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肿瘤微环境中的线粒体调节
线粒体调节在肿瘤微环境 (TME) 中的癌症免疫中起着至关重要的作用。在过滤过程中，免疫细胞（包括 T 细胞、自然杀伤 (NK) 细胞和巨噬细胞）会经历线粒体代谢重编程，以在 TME 的恶劣条件下生存并增强其抗肿瘤活性。另一方面，免疫抑制细胞（如髓系抑制细胞 (MDSC)、调节性 T 细胞 (Treg)、肥大细胞和肿瘤相关巨噬细胞 (TAM)）也依赖线粒体调节来维持其功能。此外，癌细胞的线粒体调节有助于免疫逃避，甚至劫持免疫细胞的线粒体以增强其功能。最近的研究表明，针对线粒体可以协同减缓癌症进展，尤其是与传统癌症疗法和免疫检查点抑制剂相结合时。目前，许多针对线粒体的药物正在临床试验中，并有可能增强免疫疗法的疗效。这篇小型综述强调了线粒体调节在癌症免疫中的关键作用，并列出了有可能增强癌症免疫疗法疗效的针对线粒体的药物。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
区块链网络中的量子抗性-Cognizium.io
5实施9 5.1量子熵的生成和分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 5.1.1 OpenSSL框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5.1.2熵源设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 5.2产后证书的生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 5.3使用量子安全加密图15 5.4使用后量子键的交易签名。。。。。。。。。。。。。。。。。17 5.5 Quantum签名的链链验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 5.5.1固体验证代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 5.5.2基于EVM虚拟机的签名验证支持。。。。。。。。。。。。20 5.5.3 EVM基于预编译的签名验证支持。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.5.4在不同溶液之间进行比较，以验证后量子后的定性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23
基于广义 CHSH 不等式的设备独立量子密钥分发
量子密钥分发 (QKD) 的目的是使两方（Alice 和 Bob）能够在共享量子信道时生成密钥。例如，在 Ekert [ 1 ] 提出的实现中，信道由一个产生纠缠粒子的源组成，这些粒子被分发给 Alice 和 Bob。在每一轮中，Alice 和 Bob 各自从几种测量设置中选择一个来测量一个粒子。通过推断（从 Alice 和 Bob 的测量结果中）源发射接近于纯二分纠缠态的状态，可以保证 Alice 的测量结果是安全的，即任何可能控制量子信道的第三方（Eve）都不知道。这同时确保了如果 Bob 选择适当的测量设置，Bob 的结果与 Alice 的结果相关，即 Alice 和 Bob 的测量结果可以形成密钥。
青年量子社会科学家 - 奖学金计划
在不断发展的技术格局中，第二代量子技术的出现是一次巨大的飞跃。一方面，这些进步不仅仅是渐进式的改进；它们代表着一种范式转变，有望重塑行业、催生新行业，并重新定义我们认为可能的界限。从超安全通信网络到强大的量子计算机，这些技术有可能解决曾经被认为无法解决的问题，并解答困扰人类多年的问题。另一方面，我们目前仍处于所谓的 NISQ 时代。在这个时代，量子设备的使用非常有限，而这些设备的功能远远落后于人们对未来几十年的预期。
原始发表论文的引用（记录版本）：Kaur, S., Chanda, T., Rafsanjani Amin, K. et al (2024). 量子相位 t 的普适性
分数量子霍尔 (FQH) 相是由于强电子相互作用而出现的，其特征是任意子准粒子，每个准粒子都具有独特的拓扑参数、分数电荷和统计数据。相反，整数量子霍尔 (IQH) 效应可以从非相互作用电子的能带拓扑中理解。我们报告了所有 FQH 和 IQH 跃迁中临界行为的令人惊讶的超普适性。与预期的状态相关临界指数相反，我们的研究结果表明，对于分数和整数量子霍尔跃迁，临界标度指数 κ = 0.41 ± 0.02 和局域长度指数 γ = 2.4 ± 0.2 相同。从中，我们提取了动力学指数 z ≈ 1 的值。我们已经在超高迁移率三层石墨烯器件中实现了这一点，其中金属屏蔽层靠近传导通道。在之前的研究中，由于在传统半导体异质结构中 κ 的测量值存在显著的样本间差异，而长程关联无序占主导地位，因此在各种量子霍尔相变中观察到的这些全局临界指数被掩盖了。我们表明，稳健的标度指数在短程无序关联的极限下是有效的。
使用不受信任的设备计算量子密码的安全密钥率
独立于设备的量子密钥分发 (DIQKD) 提供了最强大的安全密钥交换形式，仅使用设备的输入输出统计数据即可实现信息论安全性。尽管 DIQKD 的基本安全原理现已得到充分理解，但为高级 DIQKD 协议推导出可靠且强大的安全界限仍然是一项技术挑战，这些界限要超越基于违反 CHSH 不等式而得出的先前结果。在这项工作中，我们提出了一个基于半有限规划的框架，该框架为使用不受信任设备的任何 QKD 协议的渐近密钥速率提供可靠的下限。具体而言，我们的方法原则上可用于基于完整输入输出概率分布或任何贝尔不等式选择来为任何 DIQKD 协议找到可实现的密钥速率。我们的方法还扩展到其他 DI 加密任务。
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。
量子通信之路
互联网彻底改变了我们的生活。信息理论的突破性发现催化了这场革命，随后集成电路技术的发展也大体上遵循了摩尔定律自 1965 年以来的预测。这一趋势逐渐导致了纳米级集成，量子效应已无法避免。量子域信息的处理必须遵循量子物理学的基本假设，所谓的量子比特或量子位可以表示为逻辑零和逻辑一的叠加。更明确地说，我们可以将这种叠加想象成一个在盒子里旋转的硬币，因此处于“正面”和“反面”的等概率叠加状态，这样我们就可以避免使用著名的薛定谔猫类比这种有些令人不快的引用。打个比方，我们必须在硬币还在盒子里旋转的时候执行所有量子信号处理操作，因为一旦硬币停止旋转，我们就无法再在量子领域“操纵”或处理它——它已经“坍缩”回经典领域。因此，打开盒子的盖子，我们就能看到最终的经典领域结果，要么是“正面”，要么是“反面”。上述量子比特的另一个特性是它们无法复制，因为试图复制它们会导致它们再次坍缩回经典领域，从而阻止它们在量子领域进一步处理。相反，必须使用所谓的纠缠操作。有趣的是，纠缠量子比特具有这样的特性：如果我们改变代表量子比特的电子的自旋，其纠缠对的自旋也会在同一时刻改变。然而，必须指出的是，在撰写本文时，纠缠仅通过依靠在纠缠之前进行的经典域准备操作在实践中得到证明。
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。