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使用量子计算优化基因组组装
量子优化算法与医疗保健部门特别相关，并且在复杂的计算问题以及需要高计算能力的计算问题方面可能具有竞争优势。是基因组学的情况，当前存在基因组优化问题[3]，[4]，[5]（例如基因组组装），其计算复杂性正在迅速增加，并且经典的计算方法在试图解决它们时会遇到很大的困难。该领域中的量子计算可以导致更准确的基因组组件和更快的遗传疾病诊断。在医疗保健中，量子计算也可以用于医学成像和个性化医学。量子算法可以分析大量医学图像，从而使医生能够更快地检测和诊断疾病。个性化医学涉及针对个人的特定遗传组成裁缝，量子计算可以帮助分析大量遗传信息数据集以识别最佳治疗方法。此外，通过使用基于量子计算的技术，在分析大规模健康数据集时，健康分析可能更快，更准确。例如，它可能会加快对电子健康记录（EHR）的分析，并可以对健康和护理专业人员进行更准确的分析，同时识别疾病暴发的模式和趋势，并为更好的知情决策做出更好的决定，例如，处方优化和有效性。
使用量子卷积的多类分类...
多类分类对于各种应用程序非常感兴趣，例如，它是计算机视觉中的常见任务，其中一个需要将图像分为三个或更多类。在这里，我们提出了一种基于量子卷积神经网络来解决多类分类问题的量子机学习方法。相应的学习过程是通过TensorFlowquantum作为混合量子 - 古典（变化）模型实现的，其中量子输出结果通过优化量子电路的参数优化跨熵损失的随后最小化量符号。我们在这里的构思改进包括量子感知器的新模型和量子电路的优化结构。我们使用建议的方法来解决MNIST数据集的4类分类问题，使用八个量子位用于数据编码和四个Ancilla Qubits；三级分类问题已经获得了先前的结果。我们的结果表明，解决方案的准确性类似于具有相当数量的可训练参数的经典卷积神经网络。我们期望我们的发现将为使用量子神经网络朝着解决NISQ时代及其他地区的相关问题提供新的一步。
使用量子神经网络进行早期乳腺癌检测的研究
摘要 计算机辅助图像诊断 (CAD) 已用于诊断医学的许多领域。它在很大程度上依赖于经典的计算机视觉和人工智能。量子神经网络 (QNN) 已被世界各地的许多研究人员引入，最近由微软、谷歌和 IBM 等研究公司提出。本文对使用 QNN 算法进行基于机器的乳腺癌检测的有效性进行了调查。为了验证 QNN 的可学习性，与经典卷积神经网络 (CCNN) 一起进行了一系列可学习性测试。QNN 是使用 Cirq 库构建的，以在经典计算机上执行量子计算的同化。进行了一系列调查，以研究 QNN 和 CCNN 在相同计算条件下的可学习性特性。针对真实的乳房 X 线照片数据集进行了比较。调查显示在数据识别和训练方面取得了成功。我们的工作表明，与 CCNN 相比，QNN 在成功训练和为较小数据集生成有效模型方面表现更好。
NP-hard 但不再难解？使用量子计算解决优化问题
在过去十年中，公共和工业界的研究资金已将量子计算从早期通过实验实现的 Shor 算法发展到用于解决实际问题的嘈杂中型量子设备 (NISQ) 时代。量子方法很可能能够有效解决某些传统方法无法解决的 (NP) 难优化问题。从我们的角度来看，我们研究量子优化领域，即使用量子计算机解决优化问题。我们通过合适的用例展示进展和障碍，为优化或量子计算等每个主题的研究人员提供量子优化的切入点。我们概述了问题的表述、可用的算法和基准测试。虽然我们展示的是一个概念验证，而不是传统方法和量子方法之间的完整基准，但这让我们了解了量子计算机在优化问题方面的当前质量和能力。所有观察结果都包含在对一些最近的量子优化突破、当前状态和未来方向的讨论中。
