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可编程超导处理器上的二元量子算法
使用量子三级系统或量子三元组作为基本单位来处理量子信息是当代基于量子比特的架构的替代方案，具有提供显著计算优势的潜力。我们利用两个 transmon 的第三能量本征态展示了一个完全可编程的二元组量子处理器。我们开发了一个参数耦合器，以在九维希尔伯特空间中实现出色的连接性，从而实现二元组门的高效实现。我们通过实现 Deutsch-Jozsa、Bernstein-Vazirani 和 Grover 搜索等几种算法来描述我们的处理器。我们的硬件高效协议使我们能够证明 Grover 放大的两个阶段可以提高具有量子优势的非结构化搜索的成功率。我们的研究结果为使用 transmon 作为通用量子计算机的构建块来构建完全可编程的三元量子处理器铺平了道路。
一夜睡眠不足会改变大脑连接并影响特定的执行功能
摘要 睡眠是有效的认知功能所必需的基本生理过程，尤其与记忆巩固和执行功能有关，如注意力和切换能力。睡眠不足会严重改变一些静息态网络的连接性，如默认模式网络和注意力网络。在本研究中，我们利用脑磁图 (MEG) 和特定的认知任务，研究了 24 小时睡眠剥夺 (SD) 如何影响大脑拓扑结构和认知功能。32 名年轻男性在 SD 之前和之后接受了静息态 MEG 记录，并进行了字母取消任务 (LCT) 和任务切换 (TS) 评估。结果显示，LCT 中的执行准确性和速度变差，TS 中的反应时间减少，从而证明注意力变差，但没有变差。此外，我们观察到 24 小时的 SD 会引起功能网络的大规模重排。这些发现证明，24 小时的 SD 能够改变大脑的连接，并有选择地影响受不同大脑网络控制的认知领域。
以应用为导向的全量子计算堆栈整体基准测试
量子计算系统需要根据其预期执行的实际任务进行基准测试。在这里，我们提出了 3 个“应用驱动”电路类别用于基准测试：深度（与变分量子特征值求解算法中的状态准备相关）、浅层（受 IQP 型电路启发，可能对近期量子机器学习有用）和平方（受量子体积基准测试启发）。我们使用几个性能指标来量化量子计算系统在运行这些类别的电路时的性能，所有这些性能指标都需要指数级的经典计算资源和来自系统的多项式数量的经典样本（位串）。我们研究性能如何随所使用的编译策略和运行电路的设备而变化。使用 IBM Quantum 提供的系统，我们检查了它们的性能，结果表明噪声感知编译策略可能有益，并且根据我们的基准测试，设备连接性和噪声水平对系统性能起着至关重要的作用。
总体排名（2022-24 批次）
18 Sh.Nitish Kumar V 技术管理 技术管理博士学位录取于 IIITDM- KANCHEEPU 19 Ms.Surjata Haobam 技术管理 技术管理 MKU Pvt. Ltd. 坎普尔 20 Ms.Pallavi Mahanta 量子技术学院 量子计算 AERON System Pvt. Ltd. 21 Sh.Vikas Dattatraya Ghevade 量子技术学院 量子计算 Qclairvoyance Quantum Labs pvt. Ltd. 22 Sh.Shray Tyagi 量子技术学校 量子计算 TE Connectivity，23 Sh.Shradha Suresh Atakar 量子技术学校 量子计算 CDAC Banglure 24 Sh.Umesh Chandra Joshi 量子技术学校 量子计算 CDAC Banglure 25 Sh.Kondpalli Pavan Kalyan 量子技术学校 量子计算 CDAC Banglure CDAC 浦那 26 Sh.Anurag KSV 量子技术学校 量子计算 1.Qclairvoyance Quantum Pvt. Ltd 2.IITM PRAVARTAK 27 Sh.Shyam Kumar Raghuwanshi 量子技术学校 量子计算 CDAC 浦那 28 Sh.Ashish Kumar Patra 量子技术学校 量子计算 1.CDAC Banglure，2.Qclairvoyance Quntum Labs Pvt.有限公司 29 Shivani Sharma 女士 冶金与材料工程 Mate. 科学项目助理 ARD 浦那
TIDA-010257 良好
8 74650073R Wurth Elektronik 电源元件衬套，M3，TH 电源元件衬套，M3，TH 30 J9，J11 2 61300411121 Wurth Elektronik 接头，2.54 mm，4x1，金，TH 接头，2.54mm，4x1，TH 31 J10 1 6.94106E+11 Wurth Elektronik WR-DC DC 电源插孔，R/A，TH WR-DC DC 电源插孔，R/A，TH 32 J12 1 61300211121 Wurth Elektronik 接头，2.54 mm，2x1，金，TH 接头，2.54mm，2x1，TH 33 K1，K2 2 T9AS1D12-15 TE Connectivity继电器，SPST-NO（1 型 A），30 A，15 V，TH 32.51x27.43mm 34 L1，L2 2 YXS80874T YAXIN ELECTRONICS 3 相共模扼流圈 PTH_CMC_66MM0_5 6MM0 35 L3，L6，L8，L10 4 1000 ohm 742792662 Wurth Elektronik 铁氧体磁珠，1000 ohm @ 100 MHz，0.6 A，0603 0603 36 L4，L5，L7 3 355uH YXS51020T YAXIN ELECTRONICS PFC 电感 350uH 31A PTH_IND_58MM0_70 MM0 37 L9 1 6.8uH 78438335068 Wurth Elektronik 电感器，屏蔽，铁粉，6.8 uH，1.1 A，0.287 欧姆，AEC-Q200 1 级，SMD
