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第6章：量子香农理论的要素
渠道容量的概念捕获了可以通过给定的通信渠道传输的信息率，让它为量子或经典，给定一系列有关该通信如何发生的进一步规则。在量子通信的背景下，自然而然地，量子通道是关注的重点。我们将保持相对较短的时间，但仍定义主要数量并陈述了几个关键结果。还有几个引人注目的见解，我们将对这些见解进行评论。我们还将以此为借口正确定义量子协议的渐近率，包括定义可蒸馏的纠缠的定义，可以将其视为上一章的附录。实际上，从历史上看，Quantum Shannon理论是量子信息理论的第一个子领域，当时仍然认为量子效应是通信任务的限制，而不是可以将它们用于用户的优势。它仍然是一个积极探索的领域，主要是从数学物理学的角度来看。
基于索引的串联代码多绘制DNA存储通道
摘要 - 我们考虑用于基于DNA的存储的错误校正编码。我们将DNA存储通道建模为多绘制IDS通道，其中输入数据分解为简短的DNA链，并将其复制到随机数量中，并且该通道输出了随机选择N噪声DNA链的随机选择。检索到的DNA链易于插入，删除和分层（IDS）错误。我们提出了一个基于索引的串联编码方案，该方案由外部代码的串联，索引代码和内部同步代码组成，其中后两个铲球IDS错误。我们进一步提出了不匹配的关节指数同步代码最大的后验概率解码器，可选聚类以推断外解解码器的后验概率。我们分别在合成和实验数据上分别计算出外部代码的可实现的信息率，并为信息输出概率和框架错误率提供了蒙特卡洛模拟。
COVID-19
本文介绍了COVID-19的多语言数据集，包括来自三个中等收入国家的带注释的推文：巴西，印度尼西亚和尼日利亚。专业精心策划的数据集包括5,952条推文的注释，评估了它们与Covid-19疫苗的相关性，存在错误信息以及错误信息的主题。为了解决域规格，低资源设置和数据不平衡提出的挑战，我们采用了两种方法，用于开发Covid-19疫苗错误信息传播模型：使用大型语言模型使用域特异性的预训练和文本增强。与基线模型相比，我们最佳的错误信息检测模式显示了宏F1得分的2.7到15.9个百分点的改进。此外，我们在2020年至2022年之间的1900万个未标记的推文的大规模研究中应用了错误信息检测模型，展示了我们的数据集和模型在多个国家和语言中检测和分析疫苗误解的实际应用。我们的分析表明，新的Covid-19案件数量的百分比变化与巴西和印度尼西亚的交错方式与Covid-19疫苗的错误信息率呈正相关，并且在这三个国家之间存在明显的正相关。
精确建模对语音的反应
可以通过拟合将测量的脑信号（例如脑电图（EEG））与引起它们的刺激的3相关的刺激反应模型2探测感知过程。这些模型还发现了4个控制助听器等设备的控制。通过相关，分类或信息率指标测量的曲目质量指示了模型的值6和设备的实用性。基于规范7相关分析（CCA）的模型达到了超过8个常用线性向前和后向模型的质量拟合。在这里，我们表明9可以使用多种技术进一步提高他们的性能，包括10个自适应波束形成，CCA权重优化以及捕获数据中时间变化和上下文依赖性关系的复发性神经11网络12。我们使用Match-VS不匹配13分类范式证明了这些结果，其中分类器必须确定两个刺激14个ULUS样品中的哪个产生给定的EEG响应，哪些是随机选择的15个刺激样本。此任务捕获了更多其他研究中探讨的更符合16个PLEX听觉注意解码（AAD）任务的基本特征。17新技术的分类错误显着降低，信息传输率提高了18个，这表明这些模型更好地拟合了数据，而这些模型的感知过程反映了数据。这对于改善20个大脑计算机界面（BCI）应用很有用。21
v-，u-，l-or w形经济复苏后，
