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World File Search System任意性
任意大小黑盒量子的误差抑制...
对于 NISQ 设备的应用而言，在不进行完全纠错的情况下有效抑制错误至关重要。错误缓解使我们能够在提取期望值时抑制错误，而无需任何纠错码，但其应用仅限于估计期望值，无法为我们提供作用于任意量子态的高保真量子操作。为了应对这一挑战，我们建议将错误过滤 (EF) 用于基于门的量子计算，作为一种实用的错误抑制方案，而无需诉诸完全量子纠错。结果是一个通用的错误抑制协议，其中抑制错误所需的资源与量子操作的大小无关，并且不需要对操作进行任何逻辑编码。只要遵守错误层次结构，即当辅助 cSWAP 操作的噪声小于要纠正的操作时，该协议就会提供错误抑制。我们进一步分析了 EF 在量子随机存取存储器中的应用，其中 EF 提供了硬件高效的错误抑制。
任意破坏下的浅电路量子优势
Bravyi、Gosset 和 König（Science 2018）、Bene Watts 等人（STOC 2019）、Coudron、Stark 和 Vidick（QIP 2019）以及 Le Gall（CCC 2019）最近的研究表明，浅（即小深度）量子电路和经典电路的计算能力存在无条件分离：量子电路可以以恒定深度求解经典电路需要对数深度才能求解的计算问题。利用量子纠错，Bravyi、Gosset、König 和 Tomamichel（Nature Physics 2020）进一步证明，即使量子电路受到局部随机噪声的影响，类似的分离仍然存在。在本文中，我们考虑了在计算结束时任何恒定部分的量子比特（例如，巨大的量子比特块）都可能被任意破坏的情况。即使在这个极具挑战性的环境中，我们也朝着建立量子优势迈出了第一步：我们证明存在一个计算问题，可以通过量子电路以恒定深度解决，但即使解决该问题的任何大子问题也需要对数深度和有界扇入经典电路。这为量子浅电路的计算能力提供了另一个令人信服的证据。为了展示我们的结果，我们考虑了扩展图上的图状态采样问题（之前的研究也使用过）。我们利用扩展图对顶点损坏的“鲁棒性”来表明，对于小深度经典电路来说很难解决的子问题仍然可以从损坏的量子电路的输出中提取出来。
利用人工智能设计功能有机分子
利用人工智能设计功能性有机分子 用户名：Masato Sumida 1,2 Xiufeng Yang 2 日本理化学研究所实验室隶属关系： 1. 先进智能项目中心富士通协作中心 2. 先进智能项目中心目标导向平台技术研究组分子信息学团队
食物中毒细菌在低温下在食物中生长
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊，3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12？ 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
用户指南 DDS-3X25 USB 任意函数... - TME
DDS-3X25任意波形发生器具有1路任意波形输出，12位输出，同步信号输出，1路计数器/频率测量输入，6位输入和外部触发输入。用户可以通过鼠标任意编辑波形，也可以选择正弦波、方波、三角波、锯齿波、TTL、白噪声、高斯噪声、梯形波、指数波、AM、FM等常规波形。幅度、频率、偏移等参数也可设置。DDS-3X25的数据格式与泰克完全兼容，可以直接读取泰克示波器或泰克波形编辑软件生成的波形数据文件并重新显示波形。DDS-3X25采用DDS技术，具有频率精度高、波形分辨率高、可靠性高、软件支持范围广等优点。可广泛应用于各类电子实验室，并提供完善的二次开发接口，可轻松插入其他自动测量系统。
任意量子演化中基于熵的热力学公式
给定任意开放量子系统的演化，我们制定了一种通用且明确的方法来将系统的内部能量变化分离为与熵相关的贡献和不引起熵变化的部分，分别称为热量和功。我们还通过为系统的给定轨迹开发一个通用动力学方程来证明热量和功可以进行几何和动力学描述。该方程的耗散部分和相干部分仅对热量和功做出贡献，其中强调了反非绝热驱动的功贡献的特殊作用。接下来，我们定义系统不可逆熵产生的表达式，该表达式不明确依赖于周围环境的属性；相反，它取决于系统的一组可观测量（不包括其哈密顿量），并且与内部能量变化无关。我们用三个例子来说明我们的结果。
人工智能的多样性与道德危机
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK：论人工智能伦理的道德崩溃，Medium，https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 （2020） [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 （2020） [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多，找出你的大学，《纽约时报》，https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html （ 2017 ） [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度，https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ （2018 年） [Dand 20] Dand，M.：AI 伦理守门人的责任在哪里？, Medium，https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 （2020 年）
使用任意片段模型分析微生物样本
细菌、真菌、病毒、酵母和原生动物等微生物污染物引起了食品制造商的极大兴趣和担忧，因为它们可能存在食物中毒或食物腐败的风险（Maruthamuthu 等人，2020 年）（Talo，2019 年）。对数字微生物数据的需求不断增长，为微生物学家和实验室专业人员提供了轻松检测微生物的机会（Egli 等人，2020 年）。这种变化可以个性化诊断和治疗，提高数字数据质量，并降低医疗成本。传统的基于培养的微生物检测方法非常耗时，而数字成像因其快速的方法而备受关注。数字微生物学还有可能对公共卫生和病原体监测产生重大影响。为了实现数字化，微生物实验室必须发展数字医学和食品分析方面的专业知识，包括数据处理、感知和基础设施（Soni 等人，2022 年）。近年来，计算机视觉、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等在大量标记数据上进行训练的方法越来越多地用于自动分析医学图像和微生物样本 (Goodswen et al., 2021)。这些方法可用于识别四种不同类型的微生物：细菌、藻类、原生动物和真菌 (Rani et al., 2022)。卷积神经网络和 ResNet-50 等模型可用于确定微生物样本的类别 (Majchrowska et al., 2021) (Rani et al., 2022) (Talo, 2019)。语义分割是一种计算机视觉方法，用于分析微生物样本的图像，当需要根据语义含义精确确定图像的不同区域时，为图像中的每个像素分配一个类标签 (Zawadzki et al., 2021)。 Faster R-CNN 和 Cascade R-CNN 等模型可用于计数微生物样本图像中的细菌菌落，这些模型可以检测单个物体并确定其类别。实例分割方法旨在通过区分图像中单个细菌菌落的不同实例并将每个像素分配给唯一的菌落来提供对图像的详细理解（Zawadzki 等人，2021 年）。Meta 公司开发和训练的 Segment Anything Model (SAM) 用于图像分割（实例分割）（Kirillov 等人，2023 年）。该模型使用超过 10 亿个掩模对 1100 万张图像进行了训练。SAM 模型具有零样本泛化的可能性，因此无需额外训练即可用于图像中对象的分割。SAM 模型可以分析来自广泛领域的图像，包括生物医学、农业、自动驾驶等。2. 方法
在特殊点上的任意波前的连贯的完美吸收
连贯的完美吸收器利用光的干涉性质，将所有光场的入射能量沉积到原本弱吸收的样品中。这个概念的缺点是，相干吸收剂中必要的破坏性干扰很容易通过频谱或空间破坏传入的光场破坏。最近通过特殊点物理学和使用退化的腔体的见解克服了这两个局限性。在这里，我们展示了如何将这两个概念组合到新型的腔设计中，从而允许宽带特殊的点吸收任意波前。我们提出了这种大规模退化的特殊点吸收器的两个可能的实现，并将分析结果与数值模拟进行了比较。