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模拟量子变分嵌入分类器
量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机，已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器，它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器，其中控制信号随时间连续变化：我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中，通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟，证明了我们的算法对线性不可分数据集（例如同心圆和 MNIST 数字）进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现，通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能，直到性能饱和并波动。此外，我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此，当我们的模型大小增加时，训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性，并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
基于波导 QED 的变分量子模拟器
在本补充材料中，我们提供了更多细节来支持正文中提出的结果。在 SM1 节中，我们回顾了当波导模式具有带隙时光子介导相互作用可调谐性的物理起源。然后，在 SM2 节中，我们总结了变分量子本征求解算法的关键步骤（SM2 A），描述了所考虑的目标模型的属性（SM2 B），解释了文献中通常使用的不同假设的结构（SM2 C），详细介绍了我们用于获得正文结果的优化协议（SM2 D），并评论了其他可能用于对我们的结果进行基准测试的品质因数（SM2 E）。最后，在 SM3 节中，我们讨论了用于获得正文图 3 的误差模型的细节。还请注意，用于重现手稿结果的所有代码都可以在 https://github.com/cristiantlopez/Variational-Waveguide-QED-Simulators 中找到。
二次量子变分蒙特卡罗
本文介绍了二次量子变分蒙特卡罗 (Q 2 VMC) 算法，这是量子化学中的一种创新算法，可显著提高求解薛定谔方程的效率和准确性。受虚时间薛定谔演化的离散化启发，Q 2 VMC 采用了一种新颖的二次更新机制，可与基于神经网络的假设无缝集成。我们进行了大量的实验，展示了 Q 2 VMC 的卓越性能，在跨各种分子系统的波函数优化中实现了更快的收敛速度和更低的基态能量，而无需额外的计算成本。这项研究不仅推动了计算量子化学领域的发展，还强调了离散化演化在变分量子算法中的重要作用，为未来的量子研究提供了一个可扩展且强大的框架。
变分预测编码下的目标导向行为
摘要 — 心理模拟是目标导向行为的关键认知功能，因为它对于评估行为及其后果至关重要。当给定一个自我生成或外部指定的目标时，通过心理模拟从其他候选中选择最有可能实现该目标的一系列动作。因此，更好的心理模拟会带来更好的目标导向行动计划。然而，开发心理模拟模型具有挑战性，因为它需要了解自我和环境。本文研究了如何通过动态组织自上而下的视觉注意力和视觉工作记忆来在心理上生成机器人的充分目标导向行动计划。为此，我们提出了一种基于变分贝叶斯预测编码的神经网络模型，其中目标导向行动计划由潜在意向空间的贝叶斯推理制定。我们的实验结果表明，出现了具有认知意义的能力，例如对机器人末端执行器（手）的自上而下的自主注意以及无遮挡视觉工作记忆的动态组织。此外，我们对比较实验的分析表明，引入视觉工作记忆和使用变分贝叶斯预测编码的推理机制显著提高了规划充分的目标导向行动的表现。
变分的安全云量子计算
