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QuantumCLEF 2024：CLEF 信息检索和推荐系统量子计算挑战赛概述
摘要 量子计算 ( QC ) 是计算科学中一个新兴领域，由于其具有开创性应用的潜力，吸引了大量研究兴趣。事实上，人们相信 QC 可以通过显著减少解决问题所需的时间来彻底改变我们解决非常复杂问题的方式。尽管 QC 仍处于发展的早期阶段，但已经可以使用量子计算机解决一些问题，从而开始看到它的潜力。因此，QuantumCLEF 实验室的目标是提高人们对 QC 的认识，并开发和评估新的 QC 算法，以解决在实现信息检索 ( IR ) 和推荐系统 ( RS ) 时通常面临的挑战。此外，这个实验室为人们提供了一个接触 QC 技术的好机会，由于这些技术还处于早期发展阶段，因此通常不易获得。在本文中，我们概述了 QuantumCLEF 的第一版，该实验室专注于应用量子退火 ( QA )，一种特定的 QC 范例，来解决两个任务：IR 和 RS 系统的特征选择，以及 IR 系统的聚类。共有 26 个团队注册了该实验室，最终有 7 个团队按照实验室指南成功提交了他们的运行。由于主题新颖，我们为参与者提供了许多示例和全面的材料，以帮助他们了解 QA 的工作原理以及如何编写量子退火程序。
通过磁共振成像和机器学习来识别REM睡眠行为障碍
1解剖系，魁北克大学，QC，QC的Trois-Rivières，Trois-Rivières，Trois-Rivières，加拿大QC 2加拿大QC蒙特利尔高级技术学院蒙特利尔高级技术学院5蒙特利尔综合医院神经病学系，加拿大QC蒙特利尔6蒙特利尔6蒙特利尔大学，蒙特利尔大学QC蒙特利尔大学，加拿大QC 7 QC，加拿大9个临床神经科学，放射学的居民和加拿大艾伯塔省卡尔加里大学的霍奇基斯脑研究所，加拿大艾伯塔省卡尔加里10号，加拿大魁北克大学魁北克大学心理学系10，加拿大QC，QC，加拿大，加拿大 *这些作者为这项工作做出了同样的贡献。＃这些作者分享了高级作者身份。†电流隶属关系：1。加拿大安大略省伦敦安大略省西安大略大学的大脑和思维学院。2。加拿大安大略省西安大略大学的计算机科学系联系信息：魁北克大学心理学系Jean-FrançoisGagnon博士8888吸。蒙特利尔市区（魁北克），H3C 3P8，加拿大电子邮件：gagnon.jean.jean-francois.2@uqam.ca Word Count：3698运行标题：使用机器学习冲突的RBD识别利益冲突：作者声明没有利益冲突。资金来源：加拿大卫生研究所（CIHR），魁北克研究基金 - 健康（FRQ-S），魁北克大学（RISUQ）的部门卫生研究网络（RISUQ），魁北克大学蒙特利尔大学（Neurooqam）的认知神经科学研究中心，QUEBEC，NEUROQAM（NEUROQAM），PARKINFIFFEFFEDD，WEARD FIELD，WEARFIELD，WEARFIELD，WEARFIELD，WEARFIELD和WEARFIELD，WEARFIELD和WEAR。
用于安全通信的模块化量子电路 - IRIS
准混沌 (QC) 生成器是一类特殊的伪随机数生成器 (PRNG)，在不同领域有多种实现方式。它们旨在生成某些数字序列的伪随机行为，以便以安全方式掩盖要处理或传输的信息 [1–5]。具体而言，QC 生成器非常适合加密，更广泛地说，适合对信号进行编码/解码以实现安全通信 [6–8]。因此，QC 生成器被认为特别适合在安全和隐蔽数据传输领域挖掘离散时间电路的潜力。过去，已提出使用余数系统 (RNS) 架构来实现 QC 生成器 [9]，因为它们利用模块化算法，可以以直接的方式获得伪随机行为，并且具有关于超大规模集成电路 (VLSI) 部署、模块化、速度、容错和低功耗的有趣特性 [10]。本文重点介绍模块化算法的使用，不一定基于 RNS，以便获得可以连续映射到量子数字电路中的 QC 生成器的灵活实现。为此，QC 生成器可以通过非线性
对DNA修复途径相关基因的遗传分析暗示了新的候选癌症易感基因的基因
1人类遗传学系，麦吉尔大学，蒙特利尔，QC，加拿大，加拿大，2个癌症研究计划，麦吉尔大学健康中心转化生物学中心，麦吉尔大学健康中心，蒙特利尔，QC，加拿大，托巴大学医学实验室技术系，台比亚大学，麦迪纳，麦迪纳，沙特阿拉伯，阿拉伯人，麦吉尔基因姆研究中心，麦吉尔大学4夫人，麦吉尔大学，麦吉尔大学，麦吉尔大学4夫人，夫人，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，加拿大，蒙特利尔，QC，加拿大，加拿大，6个癌症遗传学实验室，彼得·马卡卢姆癌症中心，墨尔本，澳大利亚维克斯，澳大利亚，玛格丽特癌症中心7号，玛格丽特癌症中心7号，加拿大多伦多大学健康网络，加拿大多伦多，麦克吉尔大学8号，蒙特利尔大学，蒙特利尔，QC，加拿大QC，加拿大QC，加拿大9号医学生物研究所，典范加拿大多伦多，彼得·麦卡卢姆爵士肿瘤学爵士，墨尔本大学，墨尔本大学，墨尔本大学，澳大利亚维克，澳大利亚12号中心，医院12中心。
