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World File Search System分布式计算
2025年生物信息学与计算生物学国际学术会议
基因组学和疾病研究、高通量数据分析、网络生物学、计算遗传学、模型解释和可视 化、生物数据挖掘、比较基因组学、机器学习和医学影像分析、蛋白质结构与功能预测、 宏基因组学与微生物组、知识图谱构建、生物信息学工具开发、转录组学和表达谱的分析、 药物发现与设计、遗传流行病学、蛋白质组学、个性化医疗与精准医学、生物医学工程、 结构生物信息学、计算工具和软件开发、进化生物信息学、系统生物学、环境与生态计算 生物学和流行病学、计算生态学、序列分析、模式识别与生物信号处理、生物信息学与统 计分析、下一代测序技术、计算生物学与人工智能的融合、生物数据挖掘、处理与分析、 计算医学与临床应用、代谢组学、生物信息学工具与网络科学。
Quantum computing and quantum information 量子计算与 ...
2 Quantum information theory with density matrices and quantum channels 2 Trace distance and fidelity of quantum states 纠缠 2 Entanglement, measurement, witness, multipartite entanglement 和三个量子通讯协议 2 Quantum superdense coding; Quantum teleportation; Entanglement swaping 量子纠错
基于有机光电突触晶体管的储池计算网络
图 1 有机光电突触器件 . (a) 人类视网膜和大脑系统示意图 ; (b) 储池计算结构 ; (c) 提拉法制备有机薄膜示意图 ; (d) C 8 -BTBT 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (e) PDIF-CN 2 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (f) C 8 -BTBT 薄膜的 AFM 图像 ( 标 尺 : 1.6 μm); (g) PDIF-CN 2 薄膜的 AFM 图像 ( 标尺 : 1.6 μm); (h) 具有非对称金属电极的有机光电突触晶体管器件结构 ; (i) 器件 配置为光感知型突触 ; (j) 器件配置为计算型晶体管 ( 网络版彩图 ) Figure 1 Organic optoelectronic synaptic devices. (a) The schematic diagram of human retina and brain system. (b) The architecture of a reservoir computing. (c) The preparation of organic thin films by dip coating method. (d) The optical microscope image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 100 μm. (e) The optical microscope image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 100 μm. (f) The AFM image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 1.6 μm. (g) The AFM image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 1.6 μm. (h) The schematic diagram of organic optoelectronic synaptic transistor with asymmetric metal electrodes. (i) The device is configured as a light-aware synapse. (j) The device is configured as a computational transistor (color online).
分布式量子计算：综述
如今，量子计算已进入工程阶段，功能齐全的量子处理器集成了数百个噪声量子比特。然而，要充分发挥量子计算在实验室和商业现实中的潜力，未来的挑战是大幅扩展量子比特数量，达到数千（甚至数百万）无噪声量子比特的数量级。为此，学术界和工业界普遍认为分布式计算范式是实现这种扩展的关键解决方案，设想多个中小型量子处理器进行通信和协作，执行超过单个处理设备内可用计算资源的计算任务。本综述旨在为读者概述分布式量子计算的主要挑战和未解决的问题，并提供相关文献和计算机/通信工程视角的突出成果的便捷访问和指南。
迈向分布式量子计算生态系统
摘要 — 量子互联网通过实现远程量子节点之间的量子通信，是一种能够支持传统世界中没有直接对应物的功能的网络。事实上，利用量子互联网提供的网络和通信功能，远程量子设备可以采用分布式计算方法进行通信和协作，以解决具有挑战性的计算任务。本文的目的是向读者概述分布式量子计算生态系统设计中出现的主要挑战和未解决的问题。为此，我们从通信工程的角度自下而上地进行了概述。我们首先介绍量子互联网作为分布式量子计算生态系统的基本基础设施。然后，我们进一步阐述分布式量子计算生态系统的高级系统抽象。这种抽象通过一组逻辑层来描述。从而，我们阐明了上述层之间的依赖关系，同时提出了路线图。
硅中的分布式量子计算：
• T 中心分布式纠缠背景下的 Hong-Ou-Mandel (HOM) 协议：可以通过要纠缠的量子位发射的两个光子的干涉来建立远程纠缠。要使此过程成功，两个通信量子位（每个位于 T 中心）发射的光子必须是无法区分的——无论是波长、相位还是到达时间。成功发射两个无法区分的光子的能力可以用 HOM 协议来表征。此步骤是关键的系统校准检查，可确保未来尝试运行 Barrett-Kok 等纠缠协议时可能取得成功。
硅片中的分布式量子计算
具有商业影响力的量子算法（例如量子化学和 Shor 算法）需要的量子比特和门数量远远超出了任何现有量子处理器的容量。分布式架构通过联网模块水平扩展，为商业实用提供了一条途径，最终将超越任何单个量子计算模块的能力。此类处理器使用分布在模块之间的远程纠缠来实现分布式量子逻辑。因此，联网量子计算机将需要能够在模块之间快速分配高保真度纠缠的能力。在这里，我们介绍了在同位素富集硅中的硅 T 中心上一些关键分布式量子计算协议的初步演示。我们展示了模块之间纠缠的分布，并利用它来应用传送门序列，为 T 中心作为分布式量子计算和联网平台建立了概念验证。
分布式计算中的无服务器体系结构
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2439-2452，文章ID：IJCET_16_01_174在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_174©iaeme Publication