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量子网络中的利率和保真度最大化的资源分配
由于光子损失而无法立即将摘要现有的经典光学网络基础架构用于量子网络应用。启用量子网络的第一步是将量子中继器集成到光网络中。但是，量子硬件中固有的费用和内在噪声强调了对有效的部署策略的需求，以优化量子折扣和记忆的分配。在本文中，我们提出了一个用于网络计划的综合框架，旨在有效地在现有基础架构上分配量子中继器，目的是在纠缠分布网络中最大化量子网络实用程序。我们将我们的框架应用于几个案例，包括哑铃网络拓扑的初步插图以及Surfnet和Esnet的现实情况。我们探讨了量子中继器中量子存储器多路复用的影响，以及记忆相干时间对量子网络实用程序的影响。我们进一步研究了不同公平假设对网络计划的影响，从而发现了它们对实时网络性能的影响。
如何提高两个纠缠量子比特之间的保真度......
摘要 — 在量子计算中，使用高保真度纠缠量子比特对在两个系统之间进行通信至关重要。为了提高两个纠缠量子比特之间的保真度，人们使用一种称为蒸馏的技术。蒸馏协议有很多种。1995 年，Bennet 等人发表了一篇论文 [1]，其中介绍了一种名为 BBPSSW 的协议。1996 年，Deutsch 等人发表了一篇新论文，进一步改进了该协议，其中介绍了一种名为 DEJMPS 的新协议。最后，在 2008 年，Campbell 和 Benjamin 发表了一篇论文，介绍了一种使用光子损耗蒸馏纠缠量子比特对的最终新方法。为了将每个协议与另一个协议进行比较，我们将对每个协议进行解释。然后，将从四个不同的点对这三个协议进行比较。这些是输入灵活性 1 、成功蒸馏的概率、每次迭代的保真度改进和效率 2 。经过比较可以得出结论：DEJMPS 是总体最佳的协议，因为它在上述四点中总体排名最高。
保真度衰减和在随机量子电路中积累的误差
本文研究了随机量子电路中的保真度衰减，重点是掉期操作。所考虑的模型交织了具有任意排列的2量门的层。作者分析了通过故障掉期门的组合实现的2 Quibit门和故障排列的效果。为了易于分析，该模型由可解决的模型替代，其中置换量用π→𝑅π𝑅取代，以从HAAR随机分布中取样。
量子态验证和保真度估计的统计方法
高效可靠的量子态认证对于各种量子信息处理任务以及量子技术实施的总体进展至关重要。近几年来，出现了几种使用高级统计方法以资源高效的方式认证量子态的方法。本文回顾了该领域的最新进展。首先解释如何用假设检验的语言讨论量子态的验证和保真度估计。然后，详细解释了使用局部测量或局部操作辅助测量和经典通信来验证纠缠态的各种策略。最后，讨论了该问题的几种扩展，例如量子信道的认证和纠缠的验证。
通过机器学习的基准测试量子断层扫描完整性和保真度
摘要我们训练卷积神经网络，以预测一组测量值是否在信息上完成，以唯一地重建任何给定的量子状态，而没有先前的信息。此外，我们基于此测量集进行了实力基准测试，而无需明确执行州断层扫描。网络经过训练，以认识到内容的实现和可靠的信息完整性措施。通过逐渐积累的测量和数据，这些受过训练的卷积网络可以通过加速运行时计算并大大降低实验中的系统漂移来有效地建立一个压缩量子状态表征方案。我们通过为大小的空间模式和多光子系统提供实验结果来确保这种机器学习方法的潜力。当网络接受来自实际实验数据的其他自举训练集训练时，这些预测将进一步改善。使用Hermite – Gaussian来源的逼真的梁透明位移误差模型，我们进一步证明，通过训练有素的网络，通过训练有素的网络使用培训时间降低了认证时间的降低顺序，从而大大提高了使用这些来源的大规模量子处理器的计算产率，然后才能确定这些来源。
在 NISQ 时代高保真地实现 AKLT 状态......
