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用于量子机器学习的张量网络
张量网络 (TN) 曾为量子理论而开发，现已成为一种成功的机器学习 (ML) 范式。现在，它们已被移植回量子领域，即新兴的量子 ML 领域，以评估传统计算机无法有效解决的问题。它们位于物理学和 ML 之间的接口，这使得 TN 易于部署在量子计算机上。在这篇评论文章中，我们阐明了被认为注定要用于变分量子 ML 的主要架构之一。特别是，我们讨论了如何将矩阵积状态、投影纠缠对状态、树张量网络和多尺度纠缠重正化假设等布局映射到量子计算机，如何将它们用于 ML 和数据编码，以及哪些实现技术可以提高它们的性能。
利用捕获离子实现量子非参数学习的协议
非参数学习能够通过从一组新输入数据与所有样本之间的相似性中提取信息来做出可靠的预测。这里我们指出了一种非参数学习的量子范式，它提供了样本大小的指数级加速。通过将数据编码到量子特征空间中，数据之间的相似性被定义为量子态的内积。引入量子训练态来叠加样本的所有数据，在其二分纠缠谱中编码用于学习的相关信息。我们证明了使用量子矩阵工具箱可以通过纠缠谱变换获得用于预测的训练状态。我们进一步制定了一个可行的协议来实现捕获离子的量子非参数学习，并展示了量子叠加对机器学习的强大作用。
NASA 技术衍生挑战 - 教育者指南
y 解剖学和生理学 – 控温材料缓解更年期症状 y 天文学 – 望远镜镜面技术改进了眼科手术 y 生物学 – 太空辐射研究对抗地球上的癌症 y 化学 – 利用 NASA 技术安全地净化土壤和地下水 y 计算机科学 – 学习使用 NASA 数据编码 y 地球科学 – 飞机上的传感器测量山上的积雪以计算其中的水量 y 环境科学 – NASA 卫星数据和气候模型为每个人制作了一本高科技的农民年鉴 y 海洋科学 – 声学声波发射器用于保护江豚免受网缠住 y 海洋学 – 卫星响应浮标识别海洋垃圾 y 物理学 – 高性能激光器推动自动驾驶汽车、下一代通信和量子计算的发展 y 动物学 – NASA 技术助力野生动物保护
BTS 统计标准手册
目录 第 1 章：简介 第 2 章：数据收集系统的规划和设计 2.1 目标和要求 2.2 目标人群和样本设计 2.3 数据收集方法 2.4 文件和文档 第 3 章：数据收集 3.1 从外部来源获取数据 3.2 框架维护和更新 3.3 数据收集操作 3.4 数据收集程序的文档 第 4 章：数据处理 4.1 数据保护 4.2 数据编辑 4.3 缺失数据 4.4 数据编码 4.5 监测和评估 4.6 数据处理程序的文档 第 5 章：数据分析 5.1 数据分析规划 5.2 统计估计和推断 5.3 数据分析文档6：信息传播 6.1 发布信息 6.2 表格、图形和地图 6.3 文本讨论 6.4 微观数据发布 6.5 传播前的数据保护 6.6 四舍五入 6.7 信息修订 6.8 公开文件
QR 码生成器：安全视角 - ijarcce
3,4 本科学者，Rammanohar Lohia 博士，阿瓦德大学，印度阿约提亚 摘要：快速响应 (QR) 码现在似乎随处可见。我们可以在海报、杂志广告、网站、产品包装等地方看到它们。使用 QR 码是通过手机将消费者数字连接到互联网的最有趣的方式之一，因为手机已经成为每个人的基本必需品。在本文中，我们提出了一种创建 QR 码的方法，用户可以通过该方法在 Web 浏览器中输入文本并生成 QR 码。Drupal 模块与流行的 libqrencode C 库结合使用，在 Web 浏览器上开发用户界面并将数据编码为 QR 码符号。实验使用英语和泰语的单行和多行文本进行。结果表明，所有 QR 编码输出均已成功且正确地生成。 关键词：QR 码，快速响应码。
血浆湍流的生成机器学习替代模型
首次采用了生成人工智能中最新的技术来构建血浆湍流的替代模型，以实现长时间的传输模拟。拟议的步态（生成人工智能湍流）模型基于卷卷变量自动编码器的耦合，该模型将已预先计算的湍流数据编码为减少潜在的神经网络和深层神经网络，并产生新的湍流，该新的湍流是400倍的湍流，该湍流是400倍的富指向数字集成。该模型应用于谷川 - 瓦卡塔尼（HW）等离子体湍流模型，该模型与地球体流体动力学中使用的准真实性模型密切相关。在时空傅立叶和适当的正交分解光谱以及以Okubo-Weiss分解为特征的流程傅立叶和适当的正交分解光谱中，步态和HW模型之间的一致性非常好。一致性也可以在粒子位移的概率分布函数和有效的湍流扩散率中找到。
使用量子卷积的多类分类...
