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![arXiv:2201.00752v5 [quant-ph] 2022 年 10 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\637b7142eec4045b3d7fe5a2d5d8e1af213bd145.webp)
arXiv:2201.00752v5 [quant-ph] 2022 年 10 月 13 日
在噪声中型量子 (NISQ) 设备时代，可控硬件量子比特的数量不足以实现量子误差校正 (QEC)。作为替代方案，量子误差缓解 (QEM) 可以通过重复实验和数据后处理来抑制测量结果中的误差。典型的误差缓解技术，例如准概率分解法，忽略了不同门之间的相关误差。在这里，我们介绍了一种基于量子电路的矩阵积算子 (MPO) 表示的 QEM 方法，该方法可以表征具有多项式复杂度的噪声信道。我们的技术在深度 = 20 的完全并行量子电路上进行了演示，该电路最多有 N q = 20 个量子比特，受到局部和全局噪声的影响。电路误差减少了几倍，噪声通道只有一个小的键维数 D ′ = 1。 MPO表示在不消耗更多实验资源的情况下提高了噪声建模的准确性，提高了QEM的性能并拓宽了其应用范围。我们的方法有望应用于更高维度、更多量子比特和更深深度的电路。
回复审稿人评论
某些上下文：设备独立的加密是一种量子密码学类型，仅基于违反协议中检测到的铃铛不平等的行为，证明了安全性。如果意识到，这将是最安全的量子加密类型，因为它不依赖于量子设备的任何详细建模，这些量子设备总是有可能以理论上可以被窃听者黑客入侵的方式详细地详细说明。但是，在实验上，独立的密码学（尤其是DIQKD）非常困难地实现（进行无漏洞的铃铛实验只是前提条件）。几年前发表的熵积累定理表明，假设一个回合中有条件的von Neumann熵在有条件的von Neumann熵上，则如何证明设备独立协议的无条件安全性。按照此结果，人们对找到更好的方法来降低设备独立协议中的von Neumann熵有很大的兴趣，其想法是，能够获得更好的关键率或随机性生成率可以降低实验的需求并使设备独立协议的实现更加容易。
人工智能的危害 | 麻省理工学院经济学
本文讨论了当前人工智能技术发展路径的几个潜在经济、政治和社会成本。我认为，如果人工智能继续沿着目前的发展轨迹部署，并且不受监管，它可能会产生各种社会、经济和政治危害。这些包括：损害竞争、消费者隐私和消费者选择；过度自动化工作，加剧不平等，低效压低工资，无法提高工人生产力；以及破坏政治话语，即民主最基本的命脉。虽然没有确凿的证据表明这些成本迫在眉睫或巨大，但在它们完全实现并变得更难甚至无法逆转之前了解它们可能是有用的，这正是因为人工智能前景广阔、潜力巨大。我还认为，这些成本并非人工智能技术本身固有的成本，而是与它们目前的使用和开发方式有关——赋予企业和政府权力，对抗工人和公民。因此，限制和扭转这些成本的努力可能需要依靠监管和政策来重新引导人工智能研究。仅通过促进竞争来遏制它们的尝试可能是不够的。
间充质干细胞衍生培养基的治疗潜力，用于糖尿病和相关并发症
糖尿病（DM）是威胁生命最大的代谢性疾病之一，占全球患病率的9％，估计在2045年上升到12.2％。当前，DM尚无明确的处理。尽管挽救生命，但可以控制血糖的胰岛素给药并不能治愈DM，并且无法防止DM相关的并发症，例如肾病，神经病或视网膜病变。出于这个原因，研究正在继续开发可提供𝜷细胞再生的治疗，同时抑制自身免疫性。间充质干细胞（MSC）是具有高增殖能力，免疫抑制和免疫调节能力的多能干细胞。MSC除了它们的不同能力外，还具有这些特性的治疗意义。细胞的免疫抑制和免疫调节特性来自它们分泌到细胞外环境中的可溶性和不溶性因素。因此，这些细胞生长的培养基具有治疗价值，被称为条件培养基（CM）。在这种情况下，从MSC获得的CM可以提供类似的治疗效果，而安全性问题较少。此外，MSC的预处理可以提高这些细胞和相关细胞产物的效果。因此，这篇综述总结了MSC衍生的CMS的最新进展及其对DM和相关并发症的治疗潜力。
直接检测来自...的量子非高斯光
量子通知，传感和计算中的许多应用都需要证明是量子非高斯光。据估计，从单个原子中估计，从单个原子散布到高档腔[17]的单个原子中估计了这种光[17]。这为许多具有原子和固态发射的量子的量子非高斯光开设了研究。然而，在早期阶段，具有不同通道的腔体系统中的原子或发射极是无法产生负极功能的其他噪声。此外，对于此类实验，Ho-Modyne检测通常是具有挑战性的。我们分析了这些问题，并证明可以使用这种空腔来散发量子非高斯光，该光线在汉伯里棕色和三丝体中使用单光子检测，以及适合此测量的量子。当Wigner函数的负函数完全消失时，我们会详细介绍大量空腔泄漏的情况。ge，量子非高斯光仍然可以最终证明大量的空腔参数，即使存在噪声，也可以以整体测量时间为代价。
刺激使用障碍的特定认知行为群体治疗计划
兴奋剂使用是一个重要的健康问题。在2018年，在过去的12个月（1）中，男性中有2.8％和1.5％的女性使用可卡因，这是2019年欧洲接近的数字，在过去的12个月中，有2.1％的15至34岁儿童在过去12个月中服用了可卡因，在过去的12个月中，Amphetamines，1.4％的Amphetamines，1.4％的Amphetamines，1.9％MDMA（3; 3,4,4-毫秒）（3,4-4-METHYLEND）。在法国，这些数字甚至更高（分别为3.2、0.6和1.3％）（2）。使用新合成药物，包括Cathinones和非刺激合成大麻素，估计在欧洲同一人群中为1.1％。对于甲基苯丙胺来说，一些国家将其包括在其苯丙胺使用数据中，并且患病率似乎是高度可变的，在每个国家 /地区风险的330至34,600位用户之间。刺激物使用，包括可卡因，都有许多后果，包括体细胞（梗死，肺部不适，中风。。。 ）（3，4），精神病学（焦虑症或诱发的精神病症状发病率更高）（5，6）和社会后果。此外，从2010年到2014年，在美国，每年40,000次过量服用过量的刺激剂（可卡因或甲基苯丙胺）中的平均7,500，每年使用这些物质过量的药物有所增加（7）。
一种使用 EEG 的低成本便携式腕外骨骼...
