XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System有效分布
量子电路的有效分布 - 滴
量子计算硬件的鲁棒性正在改善，但是单个计算机仍然具有少量的Qubits（用于存储量子信息）。需要大量Qubits的计算只能通过在较小的量子计算机网络上分配来执行。在本文中，我们考虑了在量子计算机的均匀网络上分发量子计算的问题，以量子电路表示，从而最小化完成计算的每个步骤所需的通信操作数量。我们提出了一个两步解决方案：将给定电路的Qubit在网络中的计算机之间进行，并调度通信操作（称为迁移），以在计算机之间共享量子信息，以确保每个操作都可以在本地执行。虽然第一步是一个棘手的问题，但我们在特殊设置中为第二步提供了多项式时间解决方案，在一般环境中提出了O（log n） - 值得称的解决方案。我们提供的经验结果表明，我们的两步解决方案的表现优于该问题的现有启发式效果（在某些情况下，最高90％）。
压载舱抑制剂 9-933 25 升
NALFLEET™ 压载舱抑制剂 9-933 最好从桶中直接加入用于填充水箱或系统的水中。无需严格配比，只要填充时的湍流足以在整个系统中有效分布即可。当要处理的系统已满且无法排空和重新填充时，可以通过空气搅拌或泵循环在开放式容器中分配压载舱抑制剂 9-933 处理剂。NALFLEET™ 压载舱抑制剂 9-933 适用于存在溶解氧的系统，使用空气促进混合不会损害腐蚀保护。
无重复量子通信的基本限制
量子通信有望实现量子信息的可靠传输、纠缠的有效分布和完全安全的密钥的生成。对于所有这些任务，我们需要确定量子信道两端的两个远程方可以实现的最佳点对点速率，而不受其本地操作和经典通信的限制，这些速率可以是无限的和双向的。这些双向辅助容量代表了无需量子中继器即可达到的最终速率。在这里，通过基于纠缠的相对熵构建上限并设计一种称为“传送拉伸”的与维度无关的技术，我们为许多基本信道建立了这些容量，即玻色子有损信道、量子限制放大器、任意维度的失相和擦除信道。特别是，我们精确地确定了影响任何量子密钥分发协议的基本速率损失权衡。我们的发现设定了点对点量子通信的极限，并为量子中继器提供了精确和通用的基准。
加强健康商品采购和供应...
物流操作是手动执行的。该国至少依靠10个具有不同程度的物流管理功能和实施的单独的孤立信息系统。数据管理挑战妨碍了决策，以使该国稳定而充足的健康商品供应，从而导致库存猖rock的库存，积压和到期。2018年的一项分析显示，家庭健康，退化性疾病和传染病的保健产品的近50％（价值）在中央仓库中停留了180天以上，而没有移动的一部分（库存中的一部分）很快就会过期，这表明缺少优化资源和分配的重要机会。1菲律宾卫生部（DOH）认识到差距，并在2019年采取了端到端的电子物流管理信息系统（ELMIS）的步骤，该信息允许在所有利益相关者中共享供应链决策的所有利益相关者的准确数据。COVID-19大流行强调了对末端Elmis的需求，以支持疫苗和相关用品的有效分布。
中枢神经系统靶向蛋白质降解剂 - -ORCA
摘要：中枢神经系统疾病曾占据制药行业研发组合的很大一部分，但多年来在主要制药产品线中却只占很小一部分，这主要是因为靶标验证、有效转化模型和临床试验设计方面存在大量挑战。不幸的是，研发兴趣的下降与医疗需求的增加同时发生，部分原因是其他慢性疾病的成功治疗导致总体寿命延长，同时与衰老相关的疾病患病率也更高。尽管基因疗法和抗体具有潜力，尤其是在备受期待的抗淀粉样蛋白领域，但针对大脑的药物的主要形式仍然是传统的小分子，这显然是由于有效分布到相关脑区所面临的额外挑战。然而，考虑到疾病负担的不断增加，先进的治疗方法正在与改进的给药方式同步开发。因此，最初仅限于全身适应症的方法现在正在被积极探索用于治疗一系列中枢神经系统疾病——其中重要的一类包括蛋白质降解技术。
SPL84吸入反义寡核苷酸的输送特性
近年来，RNA 相关治疗的治疗潜力取得了巨大进步，特别是反义寡核苷酸 (ASO) 药物，导致 ASO 监管批准数量增加。在这项研究中，我们重点关注 SPL84，这是一种吸入式 ASO 药物，用于治疗肺部疾病囊性纤维化 (CF)。由于存在各种生物、物理、化学和结构障碍，肺部药物输送具有挑战性，尤其是在以细胞核为目标时。SPL84 在肺部的有效分布、细胞和细胞核的渗透以及稳定性是影响临床药物疗效的关键参数。在这项研究中，我们展示了 SPL84 在小鼠和猴子肺部的正确分布以及细胞和细胞核渗透。体内和体外研究证实了我们的吸入式 ASO 药物通过 CF 患者来源的粘液和肺溶酶体提取物的稳定性和流动性。我们的研究结果得到了有希望的临床前药理作用的支持，强调了 SPL84 作为治疗 CF 患者的有效药物的巨大潜力。此外，成功解决 SPL84 的肺部分布和特定细胞靶向问题为进一步开发 SpliSense 吸入式 ASO 药物治疗未得到满足的肺部疾病提供了巨大的机会。
