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量子开关在广义承诺问题中的实际计算优势
量子开关是一种量子计算原语，通过应用叠加阶运算来提供计算优势。特别是，它可以减少解决承诺问题所需的门查询次数，当目标是区分给定一组酉门的一组属性时。在这项工作中，我们使用复阿达玛矩阵来引入更一般的承诺问题，这将问题归结为已知的傅里叶和阿达玛承诺问题作为极限情况。我们的概括放宽了对矩阵大小、门数和量子系统维数的限制，提供了更多参数供探索。此外，它得出结论，连续变量系统对于实现最一般的承诺问题是必不可少的。在有限维情况下，矩阵族被限制为所谓的 Butson-Hadamard 类型，并且矩阵的复杂性作为约束进入。我们引入了“每个门查询”参数，并用它来证明量子开关在连续和离散情况下都具有计算优势。我们的结果应该会启发使用量子开关实现承诺问题，其中可以更自由地选择参数，因此可以更自由地选择实验设置。
![arXiv:2102.00013v1 [hep-th] 2021 年 1 月 29 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4bd94e09dc4f76fc449838db8d4b33571ec8fef9.webp)
arXiv:2102.00013v1 [hep-th] 2021 年 1 月 29 日
在量子场论中，由于任意短距离的关联，EE 是一个紫外发散量，计算它需要引入调节器。对于自由量子场论中的有趣状态，可以使用高斯技术 [9–13] 来实现这一点，而二维共轭场论中的闭式结果和可处理的极限则来自于将其构造为主要算符的关联函数的解析延拓 [14–19]，而在两个时空维度中，也可以使用张量网络技术来有效地计算 EE [20, 21]。在强耦合全息量子场论中，计算它归结为寻找最小曲面的几何问题 [22–25]。作为量子论量，它是全局纯态中 A 和 ¯ A 之间纠缠的可靠度量。在本研究中，我们将关注作为格点模型长距离极限出现的共形场论 (CFT)，紫外截止将由间距为 δ 的底层格点提供。同时，我们将对考虑由两部分 A 和 B 组成的子系统的简化密度矩阵的情况感兴趣。在这种情况下要考虑的一个量是互信息 (MI)，以 EE 定义为
我们新的人工智能基础设施：陷入不可持续的未来
摘要：人工智能 (AI) 对于支持许多社会功能的基础设施越来越重要。交通、安全、能源、教育、工作场所、政府都将人工智能纳入其基础设施，以增强和/或保护。在本文中，我们认为，人工智能不仅被视为增强现有基础设施的工具，而且人工智能本身也正在成为当今和未来许多服务所依赖的基础设施。考虑到与人工智能的开发和使用相关的巨大环境后果（世界才刚刚开始了解），在基础设施概念的同时解决人工智能的必要性指向了碳锁定现象。碳锁定是指社会在技术、经济、政治和社会方面减少碳排放的能力受到限制。这些限制是由于根深蒂固的技术、制度和行为规范造成的固有惯性。也就是说，几乎社会每个领域对人工智能的采用都会产生难以摆脱的依赖和相互依赖。本文的关键可以归结为：在将人工智能概念化为基础设施时，我们可以认识到锁定的风险，不仅是碳锁定，而且是与实现人工智能基础设施的所有物理需求相关的锁定。这并不排除随着这些技术的兴起而出现解决方案的可能性；然而，考虑到这些观点，在被锁定到这个新的人工智能基础设施之前，我们必须问一些关于这些环境成本的棘手问题。
表征无效的能量条件
脑电图（EEG）是汉斯·伯格（Hans Berger）[1]开创的非侵入性神经形态，其中包括通过将电极放置在头皮上记录大脑的电活动。低成本，简单性和高时间分辨率（它很好地捕获了大脑活动动力学），使其受欢迎，并允许其在各种应用中使用。EEG确实在大脑研究中被广泛用于研究睡眠或癫痫。它也是脑部计算机界面（BCI）的中心，该受试者通过大脑信号与计算机相互作用。例如，这些可以用于控制外骨骼[2]或帮助机械通气[3]。本文专注于BCI，更专注于各种可能的范式中的两个：与事件相关的范围（ERP）和运动图像（MI）。ERP是大脑对某些刺激的特定时间锁定反应，例如灰烬[4]。鉴于大脑信号，目标是确定受试者是否暴露于刺激，即，发现特定时间锁定的响应在EEG记录中。关于MI，目标是认识到在运动皮层不同区域中表示的心理任务（作为手或脚运动）。在这两种情况下，BCI都归结为手头大脑信号的分类任务。各种方法
了解目标：包容性经济能够应对我们这个时代的公共卫生挑战
摘要 目的 不平等深深植根于我们的经济结构中——如果我们要减少健康不平等，就必须解决这些经济不平等问题。包容性经济方法被认为是减少这些经济不平等的一种方法，尽管这种方法的属性尚不明确。鉴于 COVID-19 大流行，越来越多的公共卫生从业者被要求从健康角度制定经济复苏计划。本文旨在确定包容性经济的属性，以使公共卫生专业能够影响包容性经济复苏。 方法 我们对灰色文献和同行评审文献进行了快速审查，以确定文献中目前定义的包容性经济的属性。 包容性经济的属性 从 56 份报告和文章中确定了 22 个概念。这些被归结为包容性经济的四个不同属性：（1）旨在实现包容性和公平的经济，（2）公平分配经济利益（例如资产、权力、价值），（3）公平获取参与经济所需的资源（例如健康、教育），以及（4）经济在地球边界内运作。结论随着新冠疫情后经济的（重建），基于现有文献，包容性经济的这些属性可用于制定经济政策，然后监测其进展，以减少健康不平等、改善健康和减缓气候变化。
高分辨率卫星影像计算机技术...
