XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可实现的
朝着物理上可实现的量子神经网络
最近对量子网络（QNN）以及它们在不同领域的应用都有很大的兴趣。QNNS的当前解决方案对它们的可伸缩性提出了显着的挑剔，从而确保了量子力学的后期满足，并且可以在物理上实现净作品。QNNS的指数状态空间对训练过程的可扩展性构成了挑战。禁止原理禁止制作多个训练样本的副本，并且测量值假设导致了非确定性损失函数。因此，尚不清楚依赖于每个样本的几个副本进行训练QNN的几个副本的现有方法的物理可靠性和效率尚不清楚。本文提出了一个QNN的新模型，依赖于量子量度感知器（QPS）传递功能的带限制的傅立叶范围来设计可扩展的训练程序。通过随机量子随机差下降技术增强了这种训练过程，从而消除了对样品复制的需求。我们表明，即使在由于量子测量引起的非确定性的情况下，这种训练过程即使在存在非确定性的情况下也会收敛到真正的最小值。我们的解决方案具有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅立叶功率谱的QPS，我们表明可以使QNN的训练程序可扩展； （ii）它消除了重新采样的需求，从而与无禁止的规则保持一致； （iii）增强了整体培训过程的数据效率，因为每个数据样本都是每个时期的一次。我们为我们的模型和方法的可伸缩性，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来验证方法的实用性。
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。
CEPP将驾驶可实现的，订单和可靠的...
与其他需要公用事业公司使用更多清洁能源但可能将其中一些成本传递给纳税人的电力部门政策相比，CEPP旨在降低客户成本。根据计划，公用事业必须将其100％的赠款用于客户和工人福利，包括直接账单援助，清洁能源和能源效率投资，以及通过能源系统的变化为工人提供支持。此外，根据该计划，公用事业的付款必须由公用事业公司的股东和所有者而不是纳税人支付。利用最佳实践的实用程序，例如全源竞争性采购，可以进一步降低电力成本。17
训练人工智能识别可实现的高斯图
可实现高斯图的概念属于拓扑学的数学领域，更具体地说，是封闭平面曲线的研究。对于一条封闭的平面曲线，例如（图1, a）所示，它的高斯码（或高斯字）可以通过用不同的符号（或数字）标记所有交点，然后沿着曲线一路行进并记下途中遇到的标签来获得。例如，（图1, a）所示曲线的高斯码之一是 123123。很容易看出，具有 n 个交点的曲线的高斯码长度为 2 n，它是一个双出现字，也就是说，每个符号在其中恰好出现两次。任何双出现词 w 都可以与其弦图相关联；它由一个圆圈组成，所有 w 符号都顺时针排列在圆圈周围，弦连接用相同符号标记的点，如图1,b 所示。如果可以从平面曲线中获得双出现词及其对应的弦图，则该词和图都称为可实现的。并非每个高斯图都是可实现的；例如，（图2）和（图3）中的图是不可实现的。
大规模 MIMO 中可实现的能源效率
引言大规模MIMO被认为是在现代无线通信系统（如5G NR及更高版本）中实现所需数据速率、带宽和可靠性的关键技术[1][2]。在基站（BS）中使用大型天线阵列（NT>64）可以显著提高信噪比（SNR），并通过指向特定位置的窄波束实现空间分集传输[3]。这两个特性使得在24至52 GHz的较高频带上进行毫米波通信变得可行[4]。事实上，它们是克服频谱较高部分传播路径损耗增加的有效方法[5][6]。然而，由于射频（RF）链数量的增加，大量天线也意味着更严格的硬件要求，从而导致更高的功耗[5]。从这个意义上讲，提高系统能源效率（EE）已成为主要关注点和活跃研究的重点。一般而言，大规模 MIMO 系统中的 EE 可以通过降低信号处理复杂度及其相关功耗，或通过提高硬件资源利用率 1 [7] 来改善。根据这一标准，[8] 和 [9] 提出了一种联合优化时域波束控制和峰均功率比 (PAPR) 降低的方法，其中计算复杂度显著降低，同时提高了功率放大器效率。然后，
可实现的混合量子蚁群优化算法
摘要 我们提出了一种基于经典蚁群优化算法的新型混合量子算法，用于为 NP 难题（尤其是优化问题）提供近似解。首先，我们讨论了一些先前提出的量子蚁群优化算法，并在此基础上开发了一种可以在近期量子计算机上真正实现的改进算法。我们的迭代算法仅编码有关量子态中的信息素和探索参数的信息，同时将数值结果的计算交给经典计算机。使用一种新的引导探索策略来利用量子计算能力并以状态叠加的形式生成新的可能解。这种方法特别适用于解决约束优化问题，我们可以有效地实现新路径的探索，而无需在测量状态之前检查路径与解决方案的对应关系。作为 NP 难题的一个例子，我们选择解决二次分配问题。通过模拟无噪声量子电路进行的基准测试和在 IBM 量子计算机上进行的实验证明了该算法的有效性。
展望 2022 年，更新 2019 年可实现的目标……
2019 年，IESO 和 OEB 与 Guidehouse 签订合同，开展 2019 年 APS，这是该省完成的首个综合天然气和电力潜力研究。最初的研究不仅体现了 IESO、OEB 和 Guidehouse 的大量时间和精力，也体现了参与该过程的众多利益相关者的大量时间和精力。其中包括 2019 年 APS 咨询小组、CDM 和保护潜力研究专家小组以及感兴趣的公众成员，他们审查了研究的输入和结果并分享了宝贵的见解。这些时间和精力最终促成了开发一个潜在研究模型，该模型使用 Guidehouse 专有的 DSMSim TM 模型根据安大略省的能源效率状况进行了校准。利用这个现有模型进行 2022 年 APS 更新，可以与之前的研究保持连续性，并节省大量时间和成本。2019 年 APS 报告和 APS 参与网页提供了有关可实现潜力背景和建模方法的更多详细信息。
面对高噪声的基于纠缠的量子通信的途径
•QKD是量子信息科学的主要应用•实际实现易受噪声•噪声阻碍：1。可实现的关键费率2。传输距离•提高噪声阻力是剩余的关键挑战之一•我们通过将信息编码为𝑑-