XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成功概率
利用线性光学和时频编码实现任意单量子比特门的并行合成
我们提出了新方法，用于精确合成具有高成功概率和门保真度的单量子比特幺正，同时考虑了时间箱和频率箱编码。所提出的方案可通过光谱线性光学量子计算 (S-LOQC) 平台进行实验，该平台由电光相位调制器和相位可编程滤波器（脉冲整形器）组成。我们评估了两种编码中任意门生成的两种最简单的 3 组分配置的保真度和概率性能，并使用单音射频 (RF) 驱动 EOM，为时间箱编码中任意单量子比特幺正的合成提供了精确的解析解。我们进一步研究了使用紧凑实验装置在多个量子比特上并行化任意单量子比特门，包括光谱和时间编码。我们系统地评估和讨论了 RF 带宽（决定驱动调制器的音调数量）以及不同目标门的编码选择的影响。此外，我们还量化了在实际系统中驱动 RF 音调时，可以并行合成的高保真 Hadamard 门的数量，且所需资源最少且不断增加。我们的分析将光谱 S-LOQC 定位为一个有前途的平台，可进行大规模并行单量子位操作，并可能应用于量子计量和量子断层扫描。
量子搜索LWE问题的减少降低
总结错误的学习（LWE）问题是密码学中的基本问题之一，并且在量词后加密术中有许多应用。问题有两个变化，决定性销售问题和搜索问题。lwe搜索降低的降低表明，搜索网络问题的硬度可以减少到决定性验证问题的硬性问题。还可以将还原的效率视为概率之间难度的差距。我们启动了针对LWE问题的量子搜索减少的研究，并提出了一种满足样本的减少。在降低样本的降低中，它甚至可以为实例数量提供所有参数。尤其是，我们的量子还原仅调用区分程序2次来解决搜索问题，而经典减少则需要多项式的调用数量。此外，我们给出了放大还原算法的成功概率的方法。在样品复杂性和查询复杂性方面，我们放大的还原与经典减少无与伦比。我们的还原算法支持广泛的误差分布，并且还为与噪声问题的学习平价提供了搜索降低。在构造搜索决策还原的过程中，我们在z q上给出了量子goldreich-levin定理，其中q是素数。简而言之，该定理指出，如果相对于均匀随机的A∈Zn Q，可以用概率明显大于1 /Q来预测硬核较大的A（mod Q），则可以确定S∈ZZ n Q。关键词：错误学习，学习噪音，搜索降低，戈德里希·莱文定理，Quantum降低，查询复杂性，样本复杂性
机器学习的隐私审核
差异隐私（DP）是一个自2006年以来一直详细阐述的框架，因此可以生产一组可以应用于现代数据处理管道的结果和方法，例如机器学习中使用的框架，以保护个人或更普遍地，或更普遍地，私人或敏感的数据免受不受欢迎的披露。尽管有许多重要的作品和某些各方采用DP，但如今，大多数机器学习模型仍在使用大量未知（如果有的话）进行数据隐私保护措施进行培训。除其他问题外，这引发了审核的问题 - 从经验上的意义上进行了验证和量化隐私性，可以从现有的机器学习管道中保证。互动的作品线基于DP中使用的概念与成员推理攻击成功概率（MIA）[1,2,3]之间的牢固联系。在此观点中，执行MIA的目的是在DP定义的隐私泄漏上获得数值下限。然而，这个想法面临着各种困难，其中一些与大规模机器学习应用中该方法的可行性有关[4]的实际可行性[4]，而其他方法则适用于该方法适用于（具有挑战性但更现实的）设置，在这些设置中，该设置不是一个选项（有时称为Hoc tost hoces tost hoc tost hoc）[5,6] [5,6]。实习的目的是熟悉这些作品，包括理论和实际观点的观点（尤其是在[5]中暴露的思想），并调查相关研究方向。
![arxiv：2405.17388V2 [QUANT-PH] 2024年11月20日](/simg/1\19ada02297a65b7d4af6674422efcf2b7a6aaef1.webp)
arxiv：2405.17388V2 [QUANT-PH] 2024年11月20日
