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通过强化学习确定量子拓扑半子码解码器性能和纠错效果
量子纠错技术是消除量子计算机运行时噪声的重要方法。针对噪声带来的问题，本文利用强化学习对Semion码的缺陷进行编码，并利用经验重放技术实现译码器的设计。Semion码是与Kitaev toric码具有相同对称群Z 2 的量子拓扑纠错码，利用纠错码的拓扑特性将量子比特映射到多维空间，计算出译码器的纠错准确率为77.5%。计算拓扑量子Semion码的阈值，根据码距的不同，得到不同的阈值，当码距为d = 3, 5, 7时，p阈值= 0.081574，当码距为d = 5, 7, 9时，p阈值= 0.09542。并设计Q网络来优化量子电路门的代价，比较不同阈值下代价降低的大小。强化学习是设计Semion码译码器、优化数值的重要方法，为未来的机器工程译码器提供更通用的错误模型和纠错码。
使用旋转级联稳定器代码避免相干错误
由集体耦合引起的相干误差是许多现实量子系统中的主要噪声形式，其破坏性比通常认为的随机误差更大。在此，我们提出通过代码连接将稳定码与恒定激励码相结合。也就是说，通过将 [[ n ， k ， d ]] 稳定外码与双轨内码连接，我们得到一个 [[2 n ， k ， d ]] 恒定激励码，它不受相干相位误差的影响，并且等同于泡利旋转稳定码。当稳定外码具有容错能力时，恒定激励码对随机误差具有正的容错阈值。将外码设置为四量子比特振幅阻尼码可得到一个八量子比特恒定激励码，该码可纠正单个振幅阻尼误差，并且我们分析了该码作为量子存储器的潜力。
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。
OKTA多因素身份验证设置指南
a。根据手机类型选择iPhone或Android。这将带您进入带有指令的屏幕，以下载应用程序和QR码。b。下载应用程序后，选择Okta验证右上角的加号以添加帐户并选择扫描QR码以扫描提供的QR码。c。使用无法扫描？QR码下方的链接通过文本消息接收链接，以添加您的帐户，如果在移动设备上完成设置。QR码是特定于帐户的，请勿与任何人共享！
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
量子擦除通道上颜色代码的修剪解码
纠错是构建量子计算机的关键步骤。量子系统会因退相干和噪声而产生误差。通过使用量子纠错，可以防止量子计算设备中的量子信息被破坏。人们为开发和研究量子纠错码做出了许多努力和改进。其中，拓扑码（如表面码 [1], [2]）因其高阈值和局部性 [3] 而有望用于构建实用的量子计算机。色码 [4] 是另一种有前途的用于容错量子计算的拓扑量子纠错码。它们提供的阈值相对较好，略低于表面码 [5], [6], [7]。然而，与表面码不同，横向 Clifford 运算可以充当逻辑 Clifford 运算 [8]。量子擦除通道 [9], [10] 是简单的噪声模型，其中一些量子位被擦除，并且我们已知哪些量子位被擦除。当一个量子比特被擦除时，该量子比特被认为会受到随机选择的泡利误差的影响。了解哪些量子比特被擦除可能会使开发解码算法变得不那么复杂。最近，有人提出了在量子擦除信道上以线性时间对表面码进行最大似然 (ML) 解码 [11]，它被用作表面码和色码的近线性时间解码算法的子程序 [6]，通过将它们投影到表面码 [12]、[7] 上来纠正泡利误差和擦除。在本文中，我们证明了当一组被擦除的量子比特满足某个可修剪性条件时，在量子擦除信道上对色码进行线性时间 ML 解码是可能的，并提出了一种解码算法，我们称之为修剪解码。我们还提供了当不遵守可修剪性约束时如何使用修剪解码的方法。
自旋压缩的 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码用于......
GKP 码在连续变量 (CV) 量子系统的位移相空间梳中编码量子比特，可用于校正各种高权重光子误差。在这里，我们提出了单模 CV GKP 码的原子集合类似物，通过使用量子中心极限定理将 CV 系统的相空间结构拉回到量子自旋系统的紧凑相空间。我们使用分集组合方法计算通道保真度，研究了这些代码在由随机松弛和各向同性弹道失相过程描述的误差通道下的最佳恢复性能。我们发现自旋 GKP 码优于其他自旋系统代码，例如 cat 码或二项式码。我们的基于双轴反扭曲相互作用和 SU(2) 相干态叠加的自旋 GKP 码是有限能量 CV GKP 码的直接自旋类似物，而我们基于单轴扭曲的代码尚未有经过充分研究的 CV 类似物。提出了一种自旋 GKP 码的状态准备方案，该方案使用幺正方法的线性组合，适用于 CV 和自旋 GKP 设置。最后，我们讨论了用于自旋 GKP 编码量子比特的量子计算的容错近似门集，该门集是通过使用量子中心极限定理从 CV GKP 设置转换门而获得的。
基于图像处理的QR代码识别
为了解决普通相机收集引起的QR码识别问题，本文提出了基于图像处理的识别算法。整个过程，包括图像二进制，图像倾斜校正，图像方向，图像几何校正和图像归一化允许在不同的照明条件下收集的图像。实验表明，改进的方法可以提高二维代码和准确性的识别速度。qr，即“快速响应”代码是一个2D矩阵代码，它是通过考虑两个点（即与1D条形码相比，它必须存储大量数据，并且必须使用任何手持设备（如手机）在高速上解码。QR码提供高数据存储容量，快速扫描，全向可读性以及许多其他优点，包括错误校正（因此，也可以成功读取损坏的代码）和不同类型的版本。QR码符号的不同品种，例如徽标QR码，加密的QR代码，QR码，以便用户可以根据需要选择。现在，如今，在与营销，安全，学术界相关的不同应用程序流中应用了QR码。并以非常高的速度获得受欢迎程度。每天越来越多的人意识到这项技术并相应地使用它。QR码的普及随智能手机用户的增长而迅速增长，因此QR码在全球范围内迅速达到高水平的接受度。
