XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息科学
量子信息科学终身教授职位...
• 一份简明扼要的求职信（最多两页），全面阐述工作要求，包括您将如何为 SFU 对公平、多样性和包容性的承诺做出贡献； • 一份最新、完整的简历，列出您的教育和就业历史、出版物和演讲、资金和奖项、研究人员监督、合作/伙伴关系、教学经验和服务活动； • 一份 1-2 页的研究陈述，描述您的研究经验、目标和研究项目的五年计划； • 至少三位能够评论您在研究、教学和服务方面的优势的个人的姓名和电子邮件地址。SFU 认识到替代职业道路和/或职业中断（例如育儿假、因病休假）会影响研究成果，并致力于确保认真考虑休假。鼓励候选人在申请中强调替代道路和/或中断对他们的职业生涯产生了怎样的影响。 SFU 还认识到指导和研究培训、推广、专业服务以及非传统研究领域和/或研究成果的价值；在以前的机构环境和课程中增加多样性的经验也是一项资产。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本文介绍了一种用于承载大量光伏 (PV) 发电和负载的主动配电网 (ADN) 中的配电网扩展规划 (DNEP) 和储能系统 (ESS) 分配的组合框架。通过确定连接新节点的最佳电网扩展、现有线路的加固和 ESS 分配，所提出的 DNEP 可确保目标 ADN 的可靠运行，以实现其可调度性，同时最大限度地减少电网损耗。分配的 ESS 可补偿由随机负载和发电引起的随机功率流，使 ADN 能够遵循电网连接点的预定义功率计划。电网约束通过使用改进的增强型宽松最优功率流 (AR-OPF) 模型建模，该模型凸化了经典的 AC-OPF，为径向网络提供了 OPF 问题的全局最优解和精确解。DNEP 问题的复杂性通过采用顺序算法来处理，其中新节点按照用户确定的优先级逐个添加。在顺序规划的每个阶段，Benders 分解算法迭代地确定投资和 ADN 运行的最优解。此外，与 ESS 和线路投资相关的选址和定型问题分别解决，以提高收敛速度。在一个真实的 55 节点瑞士 ADN 上进行模拟，该 ADN 承载着相当大的随机光伏发电。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
多能源微电网 (MEMG) 具有提高能源利用效率的潜力。然而，分布式可再生能源引起的不确定性带来了对多能源协同优化的迫切需求，以确保安全运行。本文重点研究 MEMG 的分布式鲁棒能源管理问题。利用不同能源部门的各种灵活资源来缓解不确定性，然后提出了一种基于数据驱动的 Wasserstein 距离的分布式鲁棒联合机会约束 (DRJCC) 能源管理模型。为了使 DRJCC 模型易于处理，提出了一种优化的条件风险价值 (CVaR) 近似 (OCA) 公式，将联合机会约束模型转化为易于处理的形式。然后，定制一种迭代顺序凸优化算法，通过调整 OCA 来降低解的保守性。数值结果说明了所提模型的有效性。
量子信息科学中的联邦劳动力活动
此factsheet提供了一些联邦机构从事或资助的活动的例子，以创建明天的量子劳动力。在K-12级别上，这些活动包括确定质疑概念并将其整合到现有的K-12课程中，开发和策划平易近人的量子课程和活动，为教师提供专业发展，并从事公众宣传质疑和质疑职业。对于本科生和研究生，这些活动越来越多地涉及奖学金，奖学金和研究机会，同时通过暑期学校为Qist提供了额外的兴趣。对于博士后学者和专业人士，活动包括奖学金，暑期学校，研究机会和用于传统上代表的机构在联邦研究组合中所占的不足。
量子信息科学职业博览会议程
研究生/博士后研讨会——学习最佳实践，以便在求职时脱颖而出，了解是什么促使您找到最适合您目标的职业道路，在哪里寻找工作，更多地了解工作流程以及如何将您的技能转化为量子职业。
量子信息科学简介II讲义
