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量子计算机能像传统计算机一样学习吗？机器学习和量子电路的协同设计框架
尽管在各种应用中都追求量子霸权，但量子计算机在机器学习（例如神经网络模型）中的能力大多仍不为人所知，这主要是因为缺少一个有效设计适合量子电路实现的神经网络模型的环节。在本文中，我们提出了第一个协同设计框架，即 QuantumFlow，以修复缺失的环节。QuantumFlow 由一种新颖的量子友好型神经网络 (QF-Net) 设计、一种用于为 QF-Net 生成量子电路 (QF-Circ) 的自动工具 (QF-Map) 以及一个基于理论的执行引擎 (QF-FB) 组成，以有效支持在经典计算机上训练 QF-Net。我们发现，为了充分利用量子表示的优势，QF-Net 中的数据最好建模为随机变量而不是实数。此外，我们为 QF-Net 提出了一种量子感知的批量归一化方法，而不是使用经典的批量归一化（这是实现深度神经网络高精度的关键）。评估结果表明，QF-Net 在广泛使用的 MNIST 数据集中区分数字 3 和 6 的准确率可达 97.01%，比最先进的量子感知实现高出 14.55%。对二元分类应用程序进行了案例研究。在 IBM Quantum 处理器的“ibmq_essex”后端上运行，由 QuantumFlow 设计的神经网络可实现 82% 的准确率。据我们所知，QuantumFlow 是第一个共同设计机器学习模型及其量子电路的框架。
不确定电力市场中家用热泵的随机能量优化
可再生能源在世界各地电力系统中的渗透率正在提高。由于可再生能源的间歇性和波动性，需求侧管理是克服这一问题的实用解决方案。本文提出了一种用于热泵的随机模型预测控制，用于为住宅建筑提供空间供暖和生活热水消耗。连续时间随机模型用 R 语言编写，以解决模型识别方法。该方法使用家庭的传感器数据来提取建筑物的热动态。控制器参与可再生能源渗透率高的三层电力市场。建议采用三阶段随机规划，分别在日前、日内和平衡市场中，在长期、中期和短期提前通知下解锁电热灵活性。考虑到可再生能源可用性与电价之间的密切相关性，价格数据通过自回归综合移动平均线建模为概率场景。环境温度以及生活热水消耗被视为具有上限和下限的包络边界。最后，在一座 150 平方米的测试房屋中，在电价、天气变量和占用模式不确定的情况下，检查控制器的运行策略。
基于区块链的随机能量管理，考虑激励价格
摘要 - 将大分布网格分解为互连的微电网（MG）可以潜在地增强电力系统的效率，可持续性，弹性和可靠性。但是，整个网络中的能源管理将更加复杂和具有挑战性。本文为基于区块链技术的互连MGS开发了一个新颖的能源管理框架。利用区块链技术可以潜在地提高系统安全性，还可以降低系统风险，减少财务欺诈并降低运营成本。首先定义优先级列表，以进入相互联系的MGS内的有效的能源折衷。此外，提出了内置合同，为从一个亚mg购买更多电力的一方提供价格折扣。还建立了基于无意义转换技术的随机框架，以管理与可再生能源的小时负载需求和输出功率相关的不确定性。所提出的模型被形成为混合企业线性编程问题，并通过基于区块链的能量/功率管理算法解决。案例研究包括住宅，工业和商业MG，即三个住宅，一个商业和一个关键负荷（医院）。类似结果表明，提出的模型的效率和有效性很高，并验证了其经济和可靠性的优点。
热泵的审查滚筒烘干机能量效率和相关技术
随着世界上能源限制和消费的增加，研究所有技术的所有领域都很重要。在住宅建筑业中，干燥是一种重要的能源消费者，占美国住宅电力的6％（EPA，2011年）。热泵技术在住宅滚筒式干衣机中变得越来越流行。本文介绍了热泵滚筒式干燥机研究涵盖空调的技术，用于空调浪费恢复，恢复性热交换器，系统建模和控制优化。还审查了与蒸气压缩周期增强相关的其他技术，包括替代工作流体，可变容量系统和组件技术。未来的研究领域被确定以使下一代热泵干燥机能源效率。
在 NICA 对撞机能量下 A + A 碰撞中的涡度、定向流和冻结现象的研究
该项目提议使用 3FD 流体动力学模型和 UrQMD 和 QGSM 传输模型研究 NICA 对撞机能量下的相对论重离子碰撞 (rHIC) 中的涡量、定向流和强子冻结等现代高能物理中的实际现象。应研究以下现象：反应平面和方位平面中的涡量、涡量中的奇点、超子的极化、涡量和定向流 v 1 的相互关系、v 1 的减小及其在中快速度时的符号变化以及强子的冻结，在 rHIC 期间夸克胶子等离子体 (QGP) 形成的情况下。应将结果与纯强子物质的计算进行比较。这项研究将确定对实验中从解耦阶段到强子阶段的相变信号最敏感的可观测量和分布。
