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World File Search System子问题
有关研究主题对称性引导的理性设计和量子问题的编辑，新功能s
量子材料提供了一个充满活力的操场，以挑战我们对复杂的新兴现象的理解，也是颠覆性下一代技术的重要基础。可以将理性材料设计，合成方法，超快光学控制以及实验和理论表征工具的持续进展部署在连续的动态反馈回路中，以探测复杂物质的基本性质并实现对其功能特性的可调控制。该研究主题展示了量子材料设计和控制中的最新工作，包括新的观察，预测和方法，使我们目前对其新兴特性的理解进一步了解。特别是，我们的研究主题包括有关从预测到综合到了解新材料的各种研究主题的四篇文章。Abarca Morales引入了一个框架，旨在分析和预测材料的结构和对称性，尤其是它们在应变下的演变方式。通过关注四个相互联系的八面体的相互作用和布置（许多量子材料中的常见基序），该模型提供了对特定材料功能的出现的见解，并促进了具有所需特征的化合物的合理设计。专注于材料特性，Han等。回顾了Spintronic应用中ABO 3过渡金属氧化物（TMO）的潜力。重点放在其独特的电子结构和量子状态上，讨论了强旋轨耦合和电子相关性之间的相互作用如何导致有效的电荷 - 自旋相互转换。Nixon等。Nixon等。它突出了通过外延应变和异质结构工程来调整这些特性的策略。提出了一项有关锶超导汞的新研究，为汞丰富化合物中的超导性提供了宝贵的见解，并应对合成这些材料的挑战
软件工程研究人员的人工智能安全子问题
数据驱动技术的兴起推动了人工智能 (AI) 的快速发展。自 2010 年以来，用于训练最大 AI 模型的计算能力大约每 6 个月翻一番 [62]。私人对人工智能的总投资是十年前的 10 倍多 [44]。软件工程 (SE) 研究人员越来越多地关注并为这一进步做出贡献。在审查 2022 年大型 SE 会场 1 上的论文时，我们估计有 33% 的论文在标题或摘要 2 中提到了 AI/ML/DL 术语。相比之下，2012 年这一比例为 4%。软件工程人工智能 (AI4SE) 和人工智能软件工程 (SE4AI) 的兴起要求 AI 安全成为 SE 研究人员关注的问题。人工智能安全是指避免受到人工智能的伤害。我们赞同以下论点：这里最紧迫的考虑是极限安全，即当人工智能开始在所有领域匹敌或超越人类能力时的安全性。此类系统的集合被称为高级机器智能 (HLMI) [ 21 ]，类似于通用人工智能 (AGI) 或变革性人工智能 (TAI) 等概念。HLMI 安全性方面无法取得进展可能会带来灾难性的后果，包括人类的灭绝。SE 研究人员在加剧危险或帮助降低风险方面可以发挥作用。我们将讨论原因，并提供类似于现有 SE 问题的具体 AI 问题的有用概念。我们认为，尽管 AI4SE 工作有所增加，但高度先进的 AI 的安全影响在 SE 会议上很少被讨论。我们通过引用图来探索这一假设
变分量子问题的噪声贝叶斯优化...
在许多值得关注的科学应用中，量子算法有可能比传统算法快得多。例如量子机器学习 [1]、量子化学 [2] 以及许多其他 [3]。不幸的是，其中许多应用还无法在当前的嘈杂中型量子 (NISQ) 计算机上实现 [4]，需要等到噪声源可以被抑制到阈值，使量子计算机可用于实践，甚至构建容错量子计算机 [5]。然而，许多有趣的 LGT 问题已经可以通过 NISQ 设备进行研究 [6]。特别是，如果以哈密顿量公式研究 LGT，量子算法通常不会受到符号问题的影响 [7,8]。一种重要的现成算法是变分量子特征值求解器 (VQE) [ 9 ]，它是一种混合量子经典算法，利用变分原理寻找给定汉密尔顿量 H 的基态（和激发态）。VQE 的量子部分用于测量给定多量子比特状态中汉密尔顿量的期望值，即能量，而经典部分则在由参数化量子电路生成的多量子比特状态族中搜索使能量最小化的状态。本文提出的算法是一种经典优化器，旨在找到基态的良好近似值，尽可能减少能量测量的次数。这里选择的方法称为贝叶斯全局优化。它的首次应用可以追溯到 20 世纪 60 年代 [ 10 ]，而它的现代实现则基于最近的研究 [ 11 ]。该方法的基础是高斯过程回归 (GPR)，这是一种基于高斯过程贝叶斯推理的插值方法。它使我们能够使用有限量的 (嘈杂) 数据创建黑盒函数的预测模型。在每次优化迭代中，该模型用于确定一组可能接近全局最小点的参数。此步骤按照称为获取函数优化的过程执行。这里提出的优化能量的算法不同于 VQE 中常用的其他替代方法，因为它不仅使用能量的估计值，还使用其统计误差的值。其动机是降低每一步的量子测量次数：即使对于不精确的能量测量，只要它们的误差由于中心极限定理近似为高斯，该过程也是定义良好的。使用噪声设备模拟器将该算法的结果与其他常用的替代方案进行了比较。
通过过滤解决平均格子问题变体的量子算法
因此，为了展示最坏情况下近似 SVP 的有效量子算法，只需为任何一个平均情况问题构建一个有效的量子算法即可。然而，对于 SIS 或 LWE，还没有已知的多项式（甚至是亚指数）时间量子算法。对于 DCP，Kuperberg [Kup05] 给出了一个亚指数量子算法。但 Regev [Reg02] 展示的量子约化要求 DCP 算法具有噪声容忍度，而 Kuperberg 的算法则不然。我们还要提到，在过去几年中，[CGS14、EHKS14、BS16、CDPR16、CDW17] 中已经展示了在某些参数范围内理想格的 SVP 的有效量子算法。尽管如此，展示一个针对所有格具有多项式近似因子的 SVP 的多项式（甚至是亚指数）时间量子算法仍然是公开的。
通过量子问题波调制数据传输
抽象的经典交流方案利用波浪调制是我们信息时代的基础。带有光子的量子信息技术可以在解码量子计算机的黎明中实现未来的安全数据传输。在这里，我们证明也可以将重要的波应用于安全数据传输。我们的技术允许通过在二聚体干涉仪中对相干电子的量子调制传输消息。数据是在叠加状态中编码的，该滤波器通过引入分离的物质波数据包之间的纵向移动。传输接收器是延迟线检测器，对边缘模式进行动态对比分析。我们的方法依赖于aharonov – bohm效应，但不转移阶段。证明，窃听的攻击将通过干扰量子状态并引入反应性来终止数据传输。此外，我们讨论了由于多粒子方面而引起的计划的安全限制，并提出了可以防止主动窃听的关键分布协议的实现。