使用量子计算进行过程应用程序
抽象量子计算（QC）承诺在计算速度中具有变换的飞跃，这可能允许解决以前无法实现的大规模复杂优化问题。虽然QC有效地解决了二次无约束的二进制优化（QUBO）问题，但解决连续变量的问题仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们设计了一个框架来解决涉及整数和持续决策变量的混合构成二次约束二次编程（MIQCQP）优化问题。在我们的框架中，我们通过一元和二进制编码表示连续和整数变量，并使用它们将MIQCQP转换为QUBO。这样做，我们消除了需要使用经典计算来解决子问题的任何混合经典量词方案的需求。然后，我们使用量子退火技术解决QUBO。我们通过解决一些测试问题来证明框架的实用性。
使用量子 k 均值对经典数据进行聚类
摘要 近年来，我们目睹了全球越来越多的设备创建、捕获、复制和使用的数据不可阻挡地增长。对如此大量信息的处理需求促使人们研究更高的计算能力系统和专门的算法。其中，量子计算是一种基于量子理论的有前途的快速计算范式。在某些任务的计算复杂度方面，量子算法有望超越经典算法，机器学习就是其中之一，因此量子机器学习的子领域是最有前途的领域之一。在这项工作中，我们设计了一种用于 k-Means 的混合量子算法。我们算法的主要思想是以量子方式计算输入数据集中记录对之间的距离。我们表明，我们的量子算法原则上可以比经典的 k-Means 更高效，同时获得相当的聚类结果。
使用量子门户的开发计划署供应商指南
公司（名称）必须对应于相关注册办公室确认和注册的名称。仅允许拉丁字符用于公司名称。不允许使用公司名称的特殊字符。如果您为已经注册的名称创建另一个配置文件，则系统将允许保存，但是，您将不会收到注册电子邮件。如果您已经创建了一个用户配置文件并在注册中遇到了问题，请与采购焦点联系。•税务组织类型从下拉菜单中选择其中一个选项。供应商类型从下拉菜单中选择其中一个选项。公司应选择期权供应商。个人应选择选项个人 - 承包商。可选：输入公司网站的链接。在附件中添加相关文档（如果有）
为什么金融机构应该使用量子安全密码技术（QSC）保护自己
减轻量子风险的技术已经存在。量子安全密码术 (QSC) - 也称为后量子密码术 (PQC) - 可以用升级版取代当前密码术中使用的现有且易受量子攻击的算法，该升级版可以抵御传统计算机和量子计算机对密码术构成的威胁。密钥协议和数字签名都可以实现量子安全，并且 QSC 可以在软件和硬件中实现。例如，国家网络安全中心 (NCSC) 坚信采用 QSC 将为量子计算威胁提供最有效的缓解。
使用量子技术对地球观测数据进行分类...
随着遥感技术的进步，地球观测 (EO) 已进入大数据时代，但在使用复杂的机器学习模型分析获得的 EO 数据时，所需的计算能力成为一个障碍。量子机器学习 (QML) 可能有助于在未来应对这一挑战，因为量子计算的主要期望是有效地解决计算任务。然而，QML 是否优于其经典对手仍未得到充分研究。关于使用 QML 进行 EO 数据分类，一些研究使用了量子退火器 [1, 2]。此外，应用量子电路分析 EO 图像也引起了广泛关注。到目前为止，一些研究依靠经典特征工程算法来获取关键特征，并使用量子电路进行特征转换和分类。Gawron 等人 [3] 提出了一种用于土地覆盖分类的量子神经网络，该网络依靠主成分分析 (PCA) 算法从多光谱图像中获取关键特征。除了特征工程算法外，本文还研究了使用经典深度学习算法进行特征提取。Sebastianelli 等人 [4] 使用经典 CNN 从图像中提取高级特征，并使用量子电路进行最终预测。