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基因组学和药物发现的国家超级计算任务（NSM）平台：
（1）计算机科学，计算生物学，生物信息学或相关学科的博士学位，并应用上述技能（2）展示了软件工具和数据分析管道的开发经验。（3）证明了计算机编程的知识。（4）强大的UNIX技能
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 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。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。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。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。
Google DeepMind 开发基于 AI 的解码器，可识别量子计算错误
过去几年，谷歌人工智能部门一直在开发和研究一款名为 Sycamore 的量子计算机。为了进行量子计算，它使用多个硬件量子位创建单个逻辑量子位，这些量子位用于运行程序，同时执行错误校正。在这项新工作中，该团队开发了一种查找和纠正此类错误的新方法，并将其命名为 AlphaQubit
现代计算:愿景与挑战
a 伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院，英国伦敦 b 天津大学应用数学中心，中国天津 c Raygun 性能监测，新西兰惠灵顿 d 约克大学计算机科学系和约克量子技术中心，英国约克 e 微软，荷兰史基浦机场 f 维也纳科技大学分布式系统组，奥地利维也纳 g Detecon International GmbH，德国慕尼黑 h 剑桥大学工程系制造研究所，英国剑桥 i 牛津大学工程科学系牛津电子研究中心 (OeRC)，英国牛津 j 西安大略大学计算机科学系，加拿大伦敦 k 卢布尔雅那大学计算机与信息科学学院，斯洛文尼亚卢布尔雅那 l 金泽大学科学与工程研究所，日本 m 纳瓦拉大学 Tecnun 工程学院，西班牙 n 卡塔尔大学工程学院计算机科学与工程系，卡塔尔多哈 o 贝内特大学，印度大诺伊达 p 机器智能研究实验室，美国华盛顿州奥本 q 印度理工学院计算机科学与工程系，印度克勒格布尔 r 马里兰大学巴尔的摩分校 (UMBC) 信息系统系，美国巴尔的摩 s 曼彻斯特大学计算机科学系，英国曼彻斯特牛津路 t 卡迪夫大学计算机科学与信息学学院，英国卡迪夫 u 沙特阿拉伯利雅得国王沙特大学计算机与信息科学学院计算机科学系 v 葡萄牙里斯本卢索纳大学 COPELABS w 新南威尔士大学 (UNSW) 计算机科学与工程学院，澳大利亚悉尼 x 墨尔本大学退休教授，澳大利亚维多利亚州 y 墨尔本大学计算机与信息系统学院云计算与分布式系统 (CLOUDS) 实验室，澳大利亚
基于决策认知计算的帕金森病轻度认知障碍探索研究
帕金森病轻度认知障碍（PD-MCI）作为帕金森病痴呆的独立危险因素，对预测PD患者痴呆具有预后价值。研究发现，认知功能决策的计算可以更好地评估PD-MCI的认知功能。因此，本研究探讨了PD-MCI人群的决策认知功能缺陷，并通过自主设计的迷宫决策数字评估范式挖掘新的数字生物标志物以识别PD-MCI早期认知衰退。本研究包括30名健康对照者、37名认知正常的PD患者（PD-NC）和40名PD-MCI患者。通过差异比较和逐步回归分析，筛选出两个数字化决策生物标志物——总决策时间和操作平均加速度，其区分PD-MCI和PD-NC的能力的联合曲线下面积为0.909，区分PD-MCI和NC的能力的联合曲线下面积为0.942。此外，研究还发现迷宫数字化决策生物标志物对男性的预警效能大于女性。与传统方法不同，本研究利用数字化动态评估揭示PD-MCI人群中可能存在的决策认知缺陷，为有效筛查PD-MCI提供了新思路。
量子计算在国防问题中的应用，案例研究
