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光子量子计算的可制造平台
虽然对低噪声，易于操作和网络[1]保持着巨大的希望，但有用的光子量子计算已被MILIONS制造的超出状态组件的需求[2-6]所取得了。在这里，我们引入了一个可制造的平台[7]，用于带有光子的量子计算。我们将一组单一集成的基于硅光子的模块标记，以生成，操纵，网络和检测预示的光子量子量，表明具有99的双轨光子量子。98％±0。01％的状态预先预期和测量保真度，带有99的独立光子源之间的Hong-ou-mandel量子干扰。50％±0。可见度25％，两分融合与99。22％±0。12％的保真度，以及99的芯片到芯片量子。72％±0。04％的保真度，以光子检测为条件，不考虑损失。我们预览了一系列下一代技术，即低降低氮化硅波导和组件，以解决损失以及制造耐受性光子源，高效效率光子 - 单位分辨率的探测器，低溶质粉末 - 粉状粉末粉末的含量和滴定液滴定相位的较高的转换阶段。
磁性纳米催化剂通过电子密度调节增强肿瘤处理
不用使用均匀高度的硅晶片，而是说：“您使硅变薄，例如150纳米，但仅在特定区域。这些高度变化（没有任何其他材料）提供了一种控制光线通过芯片传播的方法，因为高度的变化可以分布以使光线以特定的模式散射，从而使芯片能够以光速度执行数学计算。
RAP-G：使用遗传算法进行深度边缘计算的可靠性感知服务放置
摘要 - 为了确保较低的延迟，服务提供商越来越多地转向边缘计算，将服务和资源从云到网络的边缘，尽可能靠近用户。但是，由于视频和图像处理应用程序在计算上特别密集，因此它们的部署通常基于边缘和云之间的分布式配置，这在依靠不可靠的网络时可能会增加故障的风险。在这项工作中，我们提出了算法RAP-G（具有遗传学的可靠性意识服务放置），该算法使用遗传算法（GA）考虑了网络链接的可靠性并在云和边缘之间分发服务。我们还开发了一种称为RF2（可靠性意识的第一拟合）的第一拟合算法的新变体，该算法在合理的时间内考虑可靠性。评估了RAP-G算法的性能，并将其与RF2算法进行比较。实验结果表明，考虑在服务提供的可靠性和RAP-G的优势方面的重要性。索引术语 - 边缘计算，人工智能，超可靠的低潜伏期通信，服务编排
利用量子计算提高支付系统的效率
高价值支付系统 (HVPS) 通常流动性密集，因为支付请求不可分割且按总额结算。找到处理付款的正确顺序以最大化这些系统的流动性效率是一个 NP 难组合优化问题，量子算法可能能够在有意义的规模上解决该问题。我们开发了一种算法，并在混合量子退火求解器上运行它，以找到一种支付顺序，以减少所需的系统流动性量，而不会大幅增加支付延迟。尽管当今量子计算机的大小和速度有限，但当使用 30 天的交易数据样本应用于加拿大 HVPS 时，我们的算法提供了可量化的效率改进。通过在每批 70 笔付款进入队列时对其进行重新排序，我们平均每天节省了 2.4 亿加元的流动性，结算延迟约为 90 秒。在样本中的几天里，流动性节省超过 10 亿加元。该算法可以作为集中式预处理器纳入现有的 HVPS 中，而无需对其风险管理模型进行根本性的改变。
对量子计算软件的性能进行基准测试
我们介绍了 Benchpress，这是一个用于评估多个量子计算软件开发工具包的性能和功能范围的基准测试套件。该套件包含 1000 多个测试，用于测量由多达 930 个量子比特和 O（10 6）个两量子比特门组成的量子电路上各种操作的关键性能指标，以及一个执行框架，用于以统一的方式在多个量子软件包上运行测试。我们详细概述了基准测试套件及其方法，并在七个不同的量子软件包上生成了代表性结果。Benchpress 框架的灵活性使得基准测试不仅可以跟上量子硬件改进的步伐，还可以预先衡量未来设备架构的量子电路处理成本。作为开源软件，Benchpress 确保了性能声明的透明度和可验证性。
气候建模的量子计算的机会和挑战
