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利用量子纠缠检测目标
量子照明的历史始于2008年，随后进行了两条研究。作品[6，7]从量子干涉仪的角度考虑了雷达问题。然而，这些作品被认为是高度理想化的场景，并忽略了热背景的影响。由于这篇综述着重于量子雷达的实用性，因此我们将不会进一步讨论这种方法，并专注于同年塞思·劳埃德（Seth Lloyd）开创的另一种方法[8]，当他研究了如何使用量子光检测量子光以弱反复反射的靶标在热背景中包定的目标[8] 1。在他的工作中，劳埃德（Lloyd）考虑了两个方案：第一次使用n个独立的单个光子询问目标区域，而第二个协议使用n个光子彼此纠缠在一起。lloyd的结果表明，在基于纠缠的协议中，对目标存在做出错误决定的概率大大低于单光子的一个。这些结果受到量子光学界的激发的欢迎，因为它们似乎表明纠缠可以彻底改变当前的雷达技术。
Overlap-ADAPT-VQE：通过重叠引导的紧凑型模拟在量子计算机上进行实用量子化学
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量，但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感，导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE，通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设，Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设，适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统，与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势，包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化，因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路，并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。
用量子退火算法解决资源受限的项目调度问题
量子退火是一种有前途的方法，可用于解决资源受限项目调度问题 (RCPSP) 等复杂调度问题。本研究首次应用量子退火来解决 RCPSP，分析了 12 个众所周知的混合整数线性规划 (MILP) 公式，并将量子比特效率最高的公式转换为二次无约束二进制优化 (QUBO) 模型。然后，我们使用 D-wave advantage 6.3 量子退火器解决该模型，并将其性能与经典计算机求解器进行比较。我们的结果表明，该算法具有巨大的潜力，尤其是对于中小型实例。此外，我们引入了目标时间和 Atos Q 分数指标来评估量子退火和逆量子退火的有效性。本文还探讨了高级量子优化技术，例如定制退火计划，以增强我们对量子计算在运筹学中的理解和应用。
拟议部分豁免 2024 年纤维素生物燃料用量
回复：关于可再生燃料标准 (RFS) 计划的评论：拟议部分豁免 2024 年纤维素生物燃料产量要求并延长 2024 年合规期限；89 Fed. Reg. 100442；2024 年 12 月 12 日）。尊敬的代理署长佩恩，可再生燃料协会 (RFA) 很高兴有机会就美国环境保护署 (EPA) 提议的部分豁免 2024 年纤维素生物燃料可再生产量义务 (RVO) 的提议发表评论（可再生燃料标准 (RFS) 计划：部分豁免 2024 年纤维素生物燃料产量要求并延长 2024 年合规期限；89 Fed. Reg. 100442）。RFA 是美国乙醇行业领先的贸易协会。其使命是推动可持续可再生燃料和生物产品的增长，以创造更美好的未来。 RFA 成立于 1981 年，是行业领袖和支持者的首要组织。我们每天都在努力帮助美国变得更清洁、更安全、经济更活跃。在 2023-2025 年可再生能源配额义务的最终规则（也称为“既定规则”）中，EPA 写道：“我们通常认为重新考虑和修改先前最终确定的 RFS 标准是不合适的。修改标准可能会降低市场确定性并造成不必要的市场混乱。”
RSPO3介导的代谢肝分离化调节小鼠的全身葡萄糖代谢和体重 特定染色体的非整倍性对缺乏纺锤体检查点蛋白BUB3 的细胞有益 dolosigranulum pigrum：有希望的鼻益生菌候选 对气候变化适应的性别关系和东非家庭的气候变化的决策：定性系统评价 哺乳动物病毒的细胞受体 使用机器学习阐明精神疾病与累犯之间的关系：一项回顾性研究 用量子计算机优化mRNA密码子
肝脏的独特建筑由肝叶组成，将代谢的肝特征分为两个不同的区域，即围围和周围区域，其空间特征广泛定义为代谢齐射。r-spondin3（rspo3），一种促进Wnt信号通路的生物活性蛋白，调节尤其是在肝中心静脉周围的代谢特征。然而，由RSPO3/WNT信号通路调节的肝代谢分区的功能影响，对全身代谢稳态的理解仍然很差。在这项研究中，我们通过使用鼠模型分析了肝脏中RSPO3的局部功能以及肝RSPO3在人体其他器官上的远程作用。RSPO3表达分析表明，RSPO3表达模式在鼠肝脏中被空间控制，使其位于腹膜区域并在进食后收敛，这些过程的动力学在肥胖症中受到干扰。我们发现，病毒介导的肥胖肝组织中RSPO3的诱导可改善胰岛素抵抗，并通过恢复减弱的器官胰岛素敏感性，减少脂肪组织增大并逆转过度刺激的适应性热量烯二还是SIS来防止体重增加。肝迷走神经的修饰抑制了源自肝RSPO3诱导的这些远程作用，向脂肪组织和骨骼肌降低，这表明信号是通过由传入的迷走神经和富有效应的症状神经来传递的。此外，非神经元间的通信上调上调肌肉脂质利用是部分原因是肥胖症中脂肪肝发育和骨骼肌质量降低的改善。相反，通过CRE-LoXP介导的重组系统抑制肝RSPO3由于葡萄糖不耐症和胰岛素抵抗而加剧糖尿病，从而促进脂肪肝发育并降低骨骼肌质量，从而导致肥胖。总的来说，我们的研究结果表明，肝RSPO3的调节有助于通过新鉴定的器官间通信机制维持全身性葡萄糖代谢和身体组成。