变异量子算法（VQA）被认为是嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备的有用应用。通常，在VQA中，参数化的ANSATZ电路用于生成试验波函数，并且对参数进行了优化以最大程度地减少成本函数。另一方面，已经研究了盲量量计算（BQC），以便通过使用云网络为量子算法提供安全性。执行量子操作能力有限的客户端希望能够访问服务器的量子计算机，并且BQC允许客户端使用服务器的计算机，而不会泄漏客户端的信息（例如输入，运行量子算法和输出）到服务器。但是，BQC设计用于容差量子计算，这需要许多辅助量子位，这可能不适合NISQ设备。在这里，我们提出了一种有效的方法，可以为客户端提供保证安全性的NISQ计算。在我们的体系结构中，仅需要N +1量子位，假设服务器已知Ansatzes的形式，其中N表示原始NISQ算法中必要的量子数。客户端仅在从服务器发送的辅助量子位上执行单量测量，并且测量角可以指定NISQ算法的ANSATZES的参数。无信号原则可以保证客户端选择的参数或算法的输出都不会泄漏到服务器。这项工作为NISQ设备的新应用程序铺平了道路。
LED 驱动控制/键盘扫描专用集成电路TM1650
接口和TM1650 通信，在输入数据时当SCL 是高电平时，SDA 上的信号必须保持不变；只有SCL 上的 时钟信号为低电平时，SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时，SDA 由高变
omada – 糖尿病预防计划
血糖损害血管 • 高血糖会干扰血管放松或扩张的信号。这控制着血液流向身体和器官。当动脉无法放松时，它们就会变窄，从而导致更少的血液、氧气和营养物质能够流向组织。如果没有这些，器官组织就会变得虚弱，并随着时间的推移而衰竭。身体最容易受损的部位是眼睛、心脏、肾脏和脚。最常见的副作用是视力丧失、心脏病发作、中风、肾衰竭和无法愈合的脚疮。
通过光子线粘结启用的薄膜锂硅锂上的高功率和窄线宽激光
薄膜硅锂（TFLN）已成为实现高性能芯片尺度光学系统的有前途的平台，涵盖了从光学通信到微波光子学的一系列应用。此类应用程序依赖于将多个组件集成到单个平台上。然而，尽管其中许多组件已经在TFLN平台上进行了证明，但迄今为止，该平台的主要瓶颈是存在可调，高功率和狭窄的芯片激光器的存在。在这里，我们使用光子线粘结解决了这个问题，将光学放大器与薄膜锂锂反馈电路集成在一起，并证明了扩展的腔二极管激光器，产生了78 MW的高芯片上功率，侧模式抑制较大，大于60 dB，大于43 nm的宽波长可调节性。在短时间内的激光频率稳定性显示了550 Hz的超鼻中固有线宽，而长期记录表明，光子线键合激光器的高无源稳定性具有46小时的无模式跳动操作。这项工作将光子线粘结验证为用于高性能在芯片激光器上的可行集成解决方案，为系统级别的升级和瓦特级输出功率打开了路径。
抗糖尿病药物简述：从传统到现代
糖尿病是主要的挑战性疾病之一，因为它与其他健康并发症有关，包括动脉粥样硬化（血管变窄）、心脏病、神经病变（四肢神经损伤）和高血压。自过去十年以来，糖尿病的患病率一直不稳定。自上个世纪以来，研究人员一直在努力寻找治疗糖尿病的最佳方法，并开发了一系列不同化学类别的药物来控制死亡率。本综述文章将上个世纪合成的抗糖尿病药物分为三个阶段，并简要讨论了某些实例及其结构、作用方式和应用。文章还讨论了未来前景、首选药物和成功率。
识别治疗癌症和心血管疾病的窄治疗指数药物的关键靶点
合适的治疗指数对于药物的发现和开发至关重要，因为剂量稍有变化的窄治疗指数 (NTI) 药物可能会引起严重的药物不良反应或潜在的治疗失败。迄今为止，已有多项研究探索了 NTI 药物靶标的共同特征，并已将其用于识别潜在的药物靶标。然而，药物治疗指数与相关疾病之间的关联尚未被剖析，这对于揭示 NTI 药物机制和优化药物设计非常重要。因此，本研究选择了 NTI 药物数量最多的两类疾病（癌症和心血管疾病），并分析了相应 NTI 药物的靶标属性。通过计算药物靶标的生物系统概况和人类蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络属性，并采用基于 AI 的算法，发现了两种疾病之间的差异特征，从而揭示了 NTI 药物在不同疾病中的不同潜在机制。因此，我们为这两种疾病确定了十个共同特征和四个独特特征，以区分 NTI 和 NNTI 药物靶标。这些计算发现以及新发现的特征表明，在避免这些疾病的治疗指数狭窄的临床研究中，应考虑靶标作为枢纽的能力以及人类PPI网络中靶标信号传导的效率，从而为药物发现和临床研究过程提供新的指导，并有助于评估癌症和心血管疾病的药物安全性。2021 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。