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World File Search System抗噪声的
用于可扩展量子器件的锗原子级精度操控
量子计算将彻底改变技术，改变从密码学到制药等各个行业。然而，要发挥量子计算的潜力，需要在物理量子比特实现方面取得突破。在众多有前途的系统中，包括超导电路、分子和光阱，还没有一个系统能够展示大规模量子计算所需的可扩展性。半导体中的自旋态是迄今为止发现的最稳定、抗噪声的量子比特之一。此外，半导体中的供体原子基本相同，使其成为可扩展量子设备的有力候选者。这项研究旨在利用锗的原子级精密制造来开发下一代量子设备，锗是一种有望克服当前可扩展性挑战的材料。
量子计算的投影冷却算法
在当今充满噪声的量子设备时代，需要高效且抗噪声的量子算法。为此，我们引入了用于量子计算的投影冷却算法。投影冷却算法能够构建任何具有平移不变动能和远距离消失相互作用的哈密顿量的局部基态。术语“局部”是指位置空间中的局部化。该方法可以看作是蒸发冷却的量子模拟。我们从初始状态开始，并在较大体积的紧凑区域上提供支持。然后，我们驱动激发的量子态分散并测量留下的波函数的剩余部分。对于我们在此考虑的非平凡示例，与其他方法相比，改进是巨大的。唯一需要的额外资源是在明显大于局部状态大小的体积中执行操作。这些特性使投影冷却算法成为计算自束缚系统（如原子核）的有前途的工具。
暗路径完整量子计算
最常见的量子计算形式是电路模型，它类似于经典计算机中使用的电路。门被幺正变换（量子门）取代，位被量子位取代。为了获得计算优势，构建鲁棒且抗噪声的量子门非常重要。完整量子计算 [ 1 , 2 ] 就是一个候选模型，它基于绝热 [ 3 ] 或非绝热 [ 4 ] 演化中的非阿贝尔（矩阵值）几何相。此类完整门仅依赖于系统状态空间的几何形状，因此能够抵御量子演化中的局部错误。完整量子计算的最新理论和实验进展分别可参见参考文献 [ 5 – 13 ] 和 [ 14 – 21 ]。将计算元素限制为量子位的想法是一种任意选择，很可能是出于二进制逻辑的方便。那么为什么是二进制逻辑呢？它只是最简单的非平凡例子：在二进制逻辑中，事物可以是 0 或 1、True 或 False、开或关等等。由于其简单性，难怪第一台计算机就是这样设计的。但我们是否局限于比特？早在 1840 年，Fowler [ 22 ] 就制造出了一种机械三元（三值逻辑）计算设备，1958 年，苏联开发出第一台电子三元计算机 [ 23 ]。尽管三元计算机比二进制计算机有许多优势，但它从未取得过同样广泛的成功。然而，理论上没有什么可以禁止更高维度的计算基础，当涉及到量子计算时更是如此。
Élivágar：用于分类的高效量子电路搜索
为量子机器学习 (QML) 设计高性能、抗噪声的电路具有挑战性 — — 设计空间随着电路规模呈指数级增长，并且 QML 电路设计几乎没有得到良好支持的指导原则。尽管最近的量子电路搜索 (QCS) 方法试图搜索高性能且抗硬件噪声的 QML 电路，但它们直接采用经典神经架构搜索 (NAS) 的设计，而这些设计与量子硬件的独特约束不一致，导致搜索开销高昂和性能瓶颈严重。我们提出了一种新颖的资源高效、噪声引导的 QCS 框架 Élivágar。Élivágar 在 QCS 的所有三个主要方面 — — 搜索空间、搜索算法和候选评估策略 — — 进行了创新，以解决当前受经典启发的 QCS 方法中的设计缺陷。Élivágar 通过噪声和设备拓扑感知的候选生成实现了硬件效率，并避免了昂贵的电路映射协同搜索。通过引入两个计算成本低廉的预测器，即 Clifford 噪声弹性和表示容量，Élivágar 将噪声鲁棒性和性能评估分离，从而能够尽早拒绝低保真度电路并降低电路评估成本。由于其资源效率，Élivágar 可以进一步搜索数据嵌入，从而显著提高性能。根据对 12 个真实量子设备和 9 个 QML 应用程序对 Élivágar 的全面评估，与最先进的 QCS 方法相比，Élivágar 的准确率提高了 5.3%，速度提高了 271 倍。
通过CRISPR-CAS靶向裂开志贺毒素基因的靶向裂解在动物模型中