近年来，光学遥感系统和方法已成为控制地球表面物体状态和事件的基本工具。为了监测自然现象后果和地球表面状态，需要使用高空间分辨率的卫星：Pleiades-1A、Pleiades-1B、TripleSat Constellation (DMC-3)、DubaiSat-2、Jilin-1、WorldView-1、2、3、RapidEye、Cartosat -3 等。这些卫星可以以数字方式获取目标局部区域的数百幅图像。这种多通道数据的分析是一项非常困难的任务，归结为强调特定物体、获取其特征和相对位置。安装在卫星上的遥感设备的典型数据集包括：多光谱（多通道）图像和全色图像（PAN）。全色图像的空间分辨率通常高于多光谱图像，这大大增加了物体识别的复杂性并对所使用的处理方法施加了限制。对于原始数据的信息内容改进，现有的图像处理方法存在一系列缺点，其中最主要的是颜色失真 [1-4]。这项工作的目的是提高原始多通道图像的空间分辨率，尽量减少颜色失真。从 WorldView-2 卫星拍摄的图像被用作输入数据。为了确定所提出的信息技术的有效性
变分量子克隆在实用量子密码分析方面的进展
量子密码系统的密码分析通常涉及寻找针对底层协议的最佳对抗攻击策略。量子攻击建模的核心原则通常归结为对手克隆未知量子态并由此提取有意义的秘密信息的能力。由于电路深度较大或在许多情况下未知，显式最佳攻击策略通常需要大量计算资源。在这里，我们介绍了变分量子克隆 (VarQlone)，这是一种基于量子机器学习的密码分析算法，它允许对手使用混合经典量子技术训练的短深度量子电路获得最佳近似克隆策略。该算法包含具有理论保证的具有操作意义的成本函数、量子电路结构学习和基于梯度下降的优化。我们的方法能够端到端发现硬件高效的量子电路来克隆特定的量子态系列，我们在 Rigetti Aspen 量子硬件上的实现中展示了这一点。我们将这些结果与量子密码原语联系起来，并推导出由 VarQlone 促进的显式攻击。我们期望量子机器学习将成为改进当前和未来量子加密协议攻击的资源。
在交流中使用极限学习机...
大脑计算机界面（BCI）正在为患有严重残疾的人提供替代的沟通渠道，而大部分嗡嗡声来自该方面，但最近几位硅谷有远见的人声称BCIS声称BCIS将改变我们未来与技术的交流方式（Zuckerberg，Zuckerberg，Jepsen，Jepsen，Musk，Johnson，Johnson，...）。bcis使用多种算法依靠需要通过示例基于示例的学习过程来调整的参数，以精神控制应用程序或实现其他形式的通信的目的解码大脑信号。因此，此学习过程至关重要，并且经常在单个BCI用户上执行以确保卓越的性能水平。学习过程可以在计算上很耗时，并且通常涉及先验知识，并且可以对用户征税。极限学习机（ELMS）已在各种AI应用中使用，但在BCIS中尚未使用，在BCIS中，它们因其良好的概括性能和比（深度学习）网络快数千次学习的能力而受到赞誉。elms实际上是单层或多层网络，其隐藏的神经元权重是随机分配的，并且在单个步骤中学习的输出权重。以最简单的形式沸腾，归结为单个隐藏层的sigmoid神经网络和线性输出神经元，其权重是通过应用伪内膜获得的。
人工智能约束满足问题
动机：这是讲座系列中的一个小删减。我们不再关注顺序决策问题，而是转向存在许多耦合变量的问题。问题是找到与这些变量的耦合一致的值（或稍后的概率分布）。这是一个非常通用的问题设置，它适用于许多问题，而不仅仅是地图着色和数独。事实上，许多计算问题可以归结为约束满足问题或它们的概率类似物，即概率图模型。这还包括顺序决策问题，正如我在一些额外的讲座中提到的那样。此外，用于解决 CSP 的方法与离散优化非常密切相关。从我的角度来看，引入 CSP 的主要动机是作为引入其概率版本图模型的先行者。这些是机器学习、机器人技术、人工智能等领域中制定概率模型的核心语言。马尔可夫决策过程、隐马尔可夫模型以及我们在本讲座中无法讨论的许多其他问题设置都是图形模型的特殊情况。在 CSP 和图形模型这两种设置中，核心是理解进行推理的含义。树搜索、约束传播和信念传播是此上下文中最重要的方法。在本讲座中，我们首先定义 CSP 问题，然后介绍基本方法：使用一些启发式方法的顺序分配、回溯和约束传播。
猴子业务：强化学习与邻里搜索虚拟网络嵌入。
在本文中，我们考虑了5G网络切片的虚拟网络嵌入（VNE）问题。此问题需要在基板虚拟化物理网络上分配多个虚拟网络（VN），同时最大化资源，最大数量，放置的VN和网络运营商的好处。我们解决了随着时间的推移而到达的问题的在线版本。受到嵌套推出策略适应（NRPA）算法的启发，这是众所周知的蒙特卡洛树搜索（MCT）的变体，该变体学习了如何随着时间的推移进行良好的模拟，我们提出了一种新算法，我们称之为邻里增强策略适应（NEPA）。我们算法的关键特征是观察NRPA无法利用状态树一个分支中获得的知识，而这是另一个启动的知识。NEPA通过以节俭的方式将NRPA与邻居搜索相结合来学习，这仅改善了有希望的解决方案，同时保持运行时间较低。我们将这项技术称为猴子业务，因为它归结为从一个有趣的分支跳到另一个分支，类似于猴子如何跳到树上，而不是每次都倒下。与其他最先进的算法相比，NEPA在接受率和收入比率的比率方面取得了更好的结果，无论是在真实和合成拓扑上。