静息催眠和催眠易感性的脑功能相关性：综述
摘要：本篇综合综述通过研究采用功能性磁共振成像 (fMRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和脑电图 (EEG) 方法的研究，深入探讨了催眠的认知神经科学和催眠易感性的变化。重点关注领域包括催眠中的功能性脑成像相关性、作为催眠状态指标的脑电图波段振荡、催眠和清醒期间脑电图功能连接的改变，得出关键结论并提出未来的研究方向。所审查的功能连接发现支持以下观点：根据分离和冷控制催眠理论，催眠期间执行控制网络不同组成部分之间可用整合的中断可能与催眠反应期间对主体的改变评估相对应。一个有希望的探索途径是研究额叶的神经化学成分和非周期性脑电图活动在清醒和休息时如何与个体催眠能力的差异相关。未来研究催眠对大脑功能的影响应该优先研究不同神经网络中独特的激活模式。
使用Homer Pro
微电网越来越受欢迎，因为由于其偏远的地理位置，主要网格仍然没有联系。本文使用Homer模拟程序，侧重于可行性分析，该计划是针对新墨西哥州To-Hatchi的Navajo社区的岛岛微网格，使用光伏系统（PV）SYS-TEM，一个风能系统，风能存储系统（BESS）和柴油生成器的不同能量混合物。净现在成本（NPC）和电力级别（LCOE）是两个关键的经济因素。通过分析，发现具有PV，风力涡轮机，电池和柴油发电机的系统具有最低的LCOE和NPC。与仅基本基本案例相比，合并系统的成本降低了75％。此外，该组合系统提供了最小的启动水平。分析表明，可以将微电网的可再生能源整合在一起，以帮助农村地区的能源获取能源。通过考虑该地点存在的风和太阳资源，可以将分析扩展到其他任何社区。关键字
![arxiv：2011.12107v1 [eess.sp] 2020年11月17日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\34a82fc724f2615029f399b4d61ce9daae724cbb.webp)
arxiv：2011.12107v1 [eess.sp] 2020年11月17日
本文提出了一种新型的图形卷积神经网络（GCNN） - 使用头皮电脑图（EEGS）改善神经疾病诊断的方法。尽管脑电图是用于神经疾病诊断的主要测试之一，但基于脑电图的专家视觉诊断的敏感性仍为约50％。这表明需要先进的方法学以降低检测频率的假阴性率。在这种情况下，我们着重于区分神经系统疾病患者头皮异常的脑电图的问题，这些患者最初被专家与健康个体的头皮EEG分类为“正常”。本文的贡献是三个方面：1）我们提出EEG-GCNN，EEG-GCNN是EEG数据的新型GCNN模型，可捕获头皮电极之间的空间和功能连接性，2）使用EEG-GCNN，我们使用EEG-GCNN，我们使用上面的两个大规模评估了两个大型假设，并使用两个大型假设进行了大规模评估。 EEG-GCNN显着胜过人类基线和经典机器学习（ML）基准，AUC为0.90。关键词：脑电图，早期诊断，神经疾病，图CNN
EEG-GCNN：使用领域引导图卷积神经网络增强基于脑电图的神经系统疾病诊断
本文提出了一种基于图卷积神经网络 (GCNN) 的新型方法，用于改进使用头皮脑电图 (EEG) 诊断神经系统疾病的方法。尽管脑电图是用于神经系统疾病诊断的主要测试之一，但基于脑电图的专家视觉诊断的灵敏度仍然约为 50%。这显然表明需要先进的方法来降低检测异常头皮脑电图的假阴性率。在此背景下，我们重点关注如何区分神经系统疾病患者的异常头皮脑电图（最初被专家归类为“正常”）与健康个体的头皮脑电图。本文的贡献有三方面：1）我们提出了 EEG-GCNN，这是一种用于 EEG 数据的新型 GCNN 模型，可以捕捉头皮电极之间的空间和功能连接；2）使用 EEG-GCNN，我们对上述假设进行了首次大规模评估；3）使用两个大型头皮 EEG 数据库，我们证明 EEG-GCNN 明显优于人类基线和经典机器学习 (ML) 基线，AUC 为 0.90。
通过SARS-COV-2感染反应的合成遗传追踪发现的上皮免疫的药理调节剂
摘要临床和神经科学研究表明，心理压力与健康和神经系统疾病的脑健康降低之间的联系，但尚不清楚介导途径是否相似。因此，我们在42名健康人员中应用了动脉固定的MRI压力任务，有56个具有多发性硬化症，并研究了区域神经压力反应，压力响应性区域的功能连通性与大脑时代的功能连通性之间的关联，而大脑年龄的预测误差，高度敏感的机器学习大脑健康生物标志物，以及两组中的一组。组之间的压力反应性没有差异。尽管脑年龄升高的预测错误表明患者的脑部健康状况较差，但前岛 - 枕皮层（健康人：枕骨；患者：梭状回）功能性连接性与两组的脑时代预测误差相关。最后，灰质也对跨组的区域脑时代做出了类似的贡献。这些发现可能暗示着一种常见的应激 - 脑健康途径，其影响在多发性硬化症中受到疾病特定的脆弱性因素的影响。