caiso ra过程和CPUC的一天
o每月QC值CPUC将为风和太阳能提供CAISO，将基于每个月的每月系统限制总峰值小时。o cpuc cpuc slice of Day fultance概况和重合的每月高峰时间可以在CPUC的主资源数据库中找到（TAB'ver'ver'每小时QC'）。此外，CPUC的主资源数据库指定所有资源的每月QC值（TAB'Master Resource Database'）。o如果每月一致的峰值小时超出值为零，则传递给CAISO的QC值为0.1 MW（每月一致的峰值峰值和0.1 MW）。这是因为CAISO的资源充足性（CIRA）门户网站目前只能容纳两个小数点，并且无法容纳RA值零的资源。注意：如CPUC的2024 Master Resource数据库所示，此情况仅影响1月至1月和10月至12月的某些太阳资源QC。•存储：CPUC的QC储能方法尚未改变；只有实体如何显示存储到CPUC才会更改
利用深度学习人工智能对胸部X光图像进行质量控制
对于高质量的放射科来说，X 射线成像的持续质量控制 (QC) 至关重要。有效的 QC 工作是一个持续的过程，需要医学物理学家耗费大量时间从多个成像系统收集数据并进行费力的分析。重复和拒绝的 X 射线图像会导致患者受到不必要的辐射暴露并降低放射科的效率，因此延迟拒绝的 X 射线图像是成功的 QC 程序的关键组成部分。我们认为深度学习 (DL) 算法可以最大限度地减少工作量并提高 QC 程序的准确性。在此海报中，我们介绍了对 CXR 图像执行自动 QC 检查的 DL 算法的开发和性能评估。我们重点关注 (1) 使用的采集协议是否与获取的正面 CXR 图像匹配，以及 (2) 正面 CXR 定位是否可以接受？
流体动力学量子计算算法简介
对湍流等强非线性动力学系统的研究需要卓越的计算能力。随着量子计算 (QC) 的出现，大量量子算法在理论和实验上都表现出比传统算法更强大的计算能力。然而，要使 QC 成为实际应用中不可或缺的工具，不仅需要处理量子信息的新协议，还需要以适合解决实际问题的经典格式明智地提取量子信息。在这里，我们提请关注使用 QC 进行流体力学研究的潜在方法，我们称之为流体动力学的量子计算 (QCFD)。从对 QC 的简要介绍开始，我们将从大量可用方法中提炼出一些关键工具和算法，并评估 QC 在流体动力学中的可能方法。此外，作为示例，我们展示了改进的量子线性系统算法 (QLSA) 的端到端实现，以研究诸如泊肃叶流之类的问题。我们还在此介绍了一种专用于流体动力学的新型高性能 QC 模拟器，我们称之为“QuOn”，旨在模拟大多数标准量子算法。我们将展示使用 QuOn 和 IBMQ–Qiskit 工具的结果，并阐明使 QCFD 模拟切实可行的必要贡献。
评估昏迷幸存者的认知结果
1 蒙特利尔总医院，麦吉尔健康中心研究所，蒙特利尔，魁北克省 H3G 1A4，加拿大 2 麦吉尔大学医学院神经科学综合项目，蒙特利尔，魁北克省 H3A1，加拿大 3 麦吉尔医学院物理治疗学院，蒙特利尔，魁北克省 H3G 1Y5，加拿大 4 蒙特利尔大学麻醉学和疼痛学系，蒙特利尔，魁北克省 H3C 3J7，加拿大 5 蒙特利尔圣心医院，蒙特利尔北岛社会服务中心，蒙特利尔，魁北克省 H3C 3J7，加拿大 6 伦敦 Idental 药理学系，加拿大电话：+1-514-398-1325
探索量子优化解决5G网络中PCI规划问题
物理小区 ID (PCI) 是区分 5G 等电信网络中各种天线或小区的关键数字标识符。它们在促进移动设备有效连接到不同小区、防止干扰等问题方面发挥着至关重要的作用。然而，5G 网络规模不断扩大，再加上唯一 PCI 池有限，为相邻小区分配不同的 PCI 是一个称为 PCI 规划问题的挑战。在这种情况下，本文探讨了使用量子计算 (QC) 解决 PCI 规划问题。近年来，随着 QC 的显著进步，QC 在解决复杂优化问题方面显示出巨大潜力。为了辨别 QC 可以为 PCI 规划带来的优势，我们分析了经典方法和量子方法在不同网络配置中的性能。我们的结果表明，量子方法可以得到与穷举搜索相当的解决方案，但执行时间大大缩短，为 QC 和电信领域开辟了新的研究机会。