集上的经验应用和有效性仍未得到充分影响。方法：这项来自高等医院的回顾性研究使用了有关早期结直肠癌的数据，从2008年到2020年，具有93个特征和1501例患者，以预测死亡率。我们将量子支持向量机（QSVM）模型与经典的SVM模型进行了比较，就特征数量，训练集数量和结果比进行了比较。我们根据接收器操作特征曲线（AUROC）中曲线下的区域（AUROC）评估了模型。结果：我们观察到死亡率为7.6％（1253名受试者中的96个）。我们使用11个临床变量（包括癌症阶段和化学疗法史）生成了死亡率预测模型。我们发现，常规方法和量子方法之间的AUROC差异是前11个变量的最大值。我们还显示了QSVM中的AUROC（平均[标准偏差]，0.863 [0.102]）的表现优于常规SVM中的所有试验次数（0.723 [0.231]）。与常规SVM相比，QSVM即使在不平衡的情况下，QSVM也与AUROC一致。结论：我们的研究强调了量子计算改善医疗保健中预测性建模的潜力，尤其是对于有限的可用数据的稀有疾病。与常规方法相比，量子计算的优势，例如希尔伯特空间的探索，促进了优越的预测性能。
量子计算与信息
ABV-印度信息技术与管理学院瓜廖尔分校是一所自治学院，是印度政府人力资源开发部于 1997 年建立的第一所印度信息技术与管理学院，旨在促进印度的信息技术 (IT) 和管理教育。印度信息技术与管理学院瓜廖尔分校是印度首屈一指的提供 IT 和管理领域技术和管理教育的学院。印度信息技术与管理学院是印度唯一一家此类学院，是传授优质高等教育和相关技能的先驱。学院位于中央邦北部的瓜廖尔市。学院的活动旨在通过高度竞争的学术环境以及学院与企业界的密切互动来发展探究和研究文化。学院与业界的联系十分活跃。学院已通过 ISO 9001:2008 和 NAAC “A” 认证。学院还被印度政府宣布为国家重要学院。
程序员的量子计算
这是一本从传统程序员的角度介绍量子计算的书，适合学生和从业者阅读。书中使用从头开始用 Python 和 C++ 开发的开源代码库，解释了 25 多种基本算法，并给出了完整的数学推导和经典的模拟代码。在介绍量子计算的基础知识之后，作者重点介绍了算法和有效模拟算法的基础设施，从量子隐形传态、超密集编码、Bernstein-Vazirani 算法和 Deutsc-Jozsa 算法开始。高级算法包括量子霸权实验、量子傅里叶变换、相位估计、Shor 算法、具有量子计数和振幅放大的 Grover 算法、量子随机游动以及用于门近似的 Solovay-Kitaev 算法。本书通过变分量子特征求解器、量子近似优化以及 NP 完全最大割和子集和算法探索了量子模拟。本书还讨论了程序员生产力、量子噪声、错误校正以及量子编程语言、编译器和工具面临的挑战等问题，最后一节介绍了编译器的转译技术。