根据政府间气候变化（IPCC）第六次评估报告（Masson-Delmotte等，2021）的说法，全球每个地区的每个地区都已经感觉到人类引起的气候变化的影响（Eyring等人，2021a）。迫切需要更好的气候模型，以使区域预测成为可能，从而可以在缓解和适应方面进行更精确的努力（Shokri等，2022）。气候模型确实会随着每一代的变化（Bock等，2020），与观测值相比，系统偏见仍然是由于模型的水平分辨率有限，通常是数十公里（Eyring等人，2021b）。水平分辨率几公里的模型可以明确表示深度对流和其他动态效应（Hohenegger等，2020），从而减轻了许多偏见（Sherwood等，2014），但计算成本很高。即使考虑到计算能力的预期增加（Ferreira da Silva等，2024; Stevens等，2024），理想的混合ESM的层次结构，结合了机器学习（ML）方法和物理建模，还将继续被要求（Eyring等，2024B）。因此，必须利用新技术来改善和加速气候模型。量子计算机提供了替代计算范式，并且在过去几年中看到了巨大进展，请参见图1。量子硬件的大小和质量正在稳步增加，以及拟议中的量子数量的数量（Sevilla和Riedel，2020），并且一些声称已经实现了量子至上的实验（Lau等人，2022年）。在算法方面，生长 -
通过有序幺正对 Li6 核进行量子计算……
变分量子本征值求解器 (VQE) 是一种计算量子多体系统基态和激发态能量的算法。该算法的一个关键组成部分和一个活跃的研究领域是参数化试验波函数的构建——即所谓的变分拟定。波函数参数化应该具有足够的表现力，即对于某些参数值的选择，能够表示量子系统的真实本征态。另一方面，它应该是可训练的，即参数的数量不应该随着系统的大小呈指数增长。在这里，我们将 VQE 应用于寻找奇奇核 6 Li 的基态和激发态能量的问题。我们研究了在酉耦合团簇拟定中对费米子激发算子进行排序对 VQE 算法收敛的影响，方法是仅使用保留 J z 量子数的算子。在降阶的情况下，精度提高了两个数量级。我们首先使用具有任意测量精度的经典状态向量模拟器计算最佳假设参数值，然后使用这些值评估 IBM 超导量子芯片上 6 Li 的能量本征态。我们使用误差缓解技术对结果进行后处理，并能够重现精确的能量，对于 6 Li 的基态和第一激发态，误差分别为 3.8% 和 0.1%。
用于神经形态计算的重金属异质结构
提出了一种基于反铁磁/重金属 (AFM/HM) 异质结构的光触发和电控制超快神经形态计算处理器的概念。基于 AFM/HM 的人工神经元由短 THz 范围脉冲激发，从而触发 AFM 中的进动。HM 层中的偏置电流可用于修改进动的共振频率。进动通过逆自旋霍尔效应转换为 HM 层中的电流。因此，提出了一种神经形态处理器模型，该模型由基于 AFM 的兴奋性人工神经元（振荡器）和处理神经元（检测器）组成。我们表明，使用光激发可以在低功耗下显著提高神经形态计算的处理速度。演示了最简单逻辑运算（OR、AND）的实现示例。
HKT启动AI超级公路解决方案ASIA的第一个800Gbps大型区域网络用于AI和SuperComputing
hkt（SEHK：6823） - 香港，2025年2月17日 - HKT今天宣布，基于CE2.0技术，AI Superhighway，AI Superhighway，ASIA的首个1 800GBPS 2广阔网络解决方案，为香港提供服务。HKT的800Gbps AI超级公路是一个专用的，基于纤维的专用网络，可提供超速，超低延迟，可靠且高度安全的网络连接。它旨在满足由AI，机器学习，云服务，边缘计算和使用高性能计算的其他数据密集型应用程序驱动的高级超级计算功能的企业和机构的不断增长的需求。最先进的解决方案使基于LLM的大型数据集（大型语言模型）基于AI模型培训，并支持使用高性能计算资源（基因组学和科学模拟）以及AI Agent Agent Adgent Assist和Virtual Adents的AI推理应用程序。Steve Ng说：“ HKT意识到AI和超级计算的不断发展的性质，并具有新的标准和技术。我们的承诺是加速企业AI的采用，并将AI和超级计算资源连接到香港的数据中心，从AI数据中心到研究机构，大学和企业。我们的AI超高速公路解决方案，规格速度高达800GPS，可促进AI和R＆D中心的数据中心之间的AI和超级计算簇的互连。AI超高速公路不仅提供超速和低延迟连接，而且还可以在使用AI时保护敏感和宝贵的企业数据，为香港的先进技术发展奠定了基础。” Fiber Link Global的网络规划和运营负责人Ricky Kwong表示：“作为领先的技术解决方案促进器，HKT致力于为我们的客户提供未来的服务。尤其是我们的AI超级高速公路设计的，在Tseung Kwan O，Chai Wan和Kwai Chung Data Center区域之间使用了优化的光纤路线，并提供了具有800GPS链路的低潜伏连接。” AI高速公路的主要好处包括：