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
对表面肌电图（SEMG）的批判性评估是医学和运动机能学主题和临床工具
最初讨论了ECG，EEG和EMG等生物电信号的知识的特征和状态。这是探索学业覆盖率的基础，并了解过去60年左右的各自生物电信号亚型的临床接受程度。审查进一步讨论表面EMG（SEMG）。在与SEMG相关的教学和学术培训方面的领域状况，并在医学和运动学的多个领域中接受了临床接受，包括神经病学，心理学，精神病学，物理医学，物理医学和康复，生物力学，生物力学以及运动控制以及运动控制。随后提供了对SEMG信号测量及其解释和使用的临床实用性的现实概述，以及对其发展的观点。主要重点是克罗地亚领域的状态。EMG信号被视为“窗口”，成为神经肌肉系统的功能，神经肌肉系统是一个复杂且分层组织的系统，可控制人体姿势和体重运动。可以消除这些信号的检测和测量的新技术和技术手段，只要能够消除当前的科学，教育和财务障碍，就可以增加临床接受。
如果没有芯片间通信，量子计算机能否扩展？
摘要 — 量子计算是一项非常有前景的技术，近年来取得了令人瞩目的进展，但目前尚不清楚如何扩展量子计算以满足其最强大应用的需求。尽管量子比特的制造和控制需要不断取得进展，但量子计算的可扩展性也将取决于全面的架构设计，该设计考虑采用分布式多核方法替代传统的单片版本，因此包括通信视角。然而，这不仅仅是引入单纯的互连。相反，它意味着在量子计算机结构中整合完整的通信堆栈。在本文中，我们提出了一种包含量子计算和量子通信的双全栈架构，我们使用这种架构通过结构化设计方法来解决单片与分布式问题。为此，我们重新审视不同的量子计算层，通过强调开放的设计变量和性能指标来捕捉和建模它们的本质。使用现有量子计算机的行为模型和实际测量，模拟结果表明多核架构可以有效释放量子计算机的全部潜力。
协调亚太经合组织与东盟地区电机能效法规合格评定工作
项目团队成员谨向前亚太经合组织 EGEE&C 主席李鹏程先生和中国标准化研究院刘韧先生表示最诚挚的谢意，感谢他们在自费研讨会的筹备和举办过程中提供的宝贵支持。项目成员还感谢现任 EGEE&C 主席、机电工程署 VY Ek-Chin 先生及其团队在中国香港首次活动期间提供的强大本地支持。特别感谢联合效率组织 (U4E) 共同赞助两次研讨会，并与项目参与者分享高质量的信息和工具。还要特别感谢美国电气制造商协会 (Dan Delaney 先生和 Kirk Anderson 先生代表，感谢他们分享有关合格评定国际最佳实践的经验和知识。组织者还高度评价东盟能源中心 (ACE) 参加在中国台北举办的研讨会，这显然是对区域合作的鼓励。还必须特别提到中国台北当地 UL 团队的大力支持，特别是 Ray Sung 先生和 Nick Lee 先生，他们为研讨会和中国台北现场访问期间的内容和后勤安排提供了便利。此外，项目组织者还希望向两次研讨会的所有参与者表示最诚挚的谢意，感谢他们的积极贡献。
家庭多组分运动游戏训练对老年人身体机能、认知和脑容量的影响：一项随机对照试验
衰老与身体机能、认知和大脑结构的衰退有关。考虑到人类生命建立在不可分割的身体和认知相互作用之上，通过运动游戏进行身体和认知相结合的训练是一种很有前途的抵抗年龄相关损伤的方法。这项研究的目的是评估家庭多元化运动游戏训练对老年人的 [i] 身体和认知功能以及 [ii] 大脑体积的影响，并与常规护理对照组进行比较。37 名健康且独立生活的 65 岁及以上的老年人被随机分配到干预组（运动游戏训练）或对照组（常规护理）。在 16 周的时间里，干预组的参与者每周进行三次家庭运动游戏（每次 30-40 分钟），包括太极拳练习、舞蹈和踏板认知游戏。对照组参与者继续他们的正常日常生活。前后测量包括对身体（步态参数、功能性肌肉力量、平衡、有氧耐力）和认知（处理速度、短期注意力、工作记忆、抑制、心理灵活性）功能的评估。进行 T1 加权磁共振成像以评估脑容量。31 名参与者（平均年龄 = 73.9 ± 6.4 岁，范围 = 65-90 岁，16 名女性）完成了研究。干预后，抑制和工作记忆显著改善，有利于干预组[抑制：F (1) = 2.537，p = 0.046，n 2 p = 0.11，工作记忆：F (1) = 5.872，p = 0.015，n 2 p = 0.02]。两项短期注意力广度测量显示，训练后对照组的注意力得到了改善 [F (1) = 4.309, p = 0.038, n 2 p = 0.03, F (1) = 8.504, p = 0.004, n 2 p = 0.04]。训练对身体机能或脑容量没有显著影响。随着时间的推移，两组的额叶区域和海马体的灰质体积均显著减少。研究结果表明运动游戏训练具有积极影响