我们介绍了几种概率量子算法，这些算法通过利用单位线（LCU）方法的线性组合（LCU）方法来克服量子机学习中正常的单一重复。是残留网络（RESNET）的量子本机实现，在其中我们表明，变异ansatz层之间的残留连接可以防止模型中含有贫瘠的高原，否则将包含它们。其次，我们使用单量子器控制的基本算术运算符对卷积网络的平均合并层实现量子类似物，并表明LCU成功概率对于MNIST数据库仍然稳定。此方法可以进一步推广到卷积过滤器，而使用指数较少的受控单位与以前的方法相比。最后，我们提出了一个通用框架，用于在量子编码的数据上应用不可还原子空间投影的线性组合。这使量子状态可以保持在指数较大的空间内，同时选择性地放大了特定的子空间相对于其他子空间，从而减轻了完全投射到多个多个尺寸的子空间时出现的模拟性问题。与非不变或完全置换不变的编码相比，我们证明了对部分扩增置换不变的点云数据的提高分类性能。我们还通过schur-weyl二元性展示了一种新颖的旋转不变编码，用于点云数据。这些量子计算框架都是使用LCU方法构建的，这表明可以通过使用LCU技术创建进一步的新型量子机学习算法。
在任意偏置点的持续电流基础上的通量量子比特读出
测量假设是量子力学的基础 [1]。要获得有关封闭系统量子态的信息，需要与额外的读出系统（仪表）相互作用。可以设计这种相互作用，使得测得的可观测量是读出过程中运动的积分。这称为量子非破坏（QND）测量。QND 测量使重复测量能够得到相同的结果，最初旨在超越与引力波探测相关的标准量子极限 [2-4]。随着量子信息的发展，人们对 QND 测量方法的兴趣与日俱增，它们在各个方面发挥着重要作用，例如，误差校正 [5] 或通过测量初始化 [6]。超导通量量子比特 [7] 对于量子退火领域 [8-15] 尤其令人感兴趣，其中电感耦合的内在可能性和相当大的非谐性带来了巨大优势。然而，对于通量量子比特，在持续电流基中 QND 测量仅在远离通量简并点的地方进行 [ 16 – 20 ]。在简并点处，作为测量变量的持续电流的期望值对于量子比特能量本征态为零。通过将量子比特横向耦合到谐振器，可以测量简并点处的能量本征基，从而测量量子电感 [ 21 – 24 ]，或者通过使用基于调制耦合的更复杂方案 [ 25 ]。在任意操作点的通量基中进行测量的能力在量子退火中尤其有趣。如果能够在退火过程中进行测量，而无需首先将量子比特远离简并点，那么将带来巨大的优势，例如，避免退火计划中的淬火，这会限制成功概率 [ 13 , 26 , 27 ]，或者仅通过随机相互作用实现量子加速 [ 28 ]。此外，
![arxiv：2107.03060v1 [Quant-ph] 7 Jul 2021](/simg/2\2ffb24d0335dc273e7c703b80728a678ec66b225.webp)
arxiv：2107.03060v1 [Quant-ph] 7 Jul 2021
量子传送[1，2]提供了一个平台，以共享纠缠成本传输未知的量子信息。它在各种量子信息处理任务中起着核心作用，例如宽带通信[3]，量子计算[4-6]和秘密密钥蒸馏[7]。进一步的发展提供了可扩展量子网络的可行性[8]，导致Quantunternet [9]。到目前为止，已经对基于光子系统的量子传送进行了实验证明并广泛分析了离散变量（DV）[10，11]和连续变量（CV）[12，13]系统。虽然DV系统的传送范围避免了成功的成功概率[14]，但CV状态的传送会产生非单一的填充，因为它需要有限的挤压，这意味着完美的电信的有限能量[2] [2]。为了避免上述困难，使用相干态量子比特[15-19]，辅助状态[20，21]，挤压操作[22，23]，多光顿Qubits [24]和混合Qubits [25，26]进行了各种尝试[15-19]。另一个想法是使用高斯资源来传达量表[27 - 29]。这种方法具有实用的优势，即高斯量子通道可以很容易地在实验室中产生，并且它们的特征相对简单[30，31]。另一方面，生成和分析非高斯通道的要求更高[32 - 35]。尽管较早地研究了对各种量子的传送，但通过简历通道对这些量子的比较性能的分析仍然是一个空旷的问题。在本文中，我们为此查询提供了部分答案。在这里，我们使用纠缠的高斯通道进行了严格研究不同类型的Qubit类型的传送。是特定的，我们专注于三种不同类型的Qubits：（a）双轨单光子量子量子[36]，（b）A型杂交量子的杂交量子，这是单光子状态与连贯状态和（c）类型B型的单光子状态和（c）的近距离状态之间的杂交量子