摘要。收音机和手机使用振荡载体信号的频率调制（FM）来可靠地传输多路复用数据，同时拒绝噪声。在这里，我们使用遗传编码的蛋白振荡器（GEOS）作为电路中的载波信号来建立该范式的生化类似物，以实现单细胞数据的连续实时FM流。GEOS是由进化多样的思想家庭ATPase和激活因子模块构建的，这些模块在人类细胞中共表达时会产生快速的合成蛋白振荡。这些振荡用作单细胞载体信号，频率和振幅由GEO组件水平和活动控制。我们系统地表征了169个ATPase/Activator Geo对和具有多个竞争激活剂的工程师复合GEO，以开发一个用于波形编程的全面平台。使用这些原理，我们设计了对细胞活性调节地理频率的电路，并使用校准的机器学习模型解码其响应，以证明单个单元中转录和蛋白酶体降解动力学的敏感，实时FM流。GEOS建立一个动态控制的生化载体信号，解锁抗噪声的FM数据编码范式，为动态单细胞分析开辟了新的途径。简介。细胞动态调节不同时间尺度的基因表达，蛋白质定位和信号传导状态，以执行必不可少的生物学功能1-4。虽然基因组，转录组和蛋白质组学方法可以提供单细胞态5-8的快照，但实时遵循单个细胞的轨迹的能力对于理解动态细胞和生物体行为如何编码和功能1,9,10至关重要。这些单细胞动力学通常是使用荧光记者在显微镜下进行跟踪的，其强度或定位为您感兴趣的数据提供了代理10-16。虽然功能强大，但这些工具对扩展单细胞动力学和数据聚合的扩展跟踪构成了挑战，因为任意信号强度在仪器上各不相同，并且对光漂白和噪声17敏感。此外，传统基于荧光的工具生成的信号缺少元数据来识别信号的基本细胞来源，从而使密集的细胞环境中重叠信号的分离变得困难。
新闻通讯-Feeit -UKIM
根据电气工程和信息技术学院的电气工程和信息技术学院的教学和科学系统工程和机器人技术的所有教学科学技术，自动化和机器人技术的选择，以选择教师的所有教学学士学位，根据电气工程和信息技术学院，在所有教学科学系统，自动化和机器人技术中选择教师。在系统工程，自动化和机器人技术教学科学领域的所有教学科学领域的教师，以及教学科学委员会编号的决定。02-2100/4，于21.22.2022通过，成立了一个审查委员会：电气工程和信息技术学院副教授Vesna Ojleska Latkoska博士，总裁Mile Stankovski博士，Full，Full Taskovski是电气工程和信息技术学院的完整教授，会员。作为审查委员会的成员，在审查了提交的文档后，我们提交了以下和提出的竞争，以在科学领域的所有教学科学领域中选择教师21808-系统性工程，自动化和机器人技术。Gorjan Najinski博士。1。b和教育数据Gorjan Nadzinski于1988年10月28日出生在Skopje，他于2003年毕业，并于2007年获得了自然的体育馆，并取得了巨大的成功。在此期间，他是区域和州数学和物理比赛的定期参与者，获得了几个第一奖。Mile Stankovski博士。Mile Stankovski博士。在2007/2008学年，候选人在Skopje的电气工程和信息技术学院（FEEIT）参加了完整的时间研究，朝着计算机系统工程和自动化方向上。在教师教育期间，他在每个研究年度成功毕业，平均9多。在同一教师中，他获得了一定程度的研究生工程师，并从事题为“分布式微处理器定位的研究生工作”。平均学习年级为9.59。在2011/2012学年，候选人在计算机系统工程和自动化的方向上招募了第二个FeeIT周期，并通过最高10.00级的所有考试。硕士论文的标题为：“ Robus Management管理随机延迟的效果和网络自动系统中数据包丢失的影响”在2013年4月4. 9. 9. 2013年的指导下。在2013/2014学年，他参加了SS博士学校的第三个研究周期。Cyril和Methodius”，关于电气工程和信息技术计划，并通过最高级别10.00的所有考试。关于该主题的博士论文：“在工业网络自动管理系统中为噪声具有抗噪声的新协议的开发”于2018年4月13日在教授的指导下为其辩护。Mile Stankovski博士。 在学习期间，他在“ Blakom” Dooel -Skopje和“ Makstil”的公司中进行了多年练习。Mile Stankovski博士。在学习期间，他在“ Blakom” Dooel -Skopje和“ Makstil”的公司中进行了多年练习。还是国际会议组织的组织团队的积极参与者，欧洲电力电子电力电子和运动控制（ERE-ERE），2010年，国际电子会议，电信，自动和