h in init具有已知的基态| + h l是k的k-局部哈密顿人。在我们的问题中，我们让H最终模型为3-SAT的实例。每个h L是一个约束，将能源罚款分配给每个不满足L -TH -3 -SAT条款的状态。我们的目标是找到h最终的基态，这将是满足（或最佳满意）3-SAT实例的状态。，但这是一个NP -HARD问题。
量子信息科学的未来方向
量子信息科学 (QIS) 是物理学、计算机科学和电子工程的结合，它将量子力学的独特特性应用于信息的处理、传输、检索和存储。人们对 QIS 的广泛兴趣源于量子信息相对于传统信息可能具有的巨大技术优势 — 这些优势源自传统范式中完全无法类比的独特属性。仅在过去几年中，随着全球政府和行业投资的增加，QIS 研究取得了许多令人瞩目的突破。这些进步与国家、国际和行业的主要举措一起，提高了 QIS 在全球的知名度。
通过半正定程序实现的量子信息科学
摘要 正如标题所示，本章简要、独立地介绍了量子信息科学 (QIS) 中的五个基本问题，这些问题特别适合用半定程序 (SDP) 来表述。我们考虑了两类受众。主要受众包括运筹学 (和计算机科学) 研究生，他们熟悉 SDP，但发现即使对 QIS 的先决条件有一点点了解也令人望而生畏。第二类受众包括物理学家 (和电气工程师)，他们已经熟悉通过 SDP 对 QIS 进行建模，但对更普遍适用的计算工具感兴趣。对于这两类受众，我们都力求快速获得不熟悉的材料。对于第一类受众，我们提供足够的必需背景材料（来自量子力学，通过矩阵处理，并将它们映射到狄拉克符号中），同时对于第二类受众，我们在 Jupyter 笔记本中通过计算重新创建已知的闭式解。我们希望您能喜欢这篇介绍，并通过自学或参加短期研讨会课程了解 SDP 和 QIS 之间的奇妙联系。最终，我们希望这种学科拓展能够通过对 SDP 的富有成果的研究推动 QIS 的发展。
利用超材料进行模拟计算 - 信息科学
摘要 尽管数字信号处理器被广泛用于执行高级计算任务，但由于昂贵的模拟数字转换器，它们受到多种限制，包括速度低、功耗高和复杂性。因此，最近人们对执行基于波的模拟计算的兴趣激增，这种计算可以避免模拟数字转换并允许大规模并行操作。特别是，已经提出了基于人工设计的光子结构（即超材料）的基于波的模拟计算的新方案。这类计算系统被称为计算超材料，它们的速度可以和光速一样快，小到它的波长，但可以对传入的波包进行复杂的数学运算，甚至可以提供积分微分方程的解。这些备受追捧的特性有望实现基于光波传播的新一代超快速、紧凑和高效的处理和计算硬件。在本篇评论中，我们讨论了计算超材料领域的最新进展，并概述了用于执行模拟计算的最先进的元结构。我们进一步描述了这些计算系统的一些最令人兴奋的应用，包括图像处理、边缘检测、方程求解和机器学习。最后，我们展望了未来研究的可能方向和关键问题。
迈向脑数据治理框架 - 信息科学
以往，脑数据的应用仅限于临床领域和生物医学、心理或行为研究。如今，脑数据也越来越多地被用于就业、教育和军事领域，以及通过越来越多的消费级神经技术设备用于个人用途。在消费领域，信息技术公司正在开发利用脑数据用于消费者目的的设备和应用程序，例如认知监控、神经反馈、设备控制或其他形式的脑机接口。例如，在 2017 年至 2021 年期间，Facebook 开展了一项脑机接口 (BCI) 研究项目，旨在构建一种可穿戴 BCI，使用户只需想象语音即可打字。微软也在同时开发针对普通人群的非侵入式交互式 BCI，同时 Neuralink、Emotiv 和 Kernel 等神经技术公司的完整生态系统正在迅速崛起。消费者神经技术、电子学习、数字表型分析、情感计算、心理统计学和神经营销是利用脑数据作为商品的一些应用领域 [1、2]。在教育和工作环境中，人们尝试收集和处理脑数据，以改善学习和重新设计工作流程等。例如，去年，在中国，小学生参加了一项试验，在认知任务期间记录脑电图 (EEG) 数据以评估他们的注意力持续时间 [3]。