通过迭代测量辅助函数实现光谱投影的量子算法
量子力学的测量公设指出，在测量可观测量 ˆ o 时，只能观察到其特征值 on ，并且系统的状态将在测量之后立即投影到相应的特征态 | on ⟩ ，对于该特征态 ˆ o | on ⟩= on | on ⟩ 。此外，Born 规则规定，对于初始量子态 | ψ 0 ⟩ ，出现这种结果的概率为 pn = |⟨ on | ψ 0 ⟩| 2 。是否能够推导出该规则并将其从量子力学公设中剔除仍然是一个基本问题[1]。从量子信息处理的角度来看，这种谱投影的一般构造也具有实际意义。例如，参考文献[2] 构建了一种量子行走方法来实现这一点，并强调了其在执行优化问题的量子模拟退火 (QSA) 算法的关键步骤中的实用性[3]。后者可以作为绝热量子计算 (AQC) [4,5] 的替代方法。事实上，标准量子相位估计 (QPE) [6] 及其变体 [7–9] 也可以在系统不处于本征态时实现近似谱投影。QPE 在很多量子信息处理应用中都至关重要 [6]，包括因式分解，以及与本文更相关的文献 [2] 中的量子行走谱测量，以及制备热吉布斯态的相关方法 [10–13]。标准 QPE 使用 O(tg) 个受控 c − U2k 形式酉门（k = 0 至 tg − 1）对相位值的 tg 个二进制数字进行编码（以 2π 为单位），并且它需要 O(t2g) 个门在逆量子傅里叶变换中检索相位 [6]。至于 QPE 的精度，为了使相位在 m 个二进制数字中准确，且成功概率至少为 1 − ϵ ，所需的辅助量子比特总数为 tg = m + log 2 (2 ϵ + 1 / 2 ϵ ) [ 6 ] 。换句话说，使用 tg 个辅助量子比特可以使相位值在 tg − log 2 (2 ϵ + 1 / 2 ϵ ) 二进制数字中准确。因此，相位的精度受到用于表示相位值以及用作光谱投影子程序时可用的辅助量子比特数量的限制
使用水印
摘要 - 基于EEG的神经网络，医学诊断和脑部计算机界面的关键，由于依赖敏感的神经生理数据和资源密集型发展，面临着重要的知识产权（IP）风险。当前的水印方法，尤其是使用抽象触发器集的方法，缺乏强大的身份验证，并且无法解决EEG模型的独特挑战。本文介绍了针对基于EEG的神经网络量身定制的基于密码的Wonder滤清器水印框架。利用抗碰撞的哈希功能和所有者的私钥，Wonder Filter在训练过程中嵌入了位水印，可确保最小的失真（EEG任务准确性下降5％）和高可靠性（100％水印检测）。该框架是针对对抗性攻击的严格评估，包括微调，转移学习和神经元修剪。的结果表明，即使在积极的修剪后，水印状态的分类准确性仍然超过90％，而主要的任务绩效降低了速度，却阻止了去除尝试的速度。盗版性耐药性通过无法嵌入次级水印而没有严重准确性损失（在EEGNET和CCNN模型中> 10％）来验证。加密散列可确保身份验证，从而降低了蛮力攻击成功概率。在DEAP数据集上进行了跨模型（CCNN，EEGNET，TSEPTION）的评估，该方法达到了> 99。4％的无效剂量准确性，有效地消除了误报。通过将Wonder过滤器与EEG特异性改编整合在一起，这项工作弥合了神经生理模型的IP保护方面的关键差距，为医疗保健和生物识别应用提供了安全的，防篡改的解决方案。该框架针对对抗性修饰的鲁棒性强调了其在维护诊断效用的同时维护敏感的脑电图模型的潜力，从而促进了对AI驱动的生物医学技术的信任。
a随机量子 - 算法 - 统计 - 阶段...