AKLT 状态是各向同性量子海森堡自旋 1 模型的基态。它表现出激发间隙和指数衰减的关联函数，其边界处具有分数激发。到目前为止，一维 AKLT 模型仅在捕获离子和光子系统中进行了实验。在这项工作中，我们成功地在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代量子设备上准备了 AKLT 状态。具体来说，我们在 IBM 量子处理器上开发了一种非确定性算法，其中 AKLT 状态准备所需的非幺正算子嵌入在幺正算子中，每对辅助自旋 1/2 都有一个额外的辅助量子位。这种幺正算子实际上由由单量子位和最近邻 CX 门组成的参数化电路表示。与 Qiskit 的传统算子分解方法相比，我们的方法仅使用最近邻门即可实现更浅的电路深度，同时保持原始算子的 99.99% 以上的保真度。通过同时后选择每个辅助量子比特，使其属于自旋向上 |↑〉 的子空间，可以在量子计算机上通过从单重态加上辅助量子比特的初始平凡乘积状态演化系统地获得 AKLT 状态，然后通过对所有其他物理量子比特进行测量来记录该状态。我们展示了如何通过读出误差缓解在 IBM 量子处理器上进一步提高我们的实现的准确性。
Fidelity®在工作条款和条件下的个性化计划和建议
Fidelity®的个性化计划和建议（“ FPPA”或“计划”）是Fidelity个人和工作场所顾问LLC（“ FPWA”）和战略顾问有限责任公司（“战略顾问”（“战略顾问”）（“战略顾问”，以及FPWA，有时称为“我们，我们的”或“我们的”文档）。FPWA和战略顾问是FMR LLC的注册投资顾问和间接的，完全拥有的子公司（与FPWA，战略顾问及其关联公司统治，“忠诚投资”或“忠实”）。FPWA成立于2017年，提供包括FPPA在内的零售和工作场所投资咨询计划。战略顾问成立于1977年，并提供了各种投资管理服务，包括为零售和机构客户提供的可酌情投资组合管理服务，以及为某些机构客户提供的非差异咨询服务，包括但不限于忠实分支机构。
数据压缩与有线的信号保真度权衡...
摘要 - 途径高密度和高通道计数神经接口，能够同时记录成千上万的神经元的同时记录，将为学习，恢复和增强神经功能提供一个门户。但是，在完全植入的设备的比特率极限和功率预算内建立此类技术是具有挑战性的。使用在类似物到数字界面处使用有损耗的压缩，有线或压缩读数架构解决了高通道计数神经界面的数据洪水挑战。在本文中，我们评估有线或对神经工程至关重要的几个步骤的适用性，包括尖峰检测，尖峰分配和波形估计。对于有线或有线信号的各种接线配置以及基础信号质量的假设，我们表征了压缩比和特定任务信号保真度指标之间的权衡。使用来自猕猴视网膜中的18个大尺度微电极阵列记录的数据，我们发现，对于7-10的事件SNR，有线或正确检测并分配了至少80％的尖峰，至少具有50倍压缩。有线或方法还鲁棒地编码动作电势波形信息，从而实现了下游处理，例如细胞类型分类。最后，我们表明，通过将基于LZ77的无损耗压缩机（GZIP）应用于有线或体系结构的输出，可以在基线记录中实现1000倍压缩。
Banner Health 员工 401(k) 计划 - Fidelity NetBenefits
注意：此更新的安全港通知（“通知”）旨在告知您计划条款的变更，该变更将影响以下标题为“补缴供款”的段落。从 2025 计划年度开始，根据 2022 年《确保强健退休法案》（作为 2023 年综合拨款法案的一部分通过的“SECURE 2.0”）（“60-63 岁补缴限额”），参与者在 60、61、62 和 63 岁生日所在的日历年，年度补缴供款限额将增加。60-63 岁补缴限额为 10,000 美元或补缴供款常规限额的 150%（以较大者为准）。2025 年，补缴供款的常规限额为 7,500 美元。因此，2025 年 60-63 岁补缴限额为 11,250 美元。
富达中国特殊情况有限公司 | 2024 年年度报告
1 请参阅第 90 页注释 19。定义见第 99 页和第 100 页的年度报告词汇表。 2 替代绩效衡量标准。 3 根据年度内持有的除财资部门外的加权平均股份数。 4 经常性费用率（不包括财务成本和税费）以年度平均净资产价值的百分比表示（根据投资公司协会发布的指南编制）。预计截至 2025 年 3 月 31 日的年度经常性费用率将为 0.88%，这一大幅减少反映了管理人免除的管理费，以代替其对公司与中国投资有限公司（“ACIC”）交易成本的贡献。与 ACIC 的交易在第 2 页和第 65 页有更详细的介绍。