利用卫星链路进行量子密钥分发和纠缠分发
在全球范围内有效分布量子态是实施量子通信协议的关键挑战。虽然通过光纤直接传输可以实现数百公里的量子密钥分发 [ 1 ]，但由于光子在光纤中的传输呈指数衰减，实现真正的全球距离仍然不可能。为了解决这个问题，人们提出了卫星链路，并已证明可以在相距 1100 多公里的双方之间分发纠缠的光子对 [ 2 , 3 ]。然而，由于双光子传输为 56 到 71 dB，地面站的双光子计数率受到限制。为了解决这个问题，我们研究了在卫星中加入量子存储器，这将使速率取决于单光子传输，从而有可能将速率提高三个数量级。对于量子密钥分发，我们发现，采用最先进的量子存储器可以达到与当前卫星相同的速率 [ 2 , 3 ]。我们建议采用一种上行链路协议，要求卫星中有两个记忆量子比特，相干时间为 0.2 秒，以达到 1.1 Hz 的双光子计数率。对于纠缠分布，我们发现卫星中没有记忆的设置可以产生最高的纠缠记忆速率，与卫星中有量子记忆的方案相比，地面上所需的记忆量子比特要少两个数量级，才能达到相同的速率。
在行业5.0框架下推进农业食品供应链管理：边缘-AI方法
食物浪费与气候变化之间不断增长的联系导致欧洲委员会（EC）引入了行业5.0框架，旨在通过促进可持续，以人为中心和弹性的系统来实现可持续发展目标（SDG）。沿着这些路线，人工智能（AI）被认为是这种变化的蓝图，对农业食品行业具有巨大潜力。为了加速向行业5.0的转变，提出了一个边缘AI系统。该系统通过直观识别超市货架上的架子上可用性（OSA）索引及时捕获数据，监视哪些产品的高度或低需求对有效分布。为此，设计了一个双目标模型：1）确定检测到的农业食品架的类型，2）确定OSA是否已充分库存。编译了一个原始数据集，其中包含多达16,000个图像样本的这些目标。对于第一个，深度学习（DL）是通过合理的计算时间的自定义卷积神经网络（CNN）使用的，在识别八种产品方面达到了高达99.78％的测试准确性。使用残差网络（RESNET）的转移学习（TL）的测试准确性高达98.76％，以实现OSA检测。为了模糊不同的农业食品供应链（AFSC）促进器之间的线路，将开发网络平台以直观地表示这一实时信息。该平台将用作模拟“如果”方案的交互式决策工具。从整体的角度来看，这种方法有助于建立公平的粮食安全结构，同时保持环境责任满足行业5.0支柱。
医疗保健中联合学习的量子：从开发到部署以及从模型到数据的转变
医疗组织具有大量敏感数据，传统技术的存储容量和计算资源有限。由于与患者隐私相关的公司法规，共享机器学习的医疗数据的前景更加艰巨。对医疗保健数据的确定性，完整性和可用性的良好保护已成为古典数据安全考虑之外的主要关注点。近年来，联邦学习为加速分布式机器学习的解决方案解决了与数据隐私和治理有关的问题。目前，量子计算和机器学习的融合已经引起了学术机构和研究社区的注意。量子计算机表明，通过在几个量子节点上的有效分布培训为医疗保健部门带来巨大的好处。这项工作的最终目标是开发一个量子联合学习框架（QFL），以应对医疗和医疗成像任务的医疗保健和临床行业的优化，安全和隐私挑战。在这项工作中，我们提出了联合量子卷积神经网络（QCNN），并在边缘设备上进行了分布式培训。为了证明拟议的QFL框架的可行性，我们在医疗数据集（肺炎MNIST和CT-Kidney疾病分析）上进行了广泛的实验，这些实验是非独立和非独立地分区的医疗机构/客户/客户/客户的。通过大规模模拟对拟议的量子联合学习框架进行了验证和评估。量子联盟全球模型保持了高分类测试的准确性和义务的能力，并且无论医疗数据如何在客户之间分配如何不平衡，都超过了本地培训客户。与本地客户相比，全球模型在接收器操作特征曲线（Auc-Roc）（0.953）和全类平均（0.98）方面取得了最佳性能，以预测肺炎和CT-Kidney数据集的结果。此外，提出了客户选择机制，以减少每个通信的计算开销，从而有效地提高了收敛速度。基于我们来自数值模拟的结果，分布式和安全的量子机学习算法的部署用于启用可扩展和隐私的智能医疗保健应用程序将非常有价值。
信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。