量子计算机可用于模拟动力学并学习量子系统的光谱，例如由某些哈密顿h h描述的构成复合分子或伴侣的相互作用粒子。相位估计[1]在统一的u = e iht上有效地解决了计算基态启用的常见光谱问题，只要我们能够有效地准备一个具有非平凡（非指数性的小）重叠的试验状态。标准相位估计的每次运行都会返回单个特征值，其精度和成功概率取决于使用u的次数。最近，已经提出了相位估计的统计方法[2-4]，其中每次运行仅使用少数几个Ancillae和较短的电路。因此，统计阶段估计可能更适合于固定和深度限制的早期耐断层量子计算机。但是，在这些方法中，单次运行给出了某些运行时j的估计器的样本，仅此运行时J，仅此操作不足以推断光谱属性。需要具有不同J值的多个运行，并且统计分析给出了表格信息，并有信心随着获得的数据量而增加。这些运行可以在多个量子计算机上大规模平行。相关地，Lin＆Tong [4]的方法不仅是其分析中的实力，而且还会从随机的集合中产生Runtimes J，因此也会产生电路。基于使用Trotter公式实现U的简单方案具有O（L）门复杂性[5-9]。阶段估计的成本（统计或标准）通常取决于哈密顿的稀疏性L，在适当的基础上分解时，诸如Pauli的基础时，哈密顿量中的术语数量。这对于化学和伴侣科学中的电子结构问题可能会过时，在n-轨道问题上，我们通常具有L = O（n 4）[10]。使用经远比轨道[11，12]来更好地求解电子电子相互作用时，这会增加到l = o（n 6）。有趣的是，下线性非cli效率o（√
Kardigan 与行业领先团队合作，通过后期个性化药物组合实现心血管药物开发的现代化 • Comp
Kardigan 与行业领先团队携手，通过后期个性化药物组合实现心血管药物开发的现代化 • 公司致力于实现使心血管疾病可治愈、可预防并不再是全球死亡的主要原因的愿景 • 由创始首席执行官 Tassos Gianakakos 和其他前 MyoKardia 高管领导，他们在建立变革性的心血管重点业务方面取得了成功 • 从 Perceptive Advisors、ARCH Venture Partners 和 Sequoia Heritage 筹集 3 亿美元 A 轮融资 旧金山和新泽西州普林斯顿--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)--Kardigan 是一家实现心血管药物开发现代化的心脏健康公司，该公司今天成立，其使命是同时开发多种有针对性的治疗方法，让心血管疾病患者更接近他们应得的治疗。 “几十年来，我们的团队已经观察到心血管疾病在治疗方面存在巨大的差距——从临床护理到新药投资。 Kardigan 首席执行官兼董事长 Tassos Gianakakos 表示：“虽然目前的护理标准发挥着重要作用，但它们总体上未能解决我们面临的全球卫生紧急情况。在 Kardigan，我们汇集了一支世界一流的专家团队，以不同的思维方式和单一的专注力以空前的速度提供多种重要药物。我们的心脏智能模型使我们的团队能够在 Kardigan 的项目中生成和共享数据，提高我们每个后期项目的效率和成功概率，这些项目都是为推进我们的使命而精心策划的。”Kardigan 将其领先的发现和转化研究平台与战略性的许可和收购相结合，正在建立一家完全整合的生物制药公司，以推进针对个体疾病的治疗。该公司的研发平台利用一套专有的心脏专用工具，可以深入了解其候选治疗药物的机制以及患者对治疗的个性化反应。这种方法将关键疾病驱动因素与治疗反应者相匹配，以简化临床试验，并为最有可能受益的患者提供新疗法，同时为可能不会受益的患者寻找替代疗法。