偏瘫是脑卒中患者的常见后遗症（ Wist et al., 2016 ），导致一侧肢体瘫痪，包括运动功能障碍和肢体肌肉无力（ Maria and Eng, 2003 ; Li et al., 2013 ）。由患者自愿发起的主动治疗比持续被动运动（CPM） ( Takahashi et al., 2008 ) 更有利于神经元恢复，同时，重复、持续的训练可以促进脑卒中患者的功能恢复（ Kwakkel et al., 2004 ; Wang et al., 2013 ）。由于腕关节对于日常生活活动（activities of daily living, ADLs）至关重要，许多康复系统被提出来辅助腕关节的主动训练（ Krebs 等，2007 ；Song 等，2013 ；Abdallah 等，2016 ；Lin 等，2020 ）。然而，在偏瘫康复方面，这些系统存在两个不足。首先，这些康复机器人是由偏瘫手臂控制的，这对于急性偏瘫患者来说并不适用，因为他们受损侧的运动功能已经丧失。其次，上述方法忽略了训练过程中肌肉疲劳的发生，存在影响患者主动参与的风险。
一般量子系统的自由能原理
摘要 自由能原理 (FEP) 指出，在适当的弱耦合条件下，具有足够自由度的随机动力系统将表现为最小化意外 (又名自信息) 的上限，形式化为变分自由能。这个上限可以理解为贝叶斯预测误差。同样，它的负数是贝叶斯模型证据 (又名边际似然) 的下限。简而言之，某些随机动力系统表现出一种自我证明。在这里，我们在时空背景自由、无标度量子信息理论的形式化环境中重新表述 FEP。我们展示了如何将通用量子系统视为观察者，在标准选择自由假设下，它们成为能够为观察结果分配语义的代理。我们展示了此类代理如何在以不确定性、学习不足和量子语境为特征的环境中最小化贝叶斯预测误差。我们表明，在量子理论公式中，FEP 渐近等同于幺正原理。基于这些结果，我们提出生物系统将量子相干性用作计算资源，并隐含地用作通信资源。我们总结了一些未来研究的问题，
“数字时代”：对经济和教育体系的影响（国家分析）
本文介绍了对世界主要国家的国家教育体系中数字技术的实施和使用工作进行史学分析的结果。该研究的目的是找出国家教育体系实施数字技术所面临的困难以及改进的方向。研究得出结论：将数字化引入国家教育体系带来了新的困难，例如对正在进行的进程缺乏了解、资金不足等。然而，只有在特定政府的支持下，各国才能进入经济数字化的新水平。关键词：数字化、数字教育、信息、教育环境、保护主义、数字技术。
研究文章转移具有输出权重对准的极限学习机
极限学习机（ELM）是模式识别和机器学习中的快速且有效的神经网络模型，当标记的训练样本不足以使其下降。转移学习通过使用不同但相关域中的大量标记样本来帮助目标任务学习可靠的模型。在本文中，我们提出了一台具有知识传递性的监督极限学习机器，称为“转移极限学习机器”，具有输出权重对齐（telm-Owa）。首先，它通过对齐由来自源和目标域标记的样品训练的ELM的输出权重矩阵来减少域之间的分布差异。其次，将域间ELM输出权重矩阵之间的近似值添加到目标函数中，以进一步实现知识的跨域转移。tirdly，我们将目标函数视为最小平方问题，并将其转换为标准的ELM模型，以便有效地解决。最后，通过对16组图像数据集和6组文本数据集进行了分类实验对所提出算法的效果进行了验证，结果证明了我们方法相对于其他ELM模型和转移学习方法的竞争性能。