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World File Search System噪声降低
SC19：U：用于近期量子器件噪声预测和电路优化的深度学习方法
由于硬件特定的噪声，嘈杂的中型量子设备在实现高保真计算方面面临挑战。我们提出了一个量子电路深度学习编译器的框架，旨在降低在特定设备上运行的电路的输出噪声。我们的方法是首先在量子芯片的实验数据上训练卷积神经网络，以学习该设备的噪声模型。然后，我们将训练好的网络视为量子电路的噪声预测器，并设计一个编译器来重写电路，以尽量减少网络预测的预期噪声。我们使用 IBM 5 量子比特设备测试了这种方法，并根据 IBM Qiskit 编译算法对编译后的电路进行了基准测试。我们得到的结果显示，与 Qiskit 编译器相比，输出噪声降低了 11%（95% CI [10%、12%]）。与 Qiskit 编译器相比，所有可用的 5 量子比特 IBM 设备都有所改进，但我们发现在学习噪声模型的设备上降噪效果明显更好。这些结果表明，使用机器学习设计的设备特定编译器可以产生更高保真度的操作，从而增加量子计算应用的潜力。
使用Lafesi磁电材料的热能收割机
在连续变化（CV）量子物理学中，高斯国家长期以来一直是研究的富有成果的话题[1-10]。它们自然而然地作为热状态形式的许多非相互作用颗粒的系统的基础状态[11]，或描述了由激光发出的光的相干状态[3]。通过非线性过程，可以将噪声降低到超过射击噪声限制（以互补可观察到的噪声增加的价格），并产生挤压状态[12-17]。出于Metrol-Ogy的目的，这种挤压状态通常足以获得性能的显着提升[18-21]。在理论上，高斯州相对容易处理[8，9]。高斯智能功能描述了连续变量可观察物的量子统计（例如，量子光学中的四倍）。所有有趣的量子特征都可以从相协方矩阵中推导，该协方差矩阵表征了相位空间上的高斯分布。因此，每当模式的数量仍然有限时，符号矩阵分析的技术就足以研究高斯量子状态。这已经对高斯州的纠缠特性产生了广泛的了解[22-27]，最近它也导致了高斯州的量子转向（参见[28]）的发展[29-32]，我们将其称为Einstein-Podolsky-Podolsky-podolsky-podolsky prosen（Epr）。即使它们具有许多优势，高斯州对
从Fenton Hill到Fervo：EGS是否正在接近商业生存能力？
地热能是可持续的能源，提供可靠和可再生能源解决方案。然而，由于传统方法的复杂性和不频，可以准确测量产生两相流体的井的地热井输出和焓。本文通过继续开发一种实时方法来衡量流量和地热井的焓的工作来解决这些问题，而不会中断操作。重点是使用基于高级规则的模型和机器学习技术准确估算地热流体的流量和焓。这项研究通过使用Landsvirkjun在2019年，2020年，2021年和2023年进行的Landsvirkjun的地热操作的测量来整合数据驱动的方法，以进行连续监测和早期检测井绩效变化。该研究采用了在Theistareykir和Bjarnarflag地热发电厂的专业差压力孔板表设置，提供了对模型至关重要的详细测量。最有效的模型使用噪声降低噪声的应用（DBSCAN），用于降低噪声，递归功能消除与交叉验证（RFECV）进行精确特征选择以及具有五个关键特征的随机森林回归（RFR），实现均方根误差（RMSE）为0.011。这种方法可以显着提高地热发电测量的效率和准确性，从而为实时监控和操作优化提供见解。
细胞周期蛋白A/B RXL大环抑制剂以高E2F活性治疗癌症
海洋酸化会显着影响牡蛎等海洋钙化剂，保证研究分子机制（如DNA甲基化），这些机制响应环境变化而导致自适应可塑性。然而，在海洋无脊椎动物中，甲基化模块基因表达和可塑性的程度尚未达成共识。在这项研究中，我们研究了PCO 2对基因表达和DNA甲基化的影响，在牡蛎crassostrea virginica中。暴露于30天的对照（572 ppm）或升高的PCO 2（2,827 ppm）后，由成年雌性性腺组织和雄性精子样本产生了整个基因组Bisulfite测序（WGB）和RNA-SEQ数据。尽管在女性（89）和雄性（2,916）中鉴定出差异化甲基化的基因座（DML），但没有差异表达的基因，并且在女性中只有一个差异表达的转录本。然而，基因体甲基化影响了精子中其他形式的基因活性，例如每个基因表达的最大转录本数以及表达的主要转录本的变化。升高的PCO 2暴露增加了男性基因表达变异性（转录噪声），但女性的噪声降低，表明甲基化在基因表达调节中的性别特异性作用。对转录级表达变化或含有DML的基因的功能注释显示，有几个富集的生物学过程可能参与了升高的PCO 2响应，包括凋亡途径和信号转导，以及生殖功能。综上所述，这些结果表明，DNA甲基化可能调节基因表达变异性，以维持升高的PCO 2条件下的稳态，并且可能在海洋无脊椎动物的环境弹性中发挥关键作用。
经典图像到量子图像的转换、表示、处理和降噪
Shyam R. Sihare 博士 APJ 阿卜杜勒卡拉姆政府学院，计算机科学与应用系，印度西尔瓦萨 电子邮件：shyams_sihare1979@rediffmail.com 收到日期：2022 年 3 月 31 日；修订日期：2022 年 4 月 19 日；接受日期：2022 年 5 月 27 日；发表日期：2022 年 10 月 8 日 摘要：量子计算机和经典计算机的图像表示截然不同。在经典计算机中使用位。然而，在量子计算机中使用量子位。在本文中，量子图像表示与经典图像表示相似。为了表示量子图像，使用了量子位及其相关属性。量子成像以前是通过叠加完成的。因此，使用叠加特征实现量子成像。然后使用酉矩阵来表示量子电路。对于量子表示，我们选择了一张适度的图像。为了创建量子电路，使用了 IBM 的 Qiskit 软件和 Anaconda Python。在 IBM 实时计算机和 Aer 模拟器上，运行了 10,000 次的量子电路。IBM 实时计算机中的噪声比 IBM Aer 模拟器中的噪声降低得更多。因此，Aer 模拟器的噪声和量子比特误差高于 IBM 实时计算机。量子电路设计和图像处理均使用 Qiskit 编程完成，该编程是本文末尾的附录。随着拍摄次数的增加，噪声水平进一步降低。当图像以较低的拍摄次数运行时，噪声和量子比特误差会增加。通过电路计算拍摄次数增加完成的量子图像处理、降噪和误差校正。量子图像处理、表示、降噪和误差校正都利用了量子叠加概念。索引词：Aer 模拟器、实时量子计算机、量子图像、量子图像像素、叠加、量子力学。