摘要背景和目的：量子技术有可能应用于人类活动的许多领域。其中一个重要领域是国防。量子技术可用于现代战争的所有领域。基于量子算法运行的量子计算机可用于解决许多问题。最大独立集问题应用于科学、工程和工业的各个领域。由于这些问题对于传统计算机来说很难，因此量子算法的使用改进了它们的解决方案。在本文中，使用量子近似优化算法 (QAOA) 检查了加权最大独立集问题的解，并使用该方法解决了雷达定位问题。方法：本研究在目的方面适用，本研究的结果使用基于量子编程的方法呈现。结果：使用量子近似优化算法 (QAOA) 优化算法对加权最大独立集问题进行了建模和求解，该模型已用于雷达定位问题并获得了高精度求解。结论：最大独立集问题属于优化问题领域，具有广泛的应用。这些问题可以用量子优化算法以高精度和高速解决。考虑到量子计算相对于经典计算的优越性，在国防政策中必须特别关注量子技术。关键词：最大独立集问题，变分量子算法，雷达布局
量子计算在音乐组成中的应用
量子计算和人工智能是科学和技术的两个重要主题，正在迅速发展并将其影响力扩展到包括音乐在内的众多领域。Quantum Computer Music融合了量子计算和深度学习的优势，预示着音乐创作与剪切技术的整合。由巴西作曲家米兰达（Miranda）与牛津大学合作，由巴西作曲家米兰达（Miranda）在Qutune Project在Qutune Project期间创建的交互式量子音乐作品“ Spinnings -Q1 Synth Trio”，它是量子计算机音乐的显着典范。这项研究采用了一种案例研究方法来彻底研究这项工作背后的技术创造过程，涵盖了量子计算，量子性能，量子，量子，量子门和量子电路等要素，逐渐揭示了量子算法算法背后的数学逻辑。这项研究的结果表明，作为音乐创作的新兴方法，量子算法的组成不仅通过量子计算的特征来生成独特的音乐，而且为音乐，艺术和技术的整合提供了新的可能性。通过应用量子位，量子门和量子电路，该研究表明了量子计算如何为音乐组成提供新的理论基础和实用方法。此外，该研究讨论了如何优化量子音乐中的互动创意体验，以及如何在更广泛的音乐家和听众中增强对量子音乐的理解和欣赏。随着量子计算技术的持续发展，量子音乐有望为全球音乐文化的繁荣贡献一个独特的维度。这项研究为这一领域的发展提供了新的观点和想法。
Citation: Park J, Kim G, Rho J. Advancing depth perception in spatial computing with binocular metalenses. Opto-Electron Adv 8 , 240267(2025).
以前与传统镜头无法实现的那样。在深度感应应用中，元整日已被有效地应用于点扩散功能（PSF）Engiering 9和结构化光10、11，显示出很大的潜力，用于开发更紧凑，更有效的深度感知系统。随着对轻质和紧凑的深度相机的需求的增长，对基于跨表面的深度感知的研究加速了。在《光学科学》中发表的最新作品中12，X。Liu等。最近引入了一种开创性的双眼金属深度感知系统。这种紧凑而轻巧的解决方案有望增强下一代可穿戴设备，使我们更加接近更具实用和实用的空间计算体验。
利用量子计算和人工智能增强网络安全：综述
网络威胁的快速发展要求我们找到解决方案来加强网络安全框架。本文回顾了量子计算 (QC) 和人工智能如何开始应对网络安全系统通常受到的批评。传统计算使用基于确定性逻辑的算法按顺序处理数据，它面临着来自两个尺度的限制，并且在处理海量数据集时效率很高，导致威胁检测时间变慢，误报频率更高。不同之处在于量子计算使用量子力学使数据处理更快、更准确。使用叠加和量子增强算法等技术可以在比传统方法更短的时间内提供更精确的威胁分析。量子机器学习 (QML) 技术（例如量子支持向量机 (SVM) 和变分量子电路）比传统方法更有效地处理大数据集，因此它们能够更好地检测威胁。企业家还可以通过基于人工智能的 AI 方法受益，通过学习机制自动检测与量子发展协同关系的异常，以提高威胁分类和响应的准确性。随着量子算法与人工智能的结合，网络安全有望显著提高速度、准确性和可扩展性，尤其是在大规模部署场景中。然而，量子技术的实施仍然存在问题——例如需要兼容的硬件和开发量子时代的加密方法。本文指出了量子计算和人工智能如何重塑网络安全，并提出了未来研究必须在这些领域开展的议程。