利用量子计算机实现 Schwinger 模型的一级相变
我们利用变分量子本征值求解器 (VQE) 探索了存在拓扑 θ 项的格子 Schwinger 模型中的一阶相变。使用两种不同的费米子离散化，即 Wilson 和交错费米子，我们开发了适用于这两种离散化的参数化模拟电路，并通过在没有噪声的情况下模拟经典的理想 VQE 优化来比较它们的性能。然后在 IBM 的超导量子硬件上准备通过经典模拟获得的状态。应用最先进的误差缓解方法，我们表明可以从量子硬件可靠地获得电场密度和粒子数，这些可观测量揭示了模型的相结构。为了研究连续外推所需的最小系统尺寸，我们使用矩阵乘积状态研究连续极限，并将我们的结果与连续质量微扰理论进行比较。我们证明，考虑附加质量重正化对于提高较小系统尺寸所能获得的精度至关重要。此外，对于我们研究的可观测量，我们观察到了普适性，并且两种费米子离散化都产生了相同的连续极限。
利用量子计算和人工智能增强网络安全：综述
网络威胁的快速发展要求我们找到解决方案来加强网络安全框架。本文回顾了量子计算 (QC) 和人工智能如何开始应对网络安全系统通常受到的批评。传统计算使用基于确定性逻辑的算法按顺序处理数据，它面临着来自两个尺度的限制，并且在处理海量数据集时效率很高，导致威胁检测时间变慢，误报频率更高。不同之处在于量子计算使用量子力学使数据处理更快、更准确。使用叠加和量子增强算法等技术可以在比传统方法更短的时间内提供更精确的威胁分析。量子机器学习 (QML) 技术（例如量子支持向量机 (SVM) 和变分量子电路）比传统方法更有效地处理大数据集，因此它们能够更好地检测威胁。企业家还可以通过基于人工智能的 AI 方法受益，通过学习机制自动检测与量子发展协同关系的异常，以提高威胁分类和响应的准确性。随着量子算法与人工智能的结合，网络安全有望显著提高速度、准确性和可扩展性，尤其是在大规模部署场景中。然而，量子技术的实施仍然存在问题——例如需要兼容的硬件和开发量子时代的加密方法。本文指出了量子计算和人工智能如何重塑网络安全，并提出了未来研究必须在这些领域开展的议程。
项目名称：利用量子信息洞察力增强原子磁力测量
项目详情：目前，全球范围内正在开发用于量子技术的原子平台，例如原子钟、量子重力仪和加速度计以及原子干涉仪。但测量通常非常耗时且成本高昂，而用于后处理时间序列的最先进的算法在数值上要求很高。尽管过去二十年一直专注于使用测量相位参数的量子干涉仪进行传感，但对于自然界基本理论中出现的大多数可观测量，例如磁场、凝聚态分数和化学势，尚不存在最佳估计理论。最近，安德斯教授的团队开发了全局量子测温法 [1]，这是一种用于温度估计的尺度尊重框架，也是相位估计之外的估计理论的第一个原型。这种现代温度估计策略充分利用了估计参数的对称性，并采用了贝叶斯推理技术。真正的优势在于它可以指导如何在实验测量中选择控制参数，以便在有限的资源下最大限度地获得信息增益。正如 [2] 中利用伯明翰大学进行的钾 (K) 实验的一组预先存在的数据所证明的那样，可以使用全局量子测温框架先验地优化释放-重新捕获冷原子实验的等待时间。最近，安德斯教授及其同事使用诺丁汉大学的冷原子平台将这种新的全局估计技术扩展到完全不同的量——原子数的测量，发现与以前的传感技术相比，精度提高了五倍 [3]。本理论项目将建立使用磁力仪和陀螺仪同时估计磁场和惯性旋转的最佳策略。这些策略将用于减少正在进行的原子实验中准确估计参数所需的数据数量，因为获取大量数据集的成本可能高得令人望而却步。学生的目标之一是推广最近开发的用于估计位置同构参数的框架 [4]。目标是找出可适用于量子技术中除相位之外的任何相关参数的最佳量子估计策略的方程。这将涉及变分法、群对称性和信息几何等分析技术。后续目标是调整理论框架，使其适用于正在进行的原子磁力仪实验 [5]。这还将涉及使用预测的量子估计策略分析原型量子磁力仪产生的时间轨迹。目标是确定此类策略是否能够实际降低磁场和惯性参数估计的不确定性。预计将与目前正在开发量子磁力仪的实验团队合作。[1] J. Rubio、J. Anders、LA Correa，PRL 127，190402 (2021) [2] J. Glatthard 等人，PRX Quantum 3，040330 (2022) [3] 通过自适应对称信息贝叶斯策略将冷原子实验的精度提高五倍，M. Overton 等人，arXiv:2410.10615 (2024)。[4] J. Rubio，Phys. Rev. A 110，
利用量子硬件探索核物理
强相互作用多体量子系统的建模计算效率低，因为所需资源随系统规模呈指数级增长，QCD 也不例外。费米子符号问题和不同能量尺度上动态的非平凡相互作用使得有限密度和实时动态现象的计算对于当今的百亿亿次级计算机来说都是难以处理的。量子计算机通过利用状态叠加和纠缠来实现随系统规模呈指数级增长的信息密度，为解决经典难题提供了机会。然而，使用当今最先进的量子硬件，实现大规模、容错、通用的量子计算机仍然具有挑战性。量子模拟通过将对量子系统的精确（但不完美）控制与系统自然行为的各个方面相结合，提供了一种了解经典难解理论的替代方法。在本次演讲中，我将回顾领先的量子硬件平台，重点介绍它们如何应用于核物理计算。我还将报告我们在开发和共同设计量子模拟平台方面的进展，该平台专门用于解决 QCD 中的非微扰现象。我们的工作建立在操纵光镊阵列中捕获的中性原子的最新进展之上。