多类分类对于各种应用程序非常感兴趣，例如，它是计算机视觉中的常见任务，其中一个需要将图像分为三个或更多类。在这里，我们提出了一种基于量子卷积神经网络来解决多类分类问题的量子机学习方法。相应的学习过程是通过TensorFlowquantum作为混合量子 - 古典（变化）模型实现的，其中量子输出结果通过优化量子电路的参数优化跨熵损失的随后最小化量符号。我们在这里的构思改进包括量子感知器的新模型和量子电路的优化结构。我们使用建议的方法来解决MNIST数据集的4类分类问题，使用八个量子位用于数据编码和四个Ancilla Qubits；三级分类问题已经获得了先前的结果。我们的结果表明，解决方案的准确性类似于具有相当数量的可训练参数的经典卷积神经网络。我们期望我们的发现将为使用量子神经网络朝着解决NISQ时代及其他地区的相关问题提供新的一步。
优化量子电路以实现任意状态的合成和初始化
摘要 — 为了将量子系统实际用于解决实际问题，需要将大量经典数据传输/编码到量子域。通常通过合成和初始化相应的量子态将任意经典数据编码到量子设备中。然而，当前的任意状态合成技术会产生深而复杂的量子电路，导致状态保真度低，并可能违反退相干约束。在这项工作中，我们提出了一种改进的方法和优化的电路，用于从给定的经典数据合成任意量子态。与现有方法相比，所提出的方法可产生具有较低门数、较低电路深度和高状态保真度的电路。通过在 MATLAB 和 IBM qasm 中进行模拟以及在 IBM 量子设备上的实际实现，对所提出的方法进行了评估。实验结果表明，与现有方法相比，门数和电路深度减少了一半。索引术语 — 量子计算，量子电路
连续变量量子 MNIST 分类器
本文利用 MNIST 数据集提出了经典和连续变量 (CV) 量子神经网络混合多分类器。当前可用的分类器最多只能分类两类。所提出的架构允许网络对最多 nm 个类进行分类，其中 n 表示截止维数，m 表示光子量子计算机上的量子模式数。CV 模型中截止维数和概率测量方法的结合使量子电路能够产生大小为 nm 的输出向量。然后将它们解释为独热编码标签，并用 nm −10 个零填充。基于“连续变量量子神经网络” [1] 中提出的二元分类器架构，在光子量子计算模拟器上使用 2、3、...、6 和 8 量子模式构建了总共七个不同的分类器。它们由经典前馈神经网络、量子数据编码电路和 CV 量子神经网络电路组成。在包含 600 个样本的截断 MNIST 数据集上，4 曲模式混合分类器实现了 100% 的训练准确率。
![arXiv:2408.16327v1 [quant-ph] 2024 年 8 月 29 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ed242eb4a80e532a92239875943eb79f88c0cbf1.webp)
arXiv:2408.16327v1 [quant-ph] 2024 年 8 月 29 日
量子机器学习因其独特的数据编码和处理方式而成为量子计算的一个有前途的应用。人们认为，大规模量子机器学习比传统机器学习具有显著的优势，但量子系统的脆弱性阻碍了其可靠的扩展。在这里，我们提出了一种可通过实验访问的分布式量子机器学习方案，该方案通过经典通信集成量子处理器单元。作为演示，我们通过模拟两个 4 量子比特处理器并采用量子卷积神经网络对 8 维合成数据集执行数据分类任务。我们的结果表明，与没有通信的方案相比，加入经典通信可显着提高分类准确性。此外，在测试的电路深度下，我们观察到经典通信的准确性不低于量子通信的准确性。我们的工作通过利用可通过当前可用的中间电路测量实现的经典通信，为在中型量子处理器上展示大规模量子机器学习提供了一条实用途径。