XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcroix
实习及博士论文提案（D. Lacroix，IJCLab）标题
实习和博士论文提案（D. Lacroix，IJCLab）标题：用量子计算机描述强纠缠系统中的非平衡动力学摘要强纠缠系统中的非平衡动力学带来了重大的计算挑战，因为传统方法难以处理大量粒子和高纠缠。该博士项目旨在利用量子计算的最新进展来模拟此类系统。在 IJCLab/巴黎萨克雷大学，之前的工作主要集中在相互作用粒子的静态特性上，但这项研究将扩展到时间相关的非平衡现象，这些现象对计算的要求更高。该项目的目标有三个：（1）加深对量子信息理论的理解，特别是在量化纠缠方面，（2）掌握相互作用粒子系统的量子模拟技术，以及（3）应用并可能增强现有的量子算法来模拟非平衡动力学。这些模拟将使用 IBM 的 Qiskit 量子计算平台执行，重点关注可以控制相互作用强度的系统。这项研究有可能在核物理、中微子振荡和凝聚态物质等领域取得重大突破，因为强纠缠粒子和非平衡动力学至关重要。通过扩展量子模拟的能力，该项目既可以促进新量子算法的开发，也可以加深对基础物理学的理解。摘要近年来，在技术进步和功能量子平台的出现的推动下，量子计算取得了长足的进步 [1]。在 IJCLab/巴黎萨克雷大学，核物理团队在过去几年中一直积极研究这一课题，致力于在核物理和中微子物理中开拓应用 [2-4]。此外，人们还探索了量子计算和量子信息的新方法。最近的研究主要集中于对强相互作用系统的静态特性进行建模，从而开发出新的量子算法。展望未来，我们旨在扩展这项工作以解决非平衡问题，因为这带来了更大的计算挑战。在处理由相互作用的粒子组成的物理系统时，传统计算机很难处理大量粒子或高纠缠度。虽然可以使用张量积态方法在传统计算机上有效模拟弱纠缠系统，但这些技术会随着纠缠度的增加而失效。总体而言，量子计算机有望比传统系统更具优势，尤其是在处理强纠缠粒子时。
临时版本 文件…… 2020 年 9 月 防止因使用人工智能而导致的歧视 报告 1 平等和非歧视委员会 报告员：Christophe Lacroix 先生，比利时，社会党、民主党和绿党集团 摘要
4. 人工智能系统的设计和目的也至关重要。为效率、盈利或其他目标而优化的算法，如果没有充分考虑到保障平等和非歧视的需要，可能会造成直接或间接的歧视，包括基于性别、性别特征、年龄、国籍或族裔出身、肤色、语言、宗教信仰、性取向、性别认同、性别特征、社会出身、婚姻状况、残疾或健康状况等各种理由的联想歧视。因此，人工智能系统从一开始就充分尊重平等和非歧视，并在部署前和部署后定期进行严格测试，以确保这些权利得到保障，这一点尤为重要，因为无论这些系统的使用在哪里可能会影响到基本权利的获得。