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可持续性的纳米泡：改变农业和
汇集了来自学术界，行业和政策的专家，该研讨会将讨论如何彻底改变水效率，优化营养成分并改善农业系统的土壤健康。此外，还将探索水和土壤中污染物降解以及碳捕获的创新策略。参与者将对纳米泡，实际应用背后的科学以及显着影响农业生产力和环境可持续性的潜力有全面的了解。除了研讨会外，我们还计划进行一次实地考察，供参与者参观新泽西州的当地室内农场，在那里他们可以了解现代农业技术，包括创新的灌溉系统。这次实地考察定于2025年1月23日或1月25日举行，确切的日期将很快确认。
衍生的细胞外囊泡
源自干细胞的细胞外囊泡（EV）正在成为干细胞疗法的另一种方法。成功的电动汽车的冻干可以长期在室温下在室温下方便地存储和分布，从而大大提高了电动汽车治疗剂对患者的可及性。在这项研究中，我们旨在确定适当的冻约剂组成，用于冻干和重建词干细胞衍生的电动汽车。MSC衍生的EV使用不同的浓度以不同的浓度，使用不同的抒情蛋白（例如二甲基磺氧化物，甘露醇，海藻糖和蔗糖）冻干。我们的结果表明，在高浓度下，海藻糖和蔗糖的混合物可以通过富集溶液的无定形相，支持无定形冰的形成，这成功抑制了在石ply粒化过程中缓冲液成分结晶的加速度。冻干和重构的电动汽车对浓度和大小，形态以及蛋白质和RNA含量进行了彻底评估。使用带有人脐静脉内皮细胞的试管形成测定法检查了重构电动汽车的治疗作用。在冻干电动汽车的补液补液后，它们的大多数通用特征都得到了很好的维护，并且其治疗能力恢复到类似于新鲜收集的电动汽车的水平。冻干电动汽车的浓度和形态与新鲜EV组的初始特征直到第30天在室温下的初始特征相似，尽管它们的治疗能力在7天后似乎有所降低。我们的研究提出了适当的乳液保护剂组成，尤其是用于EV冻干，这可以鼓励使用干细胞衍生的EV疗法在健康行业中的应用。
聚合物囊泡的形状转变
概要：生命活动，例如呼吸，是通过细胞、组织和器官的持续形状调节来完成的。开发具有形状变形能力的智能材料是迈向类生命系统和可穿戴电子设备、软体机器人和仿生执行器等新兴技术的关键一步。从细胞中汲取灵感，人们组装了智能囊泡系统来模拟生物形状的调节。这将有助于理解细胞形状的适应性，并指导具有形状变形能力的智能材料的设计。由两亲性分子组装的聚合物囊泡就是一个卓越的囊泡系统的例子。其化学多功能性、物理稳定性和表面功能性使其有望应用于纳米医学、纳米反应器和仿生系统。然而，由于聚合物链的低流动性和囊泡膜的低渗透性导致能量分布不均匀，因此很难驱动聚合物囊泡脱离平衡态来诱导形状转变。过去几十年来，大量的研究开发了各种驱动形状转变的方法，包括透析、化学添加、温度变化、聚合、气体交换等。如今，聚合物囊泡可以被设计成各种非球形形状。尽管取得了令人瞩目的进展，但目前关于聚合物囊泡形状转变的研究大多仍处于反复试验阶段。预测和编程控制聚合物囊泡的形状转变是一项巨大的挑战。深入了解聚合物囊泡的变形路径将有助于从反复试验阶段过渡到计算阶段。本文介绍了聚合物囊泡形状转变的最新进展。为了进行深入分析，我们将聚合物囊泡的形状转变分为基本变形和耦合变形。首先，我们讨论聚合物囊泡的基本变形，重点关注两种变形路径：扁圆形路径和扁长圆形路径。并介绍了触发不同变形路径的策略。其次，我们探讨了两种变形途径选择性的起源以及控制这种选择性的策略。第三，我们探讨了聚合物囊泡的耦合变形，重点关注两种基本变形途径的切换和耦合。最后，我们分析了聚合物囊泡形状转变的挑战与机遇。我们设想，对变形途径的系统理解将推动聚合物囊泡形状转变从反复试验阶段进入计算阶段。这将使我们能够预测纳米颗粒在血液和间质组织等复杂环境中的变形行为，并最终获得人造应用所需的先进结构。
使用密度矩阵的多量子比特 Bloch 矢量表示对量子电路进行经典模拟
在 Bloch 球面图中，我们可以根据恒等矩阵和泡利矩阵来展开单量子比特密度算子的系数。通过张量积推广到 n 个量子比特，密度算子可以用长度为 4 n 的实向量表示，在概念上类似于状态向量。在这里，我们研究这种方法以进行量子电路模拟，包括噪声处理。张量结构可实现计算高效的算法，用于应用电路门和执行少量子比特量子操作。针对变分电路优化，我们研究通过量子电路的“反向传播”和基于这种表示的梯度计算，并将我们的分析推广到林德布拉德方程，以建模密度算子的（非幺正）时间演化。
Gushu Li
量子编译器是量子计算系统中一个必不可少的关键组件，用于将量子程序部署和优化到底层物理量子硬件平台上。然而，今天的量子编译器还远未达到最优。原因之一是，当今量子编译器中的大多数优化都是对极少数量子比特和门的本地程序转换。一般来说，对于在经典计算机上运行的编译器来说，自动在门级导出大规模程序优化是非常困难的。在本次演讲中，我们将讨论如何通过在量子软件/编译器基础架构中引入高级程序优化来系统地增强量子编译器。我们不是在门级优化量子程序，而是设计新的量子编程语言原语和中间表示，以保持程序的高级属性。然后可以利用这些高级属性来导出超出门级优化能力的新的大规模量子编译器优化。具体来说，我们将介绍如何在基于泡利字符串的中间表示上优化量子模拟程序、将表面代码映射到超导架构上，以及通过基于投影的量子断言进行量子程序测试/错误缓解。我们相信高级优化方法也可以应用于其他量子应用领域和算法特性。
哈密顿模拟的并行量子算法
我们研究并行性如何加速量子模拟。提出了一种并行量子算法来模拟一大类具有良好稀疏结构的汉密尔顿量的动力学，这些汉密尔顿量称为均匀结构汉密尔顿量，其中包括局部汉密尔顿量和泡利和等各种具有实际意义的汉密尔顿量。给定对目标稀疏汉密尔顿量的 oracle 访问，在查询和门复杂度方面，以量子电路深度衡量的并行量子模拟算法的运行时间对模拟精度 ϵ 具有双（多）对数依赖性 polylog log(1 /ϵ )。这比以前没有并行性的最优稀疏汉密尔顿模拟算法的依赖性 polylog(1 /ϵ ) 有了指数级的改进。为了获得这个结果，我们基于 Childs 的量子行走引入了一种新的并行量子行走概念。目标演化幺正用截断泰勒级数近似，该级数是通过并行组合这些量子行走获得的。建立了一个下限Ω(log log(1 /ϵ ))，表明本文实现的门深度对ϵ 的依赖性不能得到显著改善。我们的算法被用来模拟三个物理模型：海森堡模型、Sachdev-Ye-Kitaev 模型和二次量子化的量子化学模型。通过明确计算实现预言机的门复杂度，我们证明了在所有这些模型上，我们的算法的总门深度在并行设置下都具有 polylog log(1 /ϵ ) 依赖性。