在过去的二十年中，Quantum Internet [1]和量子计算的实施已经有很大的推动。已经研究了这些量子技术的不同构件：量子记忆和中继器[2，3]，单光子源[4]，量子门和接口[5]。接口所有这些组件的研究最多的系统之一是光子[6]：它们可以在室温下进行操作而无需折叠，可以通过具有最小的损失的标准光学纤维网络传输，并提供了许多自由度来编码信息，例如。极化，频率或相位。选择编码方案时，可以优先使用高维方案，因为它具有许多优势，例如量子密钥分布和更高的信息率的更高安全性[7 - 10]。编码高维量子信息的最健壮的方案之一是时间模式，因为它们可抵抗纤维中的分散，并且自然提供了高维基集。在此方案中，信息是按照红外波长的时间自由度来编码的，然后通过FILER网络路由到不同的设备或用户。要在这些时间模式中读取量子信息，一个量子接口可以单独解决输入信号的每个时间模式，即以单模操作为特征，然后是必要的。近年来，量子脉冲门（QPG）[11]的上升是一种理想的单模界面，以操纵光的光模式。但是，终极多亏了可重新发现的单模传输函数，QPG可以从输入信号中选择单个时间模式；通过总和频率产生（SFG）过程将所选模式上转换为较短的波长，并且信号正交的部分与传输函数的部分保持不转化。以这种方式，QPG设备自然满足了量子接口的两个独立关键要求：它允许在不同波长下运行的量子光学设备进行通信，并利用时间模式来进行量子通信，计算和计量学。QPG的单模操作已经成功地用于许多应用程序[5]，例如在量子状态层析成像[12]中，光谱带宽压缩到界面不同的量子系统[13]和量子计量学[14，15]中。为了进一步开发这些演示，以对日常应用，效率和纯粹的单模，其中包括空间和时间，操作至关重要。
量子增强精准医疗应用，支持晚期膝关节骨关节炎个性化治疗的数据驱动临床决策：precisionKNEE_QNN 的开发和初步验证
背景 膝关节骨关节炎的临床问题是，尽管一些新疗法安全有效，但反应各不相同，定义预测个体反应的特征仍然是一个挑战。基于参数化量子电路 (PQC) 的变分量子经典和量子机器学习 (QML) 算法是一种很有前途的实验技术，可以提高基于存储在大型非结构化数据库中的真实数据的精准医疗临床决策支持系统 (CDSS) 的效率。在本文中，我们测试了一个量子神经网络 (QNN) 应用程序，以支持精准数据驱动的临床决策，为晚期膝关节骨关节炎选择个性化治疗。方法在征得患者同意并经研究伦理委员会批准后，我们收集了 170 名符合膝关节置换术条件的患者（Kellgren-Lawrence 分级 ≥ 3、OKS 27、年龄 ≥ 64 和特发性关节炎病因）在 2 年内接受单次微碎片脂肪注射治疗前后的临床人口统计数据。为减轻性别偏见，性别类别保持平衡（76 名男性，94 名女性）。OKS 改善 ≥ 7 的患者被视为有反应者。我们在随机选择的 113 名患者训练子集上训练了 QNN 分类器，以在 1 年时根据疼痛和功能对反应者与无反应者（73 R，40 NR）进行分类。异常值从训练数据集中隐藏，但从验证集中保留。我们在 IBM 量子模拟器上运行了 QNN 分类器，以减少由于噪声造成的错误。结果 我们在随机选择的 57 名患者（34 名 R，23 名 NR）测试子集（包括异常值）上测试了我们的 QNN 分类器。无信息率为 0.59。我们的应用程序正确地将 34 名反应者中的 28 名和 23 名无反应者中的 6 名分类为正确（敏感性 = 0.82，特异性 = 0.26，F1 统计量 = 0.71）。阳性（LR+）和阴性（LR-）似然比分别为 1.11 和 0.68。诊断优势比 (DOR) 等于 2。结论 在相对较小的膝关节骨关节炎数据集上测试的 QNN 分类器的初步临床和技术结果表明，量子机器学习应用于数据驱动的临床决策是一项很有前途的技术。我们的研究结果需要通过更大的真实世界非结构化数据集进行进一步的研究验证，并通过人工智能临床试验进行临床验证，以测试模型的功效、安全性、临床意义和在公共卫生层面的相关性。