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2024 年中华民国液态晶体学会年会暨研讨会《议程》113 ...
邀请演讲i主持人：郑恪亭郑恪亭14：00–14：30 Go Watanabe教授（渡边渡边） / Kitasato University讲题IP-01 IP-01通过计算 - 科学14：30-14：30-14：50-14：50- / ip-02 ip-ip-02 and topolicy dopodical dopodical defaction：10：10：14： IP-03使用有机橡胶分子15：10-15：30 Pravinraj Selvaraj /中央大学光电系中央大学光电系中央大学光电系IP-04革命性极化控制：在扭曲的nematic nematic Liquid Crystals < / div>中革命光学活性，IP-03 IP-03无接触均匀的液晶对齐
量子学习的经典验证 - DROPS
量子数据访问和量子处理可以使某些经典的难处理学习任务变得可行。然而，在不久的将来，量子能力只会提供给少数人。因此，需要允许经典客户端将学习委托给不受信任的量子服务器的可靠方案，以促进广泛获得量子学习优势。基于最近引入的经典机器学习交互式证明系统框架，我们开发了一个用于经典量子学习验证的框架。我们展示了经典学习者无法有效自行解决的学习问题，但他们在与不受信任的量子证明者交互时可以有效可靠地解决这些问题。具体来说，我们考虑了具有均匀输入边际分布的不可知学习奇偶校验和傅里叶稀疏函数问题。我们提出了一种新的量子数据访问模型，我们称之为“混合叠加”量子示例，在此基础上我们为这些任务提供了有效的量子学习算法。此外，我们证明了不可知量子奇偶性和傅里叶稀疏学习可以通过仅具有随机示例或统计查询访问的经典验证器有效地验证。最后，我们展示了学习和验证中的两种一般场景，其中量子混合叠加示例不会导致样本复杂度优于经典数据。我们的结果表明，量子数据用于学习任务的潜在能力虽然不是无限的，但可以通过与不受信任的量子实体交互而被经典代理利用。
PHYS70059 QD 高级量子信息模块-...
在本模块结束时，学生将能够： - 用严格的数学基础解释量子信息的理论和应用。 - 理解量子信息论的代数概念，包括量子算法、纠缠理论和量子误差校正。 - 区分和应用量子算法，包括周期查找、隐藏子群问题和量子傅里叶采样。 - 解释纠缠理论如何包括局部性和因果关系的概念、量子态的凸集以及通过局部操作对量子态的操纵。 - 应用量子误差校正，包括稳定器形式和基于测量的量子计算。
联合国安全理事会特别报告
成员：阿尔及利亚。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Bendjama 先生，中国。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。傅聪先生 厄瓜多尔。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。德拉加斯卡先生 法国。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。圭亚那 De Rivière 先生。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。日本的 Persaud 女士。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。山崎先生莫桑比克。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Fernandes先生（大韩民国）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Sangjin Kim 先生（俄罗斯联邦）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Nebenzia 先生 塞拉利昂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。索瓦先生（斯洛文尼亚）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。瑞士Žbogar先生。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。豪里先生 大不列颠及北爱尔兰联合王国。 。芭芭拉·伍德沃德女爵士，美国。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。托马斯-格林菲尔德夫人
迈向物理可实现的量子神经网络
近年来，人们对量子神经网络 (QNN) 及其在不同领域的应用产生了浓厚的兴趣。当前的 QNN 解决方案在其可扩展性方面提出了重大挑战，确保满足量子力学的假设并且网络在物理上可实现。QNN 的指数状态空间对训练程序的可扩展性提出了挑战。不可克隆原则禁止制作训练样本的多个副本，而测量假设会导致非确定性损失函数。因此，依赖于对每个样本的多个副本进行重复测量来训练 QNN 的现有方法的物理可实现性和效率尚不清楚。本文提出了一种新的 QNN 模型，该模型依赖于量子感知器 (QP) 传递函数的带限傅里叶展开来设计可扩展的训练程序。该训练程序通过随机量子随机梯度下降技术得到增强，从而无需复制样本。我们表明，即使存在由于量子测量而产生的不确定性，该训练程序也会收敛到期望的真实最小值。我们的解决方案有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅里叶功率谱的 QP，我们表明 QNN 的训练程序可以可扩展；（ii）它消除了重新采样的需要，从而与无克隆规则保持一致；（iii）由于每个数据样本每个时期处理一次，因此提高了整个训练过程的数据效率。我们为我们的模型和方法的可扩展性、准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验验证了我们方法的实用性。
储能评估工具（ESETTM）
• 吴迪博士 – 首席研究员 • 黄森博士 – 平台开发 • 马旭博士 – 建模与优化 • 王德欣博士 – 建模与优化 • Thia Ramachandran 博士 – 建模与优化 • Alasdair Crawford – 电池储能建模 • Vish Viswanathan 博士 – 电池储能建模 • 傅涛 – 负荷建模与预测 • 黄博文博士 – 平台开发 • Trisha Henriksen – 网页设计与实施 • 朱燕燕 – 网页设计与实施 • April Sun – 财务分析引擎 • Mark Weimar – 财务分析引擎
电气工程技术 - CPS (EET)
EET 3750. 线性系统。（3 小时）涵盖连续和离散系统的基本理论，强调线性时不变系统。考虑信号和系统在时域和频域中的表示。主题包括线性、时不变性、因果关系、稳定性、卷积、系统互连、正弦响应以及用于讨论频域应用的傅里叶和拉普拉斯变换。分析连续波形的采样和量化（A/D 和 D/A 转换），从而讨论离散时间 FIR 和 IIR 系统、递归分析和实现。开发了 Z 变换和离散时间傅里叶变换并将其应用于离散时间信号和系统的分析。
富士胶片控股株式会社
[参加者] [发言人人数] 3 岩崎哲也 富士胶片株式会社董事、副总裁兼电子材料事业部总经理 野口仁 富士胶片株式会社电子材料事业部研究员 吉泽千里 董事、副总裁兼企业传播部兼 ESG 部总经理 [分析师姓名]* 芝野昌宏 花旗环球金融中心 中野正宏 杰富瑞 冈崎优 野村证券 宫本刚 三井住友日兴证券 桂凉